Intelligence artificielle dans le marché de la gestion d’actifs – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions segmentées par technologie (apprentissage automatique, traitement du langage naturel (NLP), autres), par mode de déploiement (sur site, cloud), par application (optimisation de portefeuille, plateforme conversationnelle, risque et conformité, analyse de donn
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 CustomizationIntelligence artificielle dans le marché de la gestion d’actifs – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions segmentées par technologie (apprentissage automatique, traitement du langage naturel (NLP), autres), par mode de déploiement (sur site, cloud), par application (optimisation de portefeuille, plateforme conversationnelle, risque et conformité, analyse de donn
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 2,58 milliards USD |
| TCAC (2023-2028) | 35,67 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Apprentissage automatique |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs a connu une croissance considérable ces dernières années et est sur le point de poursuivre sa forte expansion. Le marché de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs a atteint une valeur de 2,58 milliards USD en 2022 et devrait maintenir un taux de croissance annuel composé de 35,67 % jusqu'en 2028.
Principaux moteurs du marché
Prise de décision d'investissement améliorée grâce à l'IA
L'un des principaux moteurs du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est l'amélioration significative qu'elle apporte aux processus de prise de décision d'investissement. Les solutions basées sur l'IA donnent aux gestionnaires d'actifs et aux investisseurs des capacités sans précédent pour analyser des ensembles de données vastes et complexes en temps réel. Ces algorithmes d’IA peuvent traiter des articles de presse, des rapports financiers, le sentiment des médias sociaux et les données historiques du marché pour identifier des modèles, des tendances et des opportunités d’investissement qui pourraient être difficiles à discerner pour les analystes humains.
En tirant parti des techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel (NLP), les modèles d’IA peuvent extraire des informations précieuses à partir de sources de données non structurées, telles que des articles de presse et des publications sur les médias sociaux. Cela permet aux gestionnaires d’actifs de prendre des décisions d’investissement plus éclairées et plus opportunes, d’anticiper les mouvements du marché et d’ajuster les portefeuilles de manière dynamique pour maximiser les rendements tout en minimisant les risques. De plus, les analyses prédictives alimentées par l’IA fournissent aux gestionnaires d’actifs des outils pour évaluer les performances des actifs, détecter les anomalies et anticiper les fluctuations du marché. Cette approche proactive permet une meilleure gestion des risques et des stratégies d’investissement améliorées, conduisant finalement à des résultats financiers supérieurