Globale KI im Asset Management-Marktgröße nach Anwendung, Art des Vermögenswerts, Art des Benutzers, geografischer Reichweite und Prognose

Marktgröße und Prognose für KI im Asset Management

Der Markt für KI im Asset Management wurde im Jahr 2023 auf 2,78 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2030 47,58 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum 2024–2030 mit einer CAGR von 37,1 % wachsen.

Der Markt für KI im Asset Management bezieht sich auf die Anwendung von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analytik in der Asset-Management-Branche. Dazu gehört die Verwendung von KI-Algorithmen und -Tools zur Analyse von Finanzdaten, Optimierung von Anlagestrategien, Automatisierung von Handelsprozessen und Verbesserung von Risikomanagementpraktiken. KI im Asset Management ermöglicht es Unternehmen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die Portfolio-Performance zu verbessern und bessere Ergebnisse für Investoren zu erzielen.

Globale Markttreiber für KI im Asset Management

Die Markttreiber für den Markt für KI im Asset Management können von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Dazu können gehören

• Nutzung von Big Data und Datenanalyse Die von der Vermögensverwaltung generierten Daten sind enorm. KI hilft Vermögensverwaltern, bessere Entscheidungen zu treffen, Risiken zu kontrollieren und die Performance zu optimieren, indem sie große Datenmengen analysiert und umsetzbare Erkenntnisse extrahiert.
• Automatisierung typischer Aufgaben Robotic Process Automation (RPA) und maschinelles Lernen sind zwei Beispiele für KI-Technologien, die sich wiederholende und routinemäßige Arbeiten in Asset-Management-Verfahren automatisieren. Durch die Beseitigung manueller Fehler und die Steigerung der betrieblichen Effizienz schafft diese Automatisierung Zeit für strategische Entscheidungen.
• Verbessertes Portfoliomanagement Um das Portfoliomanagement zu verbessern, können KI-Algorithmen makroökonomische Variablen, historische Daten und Marktbewegungen untersuchen. Vermögensverwalter nutzen KI-gesteuerte Lösungen, um Anlagestrategien, Risikomanagement und Vermögensallokation zu verbessern.
• Predictive Analytics bei der Entscheidungsfindung für Investitionen Durch die Vorhersage von Markttrends, die Identifizierung möglicher Gefahren und die Bewertung der Auswirkungen verschiedener Faktoren auf die Vermögensperformance unterstützen KI-gesteuerte Predictive-Analytics-Modelle Vermögensverwalter bei der Entscheidungsfindung für fundierte Investitionen.
• Compliance und Risikomanagement Durch die Überwachung und Analyse von Daten auf mögliche Risiken, die Erkennung von Anomalien und die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) das Risikomanagement und die Compliance. Der Prozess der Risikominderung als Ganzes wird durch diesen proaktiven Ansatz verbessert.
• Kostensenkung und optimale Leistung Durch Automatisierung und erhöhte Betriebseffizienz senkt der Einsatz von KI im Asset Management die Kosten. Arbeitsabläufe können optimiert werden, indem KI-Lösungen für Aufgaben wie Datenverarbeitung, Berichterstellung und Kundeninteraktionen eingesetzt werden.
• Individuelle Investitionspläne KI ermöglicht es, Investitionspläne entsprechend der Risikobereitschaft, der finanziellen Ziele und des individuellen Anlegerprofils anzupassen. Maßgeschneiderte Vorschläge verbessern die Kundenzufriedenheit und das Engagement bei Asset-Management-Diensten.
• Betrugsschutz und -identifizierung KI-Algorithmen sind für die Sicherheit des Asset Managements und die Betrugserkennung unerlässlich. Die Sicherheit von Finanzanlagen kann erhöht werden, indem Modelle des maschinellen Lernens verwendet werden, um Trends und Anomalien in Transaktionsdaten zu bewerten und mögliche betrügerische Aktivitäten zu erkennen.

Globale Beschränkungen des Marktes für KI im Asset Management

Mehrere Faktoren können als Beschränkungen oder Herausforderungen für den Markt für KI im Asset Management wirken. Dazu können gehören

• Datensicherheits- und Datenschutzprobleme In der Vermögensverwaltung wird KI zur Verarbeitung sensibler Finanzdaten eingesetzt. Der Einsatz von KI-Technologien kann durch Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Sicherheitslücken und möglicher Cyberbedrohungen eingeschränkt werden, insbesondere bei fehlenden starken Sicherheitsmaßnahmen.
• Schwierigkeiten bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften Die gesetzlichen Vorschriften für das Vermögensverwaltungsgeschäft sind recht streng. Es kann schwierig und komplex sein, KI-Systeme so zu modifizieren, dass sie sich ändernden gesetzlichen Anforderungen entsprechen, Transparenz wahren und ethische und rechtliche Bedenken berücksichtigen.
• Misstrauen in KI-Algorithmen KI-Algorithmen genießen möglicherweise nicht das uneingeschränkte Vertrauen aller Anleger und Vermögensverwalter, insbesondere wenn es um wichtige Entscheidungsverfahren geht. Eine breite Akzeptanz kann durch undurchsichtige KI-Modelle und Bedenken hinsichtlich der Voreingenommenheit oder Interpretierbarkeit der Modelle behindert werden.
• Anbindung an Altsysteme Die Altsysteme, die von vielen Vermögensverwaltungsunternehmen verwendet werden, erschweren die Integration der KI-Technologie in die aktuelle Infrastruktur. Die Bereitstellung von KI-Lösungen kann durch Kompatibilitätsprobleme und die Notwendigkeit von Systemupgrades verlangsamt werden.
• Begrenztes Wissen über Technologien der künstlichen Intelligenz Ein potenzielles Hindernis ist das mangelnde Wissen oder die mangelnde Erfahrung von Anlegern und Vermögensverwaltern mit KI-Technologien. Um sicherzustellen, dass Kunden KI-Produkte erfolgreich nutzen und ihre potenziellen Vorteile verstehen können, sind Schulungen und Trainings von entscheidender Bedeutung.
• Hohe Implementierungskosten Die Implementierung von KI-Lösungen in der Vermögensverwaltung kann mit erheblichen Vorlaufkosten für Systemintegration, Softwareentwicklung und Training verbunden sein. Ohne konkrete Beweise für den ROI zögern manche Unternehmen möglicherweise, diese Ausgaben zu tätigen.
• Komplexität der Erklärbarkeit Erklärbarkeitsprobleme können sich aus der Komplexität einiger KI-Algorithmen ergeben, insbesondere von Deep-Learning-Modellen. Es kann notwendig sein, Investoren und Aufsichtsbehörden transparente Begründungen für KI-gesteuerte Entscheidungen zu liefern, obwohl dies eine Herausforderung sein kann.
• Mögliche Angst vor Arbeitsplatzverlust Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlust können auftreten, wenn reguläre Abläufe im Asset Management mithilfe von KI automatisiert werden. In bestimmten Unternehmen kann der Widerstand oder eine verzögerte Einführung von KI-Technologien aus Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten oder Umstrukturierungen der Belegschaft resultieren.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für KI im Asset Management

Der globale Markt für KI im Asset Management ist segmentiert auf der Grundlage von Anwendung, Art des Vermögenswerts, Benutzertyp und Geografie.

