Inteligencia artificial en el mercado de gestión de activos: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico segmentado por tecnología (aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN), otros), por modo de implementación (local, nube), por aplicación (optimización de cartera, plataforma conversacional, riesgo y cumplimiento, análisis de datos y

Descripción general del mercado

El mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos ha experimentado un enorme crecimiento en los últimos años y está preparado para continuar su fuerte expansión. El mercado de inteligencia artificial en la gestión de activos alcanzó un valor de USD 2.58 mil millones en 2022 y se proyecta que mantendrá una tasa de crecimiento anual compuesta del 35,67% hasta 2028.

Impulsores clave del mercado

Mejora de la toma de decisiones de inversión con IA

Uno de los principales impulsores del mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos es la mejora significativa que aporta a los procesos de toma de decisiones de inversión. Las soluciones impulsadas por IA otorgan a los administradores de activos e inversores capacidades sin precedentes para analizar conjuntos de datos vastos y complejos en tiempo real. Estos algoritmos de IA pueden procesar artículos de noticias, informes financieros, opiniones en las redes sociales y datos históricos del mercado para identificar patrones, tendencias y oportunidades de inversión que podrían ser difíciles de discernir para los analistas humanos.

Al aprovechar las técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (PLN), los modelos de IA pueden extraer información valiosa de fuentes de datos no estructurados, como artículos de noticias y publicaciones en las redes sociales. Esto permite a los administradores de activos tomar decisiones de inversión más informadas y oportunas, anticipar los movimientos del mercado y ajustar las carteras de forma dinámica para maximizar los retornos y minimizar los riesgos. Además, el análisis predictivo impulsado por IA proporciona a los administradores de activos herramientas para evaluar el rendimiento de los activos, detectar anomalías y anticipar las fluctuaciones del mercado. Este enfoque proactivo permite una mejor gestión de riesgos y mejores estrategias de inversión, lo que en última instancia conduce a resultados financieros superiores tanto para los administradores de activos como para sus clientes. En resumen, la aplicación de la IA en la gestión de activos está impulsada por la búsqueda de decisiones de inversión más precisas y basadas en datos. La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y proporcionar información procesable permite a los administradores de activos optimizar sus estrategias de inversión y ofrecer mejores resultados para sus clientes. En resumen, las iniciativas de transformación digital son un impulsor principal del mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos. Las organizaciones están recurriendo a consultores de software para que les ayuden a navegar por las complejidades de la modernización de su infraestructura de TI, el aprovechamiento del análisis de datos y el logro de una integración perfecta. Creciente complejidad de los mercados financieros El mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos también está impulsado por la creciente complejidad de los mercados financieros. En la economía global interconectada de hoy, los mercados financieros se ven influenciados por una multitud de factores, incluidos los eventos geopolíticos, los indicadores económicos y los sentimientos de los inversores que cambian rápidamente. Esta complejidad crea un entorno desafiante para que los administradores de activos y los inversores naveguen de manera efectiva. Las soluciones de IA ofrecen una ventaja competitiva en este panorama complejo al proporcionar la capacidad de procesar e interpretar grandes volúmenes de datos rápidamente. Pueden evaluar el impacto potencial de varios factores en los precios de los activos, lo que ayuda a los administradores de activos a tomar decisiones más informadas en tiempo real. La IA puede analizar datos históricos del mercado e identificar patrones que indiquen posibles movimientos u oportunidades en el mercado.

Además, la integración de herramientas de gestión de riesgos impulsadas por IA permite a los gestores de activos comprender y mitigar mejor los riesgos asociados a sus carteras. Al supervisar continuamente el mercado y evaluar las vulnerabilidades de la cartera, los sistemas de IA pueden alertar a los gestores de activos sobre posibles amenazas y sugerir estrategias de mitigación de riesgos. Se espera que la complejidad de los mercados financieros siga creciendo, lo que hace que las soluciones de gestión de activos impulsadas por IA sean cada vez más esenciales para seguir siendo competitivos y lograr resultados de inversión positivos. Por lo tanto, la adopción de la IA en la gestión de activos está impulsada por la necesidad de herramientas avanzadas para navegar de forma eficaz por el intrincado y cambiante panorama financiero.

