Künstliche Intelligenz im Asset-Management-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sonstiges), nach Bereitstellungsmodus (On-Premises, Cloud), nach Anwendung (Portfoliooptimierung, Konversationsplattform, Risiko und Compliance, Datenanalyse und Sonstiges), Region, nach Wettbewerb
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationKünstliche Intelligenz im Asset-Management-Markt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sonstiges), nach Bereitstellungsmodus (On-Premises, Cloud), nach Anwendung (Portfoliooptimierung, Konversationsplattform, Risiko und Compliance, Datenanalyse und Sonstiges), Region, nach Wettbewerb
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 2,58 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 35,67 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Maschinelles Lernen |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt und ist bereit, seine starke Expansion fortzusetzen. Der Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management erreichte 2022 einen Wert von 2,58 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2028 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 35,67 % beibehalten.
Wichtige Markttreiber
Verbesserte Investitionsentscheidungen durch KI
Einer der Haupttreiber, die den globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management antreiben, ist die erhebliche Verbesserung, die sie für Investitionsentscheidungsprozesse mit sich bringt. KI-gesteuerte Lösungen statten Vermögensverwalter und Investoren mit beispiellosen Möglichkeiten aus, riesige und komplexe Datensätze in Echtzeit zu analysieren. Diese KI-Algorithmen können Nachrichtenartikel, Finanzberichte, Stimmungen in sozialen Medien und historische Marktdaten verarbeiten, um Muster, Trends und Anlagemöglichkeiten zu erkennen, die für menschliche Analysten schwer zu erkennen sein könnten.
Durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können KI-Modelle wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie Nachrichtenartikeln und Social-Media-Posts extrahieren. Dies ermöglicht es Vermögensverwaltern, fundiertere und zeitnahere Anlageentscheidungen zu treffen, Marktbewegungen vorherzusehen und Portfolios dynamisch anzupassen, um die Rendite zu maximieren und gleichzeitig die Risiken zu minimieren. Darüber hinaus bieten KI-gestützte prädiktive Analysen Vermögensverwaltern Tools zur Bewertung der Vermögensleistung, zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage von Marktschwankungen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht ein besseres Risikomanagement und verbesserte Anlagestrategien, was letztendlich zu besseren finanziellen Ergebnissen sowohl für Vermögensverwalter als auch für ihre Kunden führt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung von KI im Vermögensmanagement durch das Streben nach präziseren und datengesteuerten Anlageentscheidungen vorangetrieben wird. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, ermöglicht es Vermögensverwaltern, ihre Anlagestrategien zu optimieren und ihren Kunden bessere Ergebnisse zu liefern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Initiativen zur digitalen Transformation ein Haupttreiber des globalen Marktes für künstliche Intelligenz im Asset Management sind. Unternehmen wenden sich an Softwareberater, die ihnen dabei helfen, die Komplexität der Modernisierung ihrer IT-Infrastruktur zu bewältigen, Datenanalysen zu nutzen und eine nahtlose Integration zu erreichen.
Zunehmende Komplexität der Finanzmärkte
Der globale Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management wird auch von der zunehmenden Komplexität der Finanzmärkte angetrieben. In der heutigen vernetzten Weltwirtschaft werden die Finanzmärkte von einer Vielzahl von Faktoren beeinflusst, darunter geopolitische Ereignisse, Wirtschaftsindikatoren und sich schnell ändernde Anlegerstimmungen. Diese Komplexität schafft ein anspruchsvolles Umfeld für Vermögensverwalter und Anleger, in dem sie sich effektiv zurechtfinden müssen.
KI-Lösungen bieten in dieser komplexen Landschaft einen Wettbewerbsvorteil, indem sie die Möglichkeit bieten, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und zu interpretieren. Sie können die potenziellen Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Vermögenspreise bewerten und so Vermögensverwaltern helfen, in Echtzeit fundiertere Entscheidungen zu treffen. KI kann historische Marktdaten analysieren und Muster erkennen, die auf potenzielle Marktbewegungen oder -chancen hinweisen.