Nach Anwendung

• Portfoliooptimierung KI-Systeme helfen bei der Erstellung und Pflege diversifizierter Portfolios, die den Zielen und der Risikotoleranz von Anlegern entsprechen.
• Alpha-Generierung Durch das Erkennen von diskontierten Vermögenswerten oder Marktineffizienzen hilft maschinelles Lernen (ML) Anlegern, höhere Renditen oder Alpha zu erzielen.
• Risikomanagement KI verwendet Massendatenanalysen, um mögliche Anlagerisiken zu finden und zu bewerten, und öffnet so die Tür für proaktive Techniken zur Risikominderung.
• Datenanalyse und Erkenntnisse Künstliche Intelligenz erleichtert die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze und bietet aufschlussreiche Informationen zu Markttrends, Geschäftsentwicklung und möglichen Investitionsmöglichkeiten.
• Kundenbeziehungsmanagement (CRM) KI-gesteuerte Chatbots und maßgeschneiderte Anlagevorschläge können die Interaktion und den Kundenservice von Vermögensverwaltern verbessern.
• Betrugserkennung Durch das Erkennen von Unregelmäßigkeiten und fragwürdigen Trends bei Finanztransaktionen können KI-Algorithmen zur Betrugsprävention und zum Schutz der Vermögenswerte von Anlegern beitragen.

Nach Vermögensart

• Aktien Ein bedeutender Marktbereich, in dem KI für das Risikomanagement, die Portfolioentwicklung und die Aktienauswahl eingesetzt wird.
• Festverzinsliche Wertpapiere KI hilft bei der Analyse von Anleihemärkten, der Erkennung von Kreditproblemen und der Optimierung von festverzinslichen Portfolios.
• Alternative Anlagen KI wird zur Verwaltung anspruchsvoller Anlageklassen wie Immobilien, Hedgefonds und Private Equity eingesetzt. Es kann riesige Datensätze durchsuchen, um Möglichkeiten zu finden.

Nach Benutzertyp

• Traditionelle Vermögensverwalter große Finanzinstitute, die KI zunehmend in ihre Anlagepläne integrieren, um die Rendite zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
• Hedgefonds und Alternative Investment Manager KI wird von Hedgefonds und alternativen Investment Managern häufig für komplexe Datenanalysen, Risikomanagement und Alpha-Generierung eingesetzt.
• Robo-Advisor Robo-Advisor, die Einzelkunden automatisierte Anlageverwaltungsdienste anbieten, basieren meist auf KI-Algorithmen.

Nach Geografie

• Nordamerika Aufgrund seiner entwickelten Finanzsysteme, der frühen Einführung von KI-Technologien und der steigenden Nachfrage nach anspruchsvollen Anlagelösungen hat Nordamerika den größten Marktanteil.
• Europa Der Bedarf an transparenten und erklärbaren KI-Lösungen im Vermögensmanagement wird durch strenge Regeln und die Betonung des Anlegerschutzes vorangetrieben.
• Asien-Pazifik Aufgrund seines schnellen Wirtschaftswachstums, der wachsenden Nachfrage nach Vermögensverwaltung und der staatlichen Maßnahmen zur Förderung des Einsatzes von KI in Finanzdienstleistungen ist der Asien-Pazifik-Raum die Region mit der schnellsten Wachstumsrate.
• Der Rest der Welt Da sich die Menschen der Vorteile künstlicher Intelligenz immer mehr bewusst werden, Intelligenz und mit dem technologischen Fortschritt wird dieser Markt voraussichtlich stetig wachsen.

Wichtige Akteure

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Asset Management sind

• BlackRock (USA)
• Vanguard Group (USA)
• State Street Corporation (USA)
• Fidelity Investments (USA)
• Goldman Sachs Group Inc. (USA)
• JPMorgan Chase & Co. (USA)
• IBM (USA)
• Microsoft (USA)
• Google (USA)
• Palantir Technologies Inc. (USA)
• AlphaSense (USA)
• Kensho Technologies (USA)
• Quantiacs (Frankreich)
• Axioma (USA)

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, setzen Sie sich bitte mit unserem in Verbindung.

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf der Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht. Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment. Gibt die Region und das Segment an, in denen das schnellste Wachstum erwartet wird und die den Markt dominieren werden. Geografische Analyse, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf die jüngsten Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl der Schwellen- als auch der Industrieregionen beinhalten Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse Bietet Einblicke in den Markt durch das Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

Bei etwaigen Problemen wenden Sie sich bitte an unser Vertriebsteam, das sicherstellt, dass Ihre Anforderungen erfüllt sind.