Demanda de estrategias de inversión personalizadas

Otro impulsor importante del mercado mundial de inteligencia artificial en la gestión de activos es la creciente demanda de estrategias de inversión personalizadas. Los enfoques de inversión tradicionales de talla única ya no satisfacen las expectativas de los inversores actuales. En cambio, los clientes particulares e institucionales buscan soluciones de inversión personalizadas adaptadas a sus objetivos financieros, tolerancia al riesgo y preferencias particulares. Las plataformas de gestión de activos impulsadas por IA son adecuadas para abordar esta demanda de personalización. Estas plataformas aprovechan los algoritmos de IA para analizar los perfiles financieros, los objetivos de inversión y las preferencias de riesgo de los clientes. Luego, pueden generar estrategias de inversión personalizadas que se alineen con los objetivos específicos de cada cliente. Además, la IA permite el seguimiento y el ajuste continuos de las carteras para garantizar que se mantengan en línea con las necesidades cambiantes de los clientes y las condiciones del mercado. Al brindar recomendaciones personalizadas y adaptarse a las circunstancias cambiantes, las plataformas de gestión de activos impulsadas por IA mejoran la satisfacción, la lealtad y la retención de los clientes. En conclusión, la creciente demanda de estrategias de inversión personalizadas es un factor importante que impulsa la adopción de la IA en la gestión de activos. La capacidad de la IA para crear soluciones de inversión personalizadas y adaptarse continuamente a las necesidades individuales de los clientes la posiciona como una herramienta fundamental para los administradores de activos que buscan atraer y retener clientes en un mercado competitivo. Este impulsor destaca el potencial transformador de la IA para remodelar la industria de gestión de activos y satisfacer mejor las diversas necesidades de los inversores.

Principales desafíos del mercado

Calidad y disponibilidad de los datos

Uno de los principales desafíos en el mercado global de la inteligencia artificial en la gestión de activos es la calidad y disponibilidad de los datos. La gestión de activos impulsada por la IA depende en gran medida de los datos para la toma de decisiones de inversión, la evaluación de riesgos y la optimización de la cartera. Sin embargo, el panorama de los datos financieros suele estar fragmentado, con información dispersa en varias fuentes, como feeds del mercado, indicadores económicos, informes de empresas y flujos de datos alternativos como el sentimiento de las redes sociales. Esta fragmentación dificulta la consolidación e integración eficiente de los datos en los modelos de IA. Además, la precisión y la fiabilidad de las fuentes de datos son fundamentales. Los datos inexactos u obsoletos pueden dar lugar a decisiones de inversión erróneas, mayores riesgos y posibles pérdidas. Además, los gestores de activos deben lidiar con problemas de privacidad y cumplimiento de los datos, especialmente en la era de regulaciones estrictas como el RGPD y la ley Dodd-Frank. El manejo de información financiera sensible al mismo tiempo que se cumplen estas regulaciones requiere prácticas de gestión de datos sólidas y medidas de cumplimiento. Además, el uso de fuentes de datos alternativas, como imágenes satelitales o web scraping, introduce complejidades debido a datos no estructurados, ruidosos o sesgados que requieren un manejo y preprocesamiento cuidadosos.

Interpretabilidad y explicabilidad de los modelos

Otro desafío significativo en el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos se relaciona con la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos de IA. A medida que los algoritmos de IA se vuelven más avanzados y complejos, a menudo operan como modelos de "caja negra". Esto significa que, si bien estos modelos pueden hacer predicciones y decisiones de inversión precisas, el funcionamiento interno de estos modelos no es fácilmente interpretable por los humanos. Esta opacidad puede generar inquietudes entre los administradores de activos, ya que pueden tener dificultades para explicar las decisiones de inversión a los clientes o los reguladores, en particular cuando los organismos reguladores como la SEC requieren transparencia y explicaciones para las estrategias de inversión. Garantizar la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos no solo es una necesidad regulatoria, sino también esencial para una gestión de riesgos eficaz. Comprender los factores de riesgo y los impulsores detrás de las decisiones de inversión impulsadas por IA es crucial para mitigar los riesgos y mantener la estabilidad de la cartera.