Darüber hinaus ermöglicht die Integration von KI-gesteuerten Risikomanagement-Tools Vermögensverwaltern, die mit ihren Portfolios verbundenen Risiken besser zu verstehen und zu mindern. Durch die kontinuierliche Überwachung des Marktes und die Bewertung von Portfolioschwachstellen können KI-Systeme Vermögensverwalter auf potenzielle Bedrohungen aufmerksam machen und Strategien zur Risikominderung vorschlagen. Die Komplexität der Finanzmärkte wird voraussichtlich weiter zunehmen, wodurch KI-gesteuerte Vermögensverwaltungslösungen immer wichtiger werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben und positive Anlageergebnisse zu erzielen. Daher wird die Einführung von KI in der Vermögensverwaltung durch den Bedarf an fortschrittlichen Tools vorangetrieben, um die komplexe und sich ständig verändernde Finanzlandschaft effektiv zu navigieren.
Nachfrage nach personalisierten Anlagestrategien
Ein weiterer wichtiger Treiber für den globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Vermögensverwaltung ist die steigende Nachfrage nach personalisierten Anlagestrategien. Traditionelle Einheitsanlageansätze erfüllen die Erwartungen der heutigen Anleger nicht mehr. Stattdessen suchen Privatpersonen und institutionelle Kunden nach maßgeschneiderten Anlagelösungen, die auf ihre individuellen finanziellen Ziele, ihre Risikobereitschaft und ihre Präferenzen zugeschnitten sind. KI-gesteuerte Asset-Management-Plattformen sind gut geeignet, um diesem Bedarf an Personalisierung gerecht zu werden. Diese Plattformen nutzen KI-Algorithmen, um die Finanzprofile, Anlageziele und Risikopräferenzen der Kunden zu analysieren. Sie können dann personalisierte Anlagestrategien entwickeln, die auf die spezifischen Ziele jedes Kunden abgestimmt sind. Darüber hinaus ermöglicht KI eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung von Portfolios, um sicherzustellen, dass sie den sich entwickelnden Bedürfnissen der Kunden und den Marktbedingungen entsprechen. Durch die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen und die Anpassung an veränderte Umstände verbessern KI-gesteuerte Asset-Management-Plattformen die Kundenzufriedenheit, Loyalität und Bindung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wachsende Nachfrage nach personalisierten Anlagestrategien ein wichtiger Treiber für die Einführung von KI im Asset-Management ist. Die Fähigkeit von KI, maßgeschneiderte Anlagelösungen zu erstellen und sich kontinuierlich an die individuellen Kundenbedürfnisse anzupassen, macht sie zu einem wichtigen Instrument für Vermögensverwalter, die in einem wettbewerbsintensiven Markt Kunden gewinnen und binden möchten. Dieser Treiber unterstreicht das transformative Potenzial der KI bei der Umgestaltung der Vermögensverwaltungsbranche, um den vielfältigen Bedürfnissen der Anleger besser gerecht zu werden.
Wichtige Marktherausforderungen
Datenqualität und -verfügbarkeit
Eine der größten Herausforderungen auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Vermögensverwaltungsbereich ist die Qualität und Verfügbarkeit von Daten. KI-gesteuertes Vermögensmanagement ist bei Anlageentscheidungen, Risikobewertungen und Portfoliooptimierungen stark auf Daten angewiesen. Die Finanzdatenlandschaft ist jedoch häufig fragmentiert, wobei die Informationen über verschiedene Quellen wie Marktfeeds, Wirtschaftsindikatoren, Unternehmensberichte und alternative Datenströme wie die Stimmung in den sozialen Medien verstreut sind. Diese Fragmentierung macht es schwierig, Daten effizient in KI-Modelle zu konsolidieren und zu integrieren. Darüber hinaus sind die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenquellen von entscheidender Bedeutung. Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Anlageentscheidungen, erhöhten Risiken und potenziellen Verlusten führen. Darüber hinaus müssen sich Vermögensverwalter mit Datenschutz- und Compliance-Problemen auseinandersetzen, insbesondere im Zeitalter strenger Vorschriften wie der DSGVO und des Dodd-Frank-Gesetzes. Der Umgang mit sensiblen Finanzinformationen unter Einhaltung dieser Vorschriften erfordert robuste Datenverwaltungspraktiken und Compliance-Maßnahmen. Darüber hinaus führt die Verwendung alternativer Datenquellen wie Satellitenbilder oder Web Scraping zu Komplexitäten aufgrund unstrukturierter, verrauschter oder verzerrter Daten, die sorgfältig behandelt und vorverarbeitet werden müssen.
Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen
Eine weitere große Herausforderung auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management betrifft die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Da KI-Algorithmen immer fortschrittlicher und komplexer werden, arbeiten sie oft als „Black-Box“-Modelle. Dies bedeutet, dass diese Modelle zwar genaue Vorhersagen und Anlageentscheidungen treffen können, die Funktionsweise dieser Modelle jedoch für Menschen nicht ohne Weiteres interpretierbar ist. Diese Intransparenz kann bei Vermögensverwaltern Bedenken hervorrufen, da es für sie schwierig sein kann, Anlageentscheidungen gegenüber Kunden oder Aufsichtsbehörden zu erklären, insbesondere wenn Aufsichtsbehörden wie die SEC Transparenz und Erklärungen für Anlagestrategien verlangen. Die Gewährleistung der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen ist nicht nur eine regulatorische Notwendigkeit, sondern auch für ein effektives Risikomanagement unerlässlich. Das Verständnis der Risikofaktoren und Treiber hinter KI-gesteuerten Anlageentscheidungen ist entscheidend, um Risiken zu minimieren und die Portfoliostabilität aufrechtzuerhalten.
Ãœberanpassung und Modellrobustheit
Überanpassung und Modellrobustheit sind anhaltende Herausforderungen auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management. Überanpassung tritt auf, wenn ein KI-Modell bei Trainingsdaten außergewöhnlich gut abschneidet, aber Schwierigkeiten hat, auf neue, unbekannte Daten zu verallgemeinern, was zu einer suboptimalen Leistung in realen Szenarien führt. Modellrobustheit hingegen bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Modellen, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen und unter ihnen gute Leistungen zu erbringen. Angesichts der dynamischen Natur der Finanzmärkte mit abrupten Veränderungen und wechselnden Mustern reagieren KI-Modelle, die zu stark an historische Daten angepasst sind, möglicherweise nicht effektiv auf neue Marktbedingungen. Bei extremen Ereignissen wie Markteinbrüchen oder Wirtschaftskrisen kann auch Datenknappheit eine erhebliche Herausforderung darstellen. KI-Modelle, die während des Trainings nicht auf ähnliche Ereignisse gestoßen sind, haben während dieser Zeiträume möglicherweise Schwierigkeiten, aussagekräftige Erkenntnisse oder Vorhersagen zu liefern. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Vermögensverwalter in eine kontinuierliche Modellüberwachung, -validierung und -neuschulung investieren, um sicherzustellen, dass KI-Modelle robust, gut kalibriert und in der Lage bleiben, verschiedene Marktszenarien zu bewältigen. Regulierungsbehörden prüfen KI-gesteuerte Modelle im Asset Management zunehmend genauer und betonen die Bedeutung der Robustheit und Konformität der Modelle weiter.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität und -verfügbarkeit, Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit der Modelle sowie Überanpassung/Modellrobustheit steht. Diese Herausforderungen unterstreichen die Komplexität der Integration von KI in Asset-Management-Strategien und die Bedeutung ihrer Bewältigung, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken effektiv zu managen.
Wichtige Markttrends
Erklärbare KI (XAI) für Transparenz und Konformität
Ein wichtiger Trend auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management ist die zunehmende Einführung erklärbarer KI (XAI), um die Transparenz zu verbessern und die Konformität mit gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen. XAI bezieht sich auf KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie für Menschen verständliche Erklärungen für ihre Entscheidungen und Vorhersagen liefern und so die Herausforderung von Black-Box-KI-Modellen angehen. Im Asset Management, wo die regulatorische Kontrolle zunimmt, ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Anlageentscheidungen erklärt und begründet werden können. XAI-Technologien werden zu einem integralen Bestandteil von KI-Plattformen im Asset Management und ermöglichen es Vermögensverwaltern, die Gründe hinter KI-generierten Anlagestrategien zu verstehen und zu kommunizieren. Dieser Trend ist besonders relevant angesichts der regulatorischen Mandate in der Finanzbranche, die Transparenz und Rechenschaftspflicht erfordern. Beispielsweise verlangt die Regulation Best Interest (Reg BI) der SEC in den Vereinigten Staaten von Finanzberatern, im besten Interesse der Kunden zu handeln und klare Angaben zu Anlageentscheidungen zu machen. Vermögensverwalter nutzen XAI, um die Lücke zwischen komplexen KI-Modellen und menschlichem Verständnis zu schließen. Mit XAI können sie den Entscheidungsprozess von KI-Algorithmen analysieren und die Schlüsselfaktoren, Variablen und Datenpunkte hervorheben, die Anlageentscheidungen beeinflussen. Dies hilft nicht nur dabei, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, sondern schafft auch Vertrauen bei Kunden, die die Gründe hinter ihren Anlageempfehlungen verstehen möchten.