Sobreajuste y robustez del modelo

El sobreajuste y la robustez del modelo son desafíos persistentes en el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos. El sobreajuste ocurre cuando un modelo de IA funciona excepcionalmente bien en los datos de entrenamiento, pero tiene dificultades para generalizar a datos nuevos e invisibles, lo que lleva a un rendimiento subóptimo en escenarios del mundo real. La robustez del modelo, por otro lado, se relaciona con la capacidad de los modelos de IA para adaptarse y funcionar bien en condiciones de mercado cambiantes. Dada la naturaleza dinámica de los mercados financieros con cambios abruptos y patrones cambiantes, los modelos de IA que están sobreajustados a los datos históricos pueden no responder de manera efectiva a las nuevas condiciones del mercado. Durante eventos extremos, como caídas del mercado o crisis económicas, la escasez de datos también puede representar un desafío importante. Los modelos de IA que no se han encontrado con eventos similares durante el entrenamiento pueden tener dificultades para proporcionar información o predicciones significativas durante estos períodos. Para abordar estos desafíos, los administradores de activos deben invertir en el monitoreo, validación y reentrenamiento continuos de los modelos para garantizar que los modelos de IA sigan siendo robustos, bien calibrados y capaces de manejar varios escenarios de mercado. Los organismos reguladores están examinando cada vez más los modelos impulsados por IA en la gestión de activos, enfatizando aún más la importancia de la solidez y el cumplimiento de los modelos.

En conclusión, el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos enfrenta desafíos significativos relacionados con la calidad y disponibilidad de los datos, la interpretabilidad y explicabilidad de los modelos y el sobreajuste/solidez de los modelos. Estos desafíos subrayan la complejidad de integrar la IA en las estrategias de gestión de activos y la importancia de abordarlos para aprovechar todo el potencial de la IA mientras se gestionan los riesgos de manera efectiva.

Tendencias clave del mercado

IA explicable (XAI) para la transparencia y el cumplimiento

Una tendencia destacada en el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos es la creciente adopción de IA explicable (XAI) para mejorar la transparencia y garantizar el cumplimiento de los requisitos regulatorios. XAI se refiere a sistemas de IA diseñados para proporcionar explicaciones comprensibles para los humanos sobre sus decisiones y predicciones, abordando el desafío de los modelos de IA de caja negra. En la gestión de activos, donde el escrutinio regulatorio está en aumento, garantizar que las decisiones de inversión impulsadas por IA puedan explicarse y justificarse es crucial. Las tecnologías XAI se están volviendo parte integral de las plataformas de IA de gestión de activos, lo que permite a los administradores de activos comprender y comunicar el razonamiento detrás de las estrategias de inversión generadas por IA. Esta tendencia es particularmente relevante dados los mandatos regulatorios en la industria financiera que requieren transparencia y rendición de cuentas. Por ejemplo, la Regulación de Mejor Interés (Reg BI) de la SEC en los Estados Unidos requiere que los asesores financieros actúen en el mejor interés de los clientes y proporcionen divulgaciones claras sobre las decisiones de inversión. Los administradores de activos están aprovechando XAI para cerrar la brecha entre los modelos complejos de IA y la comprensión humana. Con XAI, pueden diseccionar el proceso de toma de decisiones de los algoritmos de IA, destacando los factores clave, las variables y los puntos de datos que influyen en las opciones de inversión. Esto no solo ayuda a cumplir con los requisitos regulatorios, sino que también genera confianza con los clientes que buscan comprender la lógica detrás de sus recomendaciones de inversión.

Además, XAI mejora la gestión de riesgos al permitir que los administradores de activos identifiquen posibles sesgos o anomalías en los modelos de IA. Este enfoque proactivo ayuda a mitigar los riesgos asociados con la toma de decisiones impulsada por IA, asegurando que las estrategias de inversión se mantengan en línea con los estándares regulatorios y los mejores intereses de los clientes. A medida que el escrutinio regulatorio continúa evolucionando, la incorporación de XAI en las soluciones de IA de gestión de activos será una tendencia fundamental, que permitirá a los administradores de activos enfrentar los desafíos de cumplimiento y fomentar la confianza con los clientes y las autoridades regulatorias por igual.