Darüber hinaus verbessert XAI das Risikomanagement, indem es Vermögensverwaltern ermöglicht, potenzielle Verzerrungen oder Anomalien in KI-Modellen zu identifizieren. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Risiken im Zusammenhang mit KI-gesteuerten Entscheidungen zu mindern und sicherzustellen, dass Anlagestrategien den regulatorischen Standards und den Interessen der Kunden entsprechen. Da sich die regulatorische Kontrolle weiterentwickelt, wird die Einbindung von XAI in KI-Lösungen für das Vermögensmanagement ein entscheidender Trend sein, der es Vermögensverwaltern ermöglicht, Compliance-Herausforderungen zu meistern und das Vertrauen von Kunden und Aufsichtsbehörden gleichermaßen zu stärken.
ESG-Integration für nachhaltiges Investieren
Umwelt-, Sozial- und Governance-Überlegungen (ESG) entwickeln sich schnell zu einem dominierenden Trend auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Vermögensmanagement. ESG-Faktoren umfassen eine Reihe von Kriterien im Zusammenhang mit den Umweltauswirkungen, der sozialen Verantwortung und den Corporate-Governance-Praktiken eines Unternehmens. Vermögensverwalter integrieren zunehmend ESG-Daten und -Prinzipien in ihre Anlagestrategien, um der wachsenden Nachfrage nach nachhaltigen und verantwortungsvollen Investitionen gerecht zu werden. KI spielt eine entscheidende Rolle bei der ESG-Integration, indem sie es Vermögensverwaltern ermöglicht, riesige Datensätze zu analysieren und die ESG-Leistung von Unternehmen und Vermögenswerten zu bewerten. KI-Algorithmen können Nachrichtenartikel, Finanzberichte, Social-Media-Stimmungen und andere Quellen durchforsten, um zu bewerten, wie sich ESG-Faktoren auf Anlagechancen und -risiken auswirken. Diese umfassende Analyse unterstützt Vermögensverwalter dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, die mit den ESG-Zielen im Einklang stehen. Die Integration von ESG in die KI-gesteuerte Vermögensverwaltung wird sowohl durch die Nachfrage der Anleger als auch durch regulatorische Änderungen vorangetrieben. Anleger suchen zunehmend nach Anlagen, die mit ihren Werten übereinstimmen, was zu einem Anstieg von ESG-fokussierten Fonds führt. Regulierungsbehörden in verschiedenen Regionen setzen auch Offenlegungspflichten in Bezug auf ESG-Faktoren um und zwingen Vermögensverwalter, ESG in ihren Anlageprozessen zu berücksichtigen. Darüber hinaus ermöglicht die KI-gesteuerte ESG-Analyse Vermögensverwaltern, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht ersichtlich sind. Dazu gehört die Identifizierung von Unternehmen mit starken ESG-Praktiken, die ihre Konkurrenten auf lange Sicht wahrscheinlich übertreffen werden, oder die Erkennung von ESG-bezogenen Risiken, die die Performance von Investitionen beeinträchtigen könnten.
Da der Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit und verantwortungsbewusstes Investieren weiter zunimmt, wird erwartet, dass die Integration von ESG-Faktoren in KI-gesteuerte Vermögensverwaltungsstrategien ein transformativer Trend sein wird, der die Anlageentscheidungsfindung neu gestaltet und Portfolios an ökologischen und sozialen Zielen ausrichtet.
Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Boutique-Vermögensverwalter
Auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Vermögensverwaltungsbereich gibt es einen bemerkenswerten Trend zur Entwicklung maßgeschneiderter KI-Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Boutique-Vermögensverwaltern zugeschnitten sind. Während große Vermögensverwaltungsfirmen über die Ressourcen verfügen, um in umfassende KI-Plattformen zu investieren, suchen kleinere Boutique-Firmen nach Möglichkeiten, die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen, ohne die Größe ihrer größeren Konkurrenten zu erreichen. Maßgeschneiderte KI-Lösungen sind darauf ausgelegt, die einzigartigen Herausforderungen und Anlagestrategien von Boutique-Vermögensverwaltern zu bewältigen. Diese Lösungen können von KI-gestützten Portfoliooptimierungstools bis hin zu Risikobewertungsplattformen und KI-gesteuerten Marktstimmungsanalysen reichen.
Der Trend zu maßgeschneiderten KI-Lösungen spiegelt die Erkenntnis wider, dass KI keine Einheitslösung ist. Boutique-Vermögensverwalter haben möglicherweise spezialisierte Anlagenischen, Risikotoleranzprofile oder Kundenpräferenzen, die maßgeschneiderte KI-Funktionen erfordern. Durch die Partnerschaft mit KI-Lösungsanbietern, die Anpassungsoptionen anbieten, können Boutique-Vermögensverwalter auf Spitzentechnologie zugreifen, die auf ihre spezifischen Anlageziele abgestimmt ist. Darüber hinaus sind diese maßgeschneiderten KI-Lösungen für Boutique-Unternehmen oft kostengünstiger, da sie sich auf die spezifischen Funktionen konzentrieren können, die sie benötigen, und so unnötige Ausgaben vermeiden, die mit groß angelegten KI-Implementierungen verbunden sind. Diese Demokratisierung der KI-Technologie ermöglicht es Boutique-Vermögensverwaltern, auf einem Markt, in dem datengesteuerte Entscheidungsfindung zunehmend wichtiger wird, effektiv zu konkurrieren.
Mit der Weiterentwicklung der KI wird sich der Trend zu maßgeschneiderten Lösungen für Boutique-Vermögensverwalter wahrscheinlich verstärken, sodass ein breiteres Spektrum von Unternehmen die Vorteile der KI zur Verbesserung ihrer Anlagestrategien und Kundendienstleistungen nutzen kann.
Segmenteinblicke
Technologieeinblicke
Das Segment des maschinellen Lernens (ML) dominiert den globalen Markt für künstliche Intelligenz im Vermögensverwaltungsbereich.
Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. ML-Algorithmen werden verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
ML wird im Asset Management auf verschiedene Weise verwendet, darunterPortfolioaufbauML-Algorithmen können verwendet werden, um Vermögenswerte zu identifizieren und auszuwählen, die wahrscheinlich eine gute Performance erzielen werden, basierend auf historischen Daten und anderen Faktoren.
RisikomanagementML-Algorithmen können verwendet werden, um Risiken zu identifizieren und zu bewerten, die mit verschiedenen Investitionen verbunden sind.
PerformanceanalyseML-Algorithmen können verwendet werden, um die Portfolio-Performance zu analysieren und Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden können.Das Wachstum des ML-Segments wird von einer Reihe von Faktoren angetrieben, darunter
Die zunehmende Verfügbarkeit von DatenDa immer mehr Daten generiert werden, werden ML-Algorithmen immer genauer und leistungsfähiger.Die sinkenden Kosten für RechenleistungDie sinkenden Kosten für Rechenleistung machen es praktikabler, ML-Algorithmen auf großen Datensätzen auszuführen.Die wachsende Nachfrage nach Asset-Management-LösungenDie wachsende Nachfrage nach Asset-Management-Lösungen treibt die Nachfrage nach ML-basierten Asset-Management-Lösungen an.Einige der Hauptakteure im ML-Segment des globalen Marktes für künstliche Intelligenz im Asset Management sind IBM, SAS, und BlackRock.
Auch das Segment Natural Language Processing (NLP) ist ein bedeutender Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management. NLP-Algorithmen werden verwendet, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Diese Informationen können dann verwendet werden, um Berichte zu erstellen, Anlegern Erkenntnisse zu liefern und Anlageentscheidungen zu treffen. Das Wachstum des NLP-Segments wird von einer Reihe von Faktoren getrieben, darunter
Die zunehmende Verfügbarkeit unstrukturierter DatenDa immer mehr Daten generiert werden, sind immer mehr davon unstrukturiert. NLP-Algorithmen können verwendet werden, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und zu verstehen, was Vermögensverwaltern wertvolle Erkenntnisse liefern kann.