Integración ESG para inversión sostenible

Las consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) están surgiendo rápidamente como una tendencia dominante en el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos. Los factores ESG abarcan una variedad de criterios relacionados con el impacto ambiental, la responsabilidad social y las prácticas de gobernanza corporativa de una empresa. Los administradores de activos están incorporando cada vez más datos y principios ESG en sus estrategias de inversión para satisfacer la creciente demanda de inversión sostenible y responsable. La IA desempeña un papel fundamental en la integración de ESG, ya que permite a los gestores de activos analizar grandes conjuntos de datos y evaluar el rendimiento ESG de las empresas y los activos. Los algoritmos de IA pueden examinar artículos de noticias, informes financieros, opiniones en las redes sociales y otras fuentes para evaluar cómo los factores ESG afectan a las oportunidades y los riesgos de inversión. Este análisis integral ayuda a los gestores de activos a tomar decisiones informadas alineadas con los objetivos ESG. La integración de ESG en la gestión de activos impulsada por IA está impulsada tanto por la demanda de los inversores como por los cambios regulatorios. Los inversores buscan cada vez más inversiones que se alineen con sus valores, lo que lleva a un aumento de los fondos centrados en ESG. Los organismos reguladores de varias regiones también están implementando requisitos de divulgación relacionados con los factores ESG, lo que obliga a los gestores de activos a considerar ESG en sus procesos de inversión. Además, el análisis ESG impulsado por IA permite a los gestores de activos descubrir información valiosa que puede no ser evidente a través de los métodos tradicionales. Esto incluye la identificación de empresas con sólidas prácticas ESG que probablemente superen a sus pares en el largo plazo o la detección de riesgos relacionados con ESG que podrían afectar el rendimiento de las inversiones.

A medida que el énfasis en la sostenibilidad y la inversión responsable sigue creciendo, se espera que la integración de factores ESG en las estrategias de gestión de activos impulsadas por IA sea una tendencia transformadora, que reforme la toma de decisiones de inversión y alinee las carteras con los objetivos ambientales y sociales.

Soluciones de IA personalizadas para gestores de activos boutique

En el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos, existe una tendencia notable hacia el desarrollo de soluciones de IA personalizadas adaptadas a las necesidades específicas de los gestores de activos boutique. Si bien las grandes empresas de gestión de activos tienen los recursos para invertir en plataformas de IA integrales, las empresas boutique más pequeñas están buscando formas de aprovechar el poder de la IA sin la escala de sus contrapartes más grandes. Las soluciones de IA personalizadas están diseñadas para abordar los desafíos y las estrategias de inversión únicos de los gestores de activos boutique. Estas soluciones pueden ir desde herramientas de optimización de carteras impulsadas por IA hasta plataformas de evaluación de riesgos y análisis del sentimiento del mercado impulsados por IA.

La tendencia hacia soluciones de IA personalizadas refleja el reconocimiento de que la IA no es una solución única para todos. Los gestores de activos boutique pueden tener nichos de inversión especializados, perfiles de tolerancia al riesgo o preferencias de clientes que requieren capacidades de IA personalizadas. Al asociarse con proveedores de soluciones de IA que ofrecen opciones de personalización, los gestores de activos boutique pueden acceder a tecnología de vanguardia que se alinea con sus objetivos de inversión específicos. Además, estas soluciones de IA personalizadas suelen ser más rentables para las empresas boutique, ya que pueden centrarse en las funcionalidades específicas que necesitan, evitando los gastos innecesarios asociados con las implementaciones de IA a gran escala. Esta democratización de la tecnología de IA permite a los gestores de activos boutique competir de forma eficaz en un mercado en el que la toma de decisiones basada en datos es cada vez más esencial.

A medida que la IA siga evolucionando, es probable que se amplíe la tendencia de las soluciones personalizadas para los gestores de activos boutique, lo que permitirá que una gama más amplia de empresas aprovechen los beneficios de la IA para mejorar sus estrategias de inversión y servicios al cliente.

Información segmentaria

Información tecnológica

El segmento de aprendizaje automático (ML) está dominando el mercado mundial de la inteligencia artificial en la gestión de activos.

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos de ML se utilizan para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y tendencias. Esta información puede utilizarse para hacer predicciones y tomar decisiones.

El ML se está utilizando en la gestión de activos de varias maneras, entre ellasConstrucción de carteraslos algoritmos de ML se pueden utilizar para identificar y seleccionar activos que probablemente tengan un buen rendimiento, en función de datos históricos y otros factores.

Gestión de riesgoslos algoritmos de ML se pueden utilizar para identificar y evaluar los riesgos asociados a diferentes inversiones.

Análisis de rendimientolos algoritmos de ML se pueden utilizar para analizar el rendimiento de la cartera e identificar áreas de mejora. El crecimiento del segmento de ML está siendo impulsado por una serie de factores, entre ellos

La creciente disponibilidad de datosa medida que se generan más y más datos, los algoritmos de ML se vuelven más precisos y potentes. El costo decreciente de la potencia informáticala disminución del costo de la potencia informática está haciendo que sea más factible ejecutar algoritmos de ML en grandes conjuntos de datos. La creciente demanda de soluciones de gestión de activosla creciente demanda de soluciones de gestión de activos está impulsando la demanda de soluciones de gestión de activos basadas en ML. Algunos de los principales actores del segmento de ML del mercado global El segmento de procesamiento del lenguaje natural (PLN) también es un mercado importante para la inteligencia artificial en la gestión de activos. Los algoritmos de PNL se utilizan para procesar y comprender el lenguaje humano. Esta información se puede utilizar para generar informes, proporcionar información a los inversores y tomar decisiones de inversión. El crecimiento del segmento de PNL está siendo impulsado por una serie de factores, entre ellos

La creciente disponibilidad de datos no estructuradosa medida que se generan más y más datos, cada vez más de ellos no están estructurados. Los algoritmos de PNL se pueden utilizar para procesar y comprender datos no estructurados, lo que puede proporcionar información valiosa a los administradores de activos.

La creciente demanda de información a partir de datos de redes socialeslos datos de redes sociales pueden ser una valiosa fuente de información para los administradores de activos. Los algoritmos de PNL se pueden utilizar para procesar y comprender datos de redes sociales, lo que puede ayudar a los administradores de activos a identificar tendencias y tomar mejores decisiones de inversión.

Algunos de los principales actores en el segmento de PNL del mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos incluyen a Kensho y Sentient Technologies.

El segmento Otros incluye una variedad de otras tecnologías de inteligencia artificial que se están utilizando en la gestión de activos, como la visión artificial y el aprendizaje profundo. Estas tecnologías se están utilizando para desarrollar nuevas soluciones de gestión de activos y para mejorar las soluciones existentes.

Este crecimiento está siendo impulsado por una serie de factores, incluida la creciente disponibilidad de datos, el costo decreciente de la potencia informática y la creciente demanda de soluciones de gestión de activos.

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Perspectivas regionales

América del Norte es la región dominante en el mercado global de inteligencia artificial en la gestión de activos. . El crecimiento del mercado de inteligencia artificial en la gestión de activos en América del Norte está siendo impulsado por una serie de factores, entre ellos

Alta concentración de empresas de gestión de activosAmérica del Norte alberga una gran cantidad de empresas de gestión de activos, que son importantes consumidores de inteligencia artificial en soluciones de gestión de activos.

Adopción temprana de nuevas tecnologíaslas empresas de gestión de activos de América del Norte suelen ser las primeras en adoptar nuevas tecnologías, lo que impulsa la demanda de inteligencia artificial en soluciones de gestión de activos para ayudarlas a mejorar su rendimiento de inversión y reducir el riesgo.Presencia de proveedores líderes de inteligencia artificial en gestión de activosAmérica del Norte alberga algunos de los principales proveedores de inteligencia artificial en gestión de activos del mundo, como IBM, SAS y BlackRock.

Otras regiones clave en el mercado global de inteligencia artificial en gestión de activos incluyen

Europaesta región también es un mercado importante para la inteligencia artificial en la gestión de activos, con varias grandes empresas multinacionales de gestión de activos con sede en la región.

Asia Pacíficose espera que esta región crezca a la CAGR más rápida durante el período de pronóstico, impulsada por la creciente adopción de inteligencia artificial en la gestión de activos por parte de las empresas de gestión de activos en la región. Oriente Medio y Áfricase espera que esta región crezca a una CAGR moderada durante el período de pronóstico, impulsada por las crecientes inversiones gubernamentales en infraestructura de TI y la creciente adopción de inteligencia artificial en la gestión de activos por parte de las empresas de gestión de activos en la región. Este crecimiento está siendo impulsado por una serie de factores, incluida la creciente disponibilidad de datos, el costo decreciente de la potencia informática y la creciente demanda de soluciones de gestión de activos.

Desarrollos recientes

• IBM ha lanzado un nuevo conjunto de soluciones de inteligencia artificial (IA) para la gestión de activos. Estas soluciones ayudarán a los administradores de activos a mejorar el rendimiento de sus inversiones, reducir el riesgo y automatizar sus operaciones.
• SAS se ha asociado con Google Cloud para lanzar una nueva plataforma basada en la nube para inteligencia artificial en la gestión de activos. Esta plataforma ayudará a los administradores de activos a acelerar su transformación digital y mejorar su eficiencia operativa.

Principales actores del mercado

• BlackRock, Inc.
• State Street Corporation
• Bridgewater Associates
• Two Sigma Investments
• AQR Capital Gestión
• Invesco Ltd.
• Schroders plc
• Grupo Vanguard
• Goldman Sachs Asset Management
• Morgan Stanley Investment Management