Die wachsende Nachfrage nach Erkenntnissen aus Social-Media-DatenSocial-Media-Daten können für Vermögensverwalter eine wertvolle Erkenntnisquelle sein. NLP-Algorithmen können verwendet werden, um Social-Media-Daten zu verarbeiten und zu verstehen, was Vermögensverwaltern helfen kann, Trends zu erkennen und bessere Anlageentscheidungen zu treffen.
Zu den wichtigsten Akteuren im NLP-Segment des globalen Marktes für künstliche Intelligenz im Asset Management zählen Kensho und Sentient Technologies.
Das Segment „Sonstiges“ umfasst eine Vielzahl anderer künstlicher Intelligenztechnologien, die im Asset Management eingesetzt werden, wie z. B. Computer Vision und Deep Learning. Diese Technologien werden verwendet, um neue Asset-Management-Lösungen zu entwickeln und bestehende Lösungen zu verbessern.
Dieses Wachstum wird von einer Reihe von Faktoren vorangetrieben, darunter die zunehmende Verfügbarkeit von Daten, die sinkenden Kosten für Rechenleistung und die wachsende Nachfrage nach Asset-Management-Lösungen.
Kostenlosen Beispielbericht herunterladen
Regionale Einblicke
Nordamerika ist die dominierende Region im globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management. Das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz im Asset Management in Nordamerika wird von einer Reihe von Faktoren vorangetrieben, darunter
Hohe Konzentration von Asset Management-UnternehmenNordamerika ist die Heimat einer großen Anzahl von Asset Management-Unternehmen, die große Verbraucher von künstlicher Intelligenz in Asset Management-Lösungen sind.
Frühe Einführung neuer TechnologienNordamerikanische Asset Management-Unternehmen sind typischerweise frühe Anwender neuer Technologien, was die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz in Asset Management-Lösungen antreibt, um ihnen zu helfen, ihre Anlageperformance zu verbessern und Risiken zu reduzieren.Präsenz führender Anbieter von künstlicher Intelligenz im Asset ManagementNordamerika ist die Heimat einiger der weltweit führenden Anbieter von künstlicher Intelligenz im Asset Management, wie IBM, SAS und BlackRock.
Weitere wichtige Regionen auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management sind
EuropaDiese Region ist auch ein wichtiger Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management, da eine Reihe großer multinationaler Asset Management-Unternehmen ihren Hauptsitz in der Region haben.
Asien-PazifikDiese Region wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit der höchsten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen, angetrieben durch die zunehmende Einführung künstlicher Intelligenz im Asset Management. von Vermögensverwaltungsfirmen in der Region. Naher Osten und AfrikaFür diese Region wird im Prognosezeitraum ein moderates durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) erwartet, bedingt durch steigende staatliche Investitionen in die IT-Infrastruktur und die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz im Vermögensmanagement durch Vermögensverwaltungsfirmen in der Region. Dieses Wachstum wird durch eine Reihe von Faktoren getrieben, darunter die zunehmende Verfügbarkeit von Daten, die sinkenden Kosten für Rechenleistung und die wachsende Nachfrage nach Vermögensverwaltungslösungen.
Jüngste Entwicklungen
- IBM hat eine neue Suite von Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) für das Vermögensmanagement auf den Markt gebracht. Diese Lösungen werden Vermögensverwaltern helfen, ihre Anlageperformance zu verbessern, Risiken zu reduzieren und ihre Abläufe zu automatisieren.
- SAS ist eine Partnerschaft mit Google Cloud eingegangen, um eine neue Cloud-basierte Plattform für künstliche Intelligenz im Vermögensmanagement einzuführen. Diese Plattform wird Vermögensverwaltern helfen, ihre digitale Transformation zu beschleunigen und ihre Betriebseffizienz zu verbessern.
Wichtige Marktteilnehmer
- BlackRock, Inc.
- State Street Corporation
- Bridgewater Associates
- Two Sigma Investments
- AQR Capital Management
- Invesco Ltd.
- Schroders plc
- Vanguard Group
- Goldman Sachs Asset Management
- Morgan Stanley Investment Management
| Nach Technologie | Nach Bereitstellungsmodus | Nach Anwendung | Nach Region |
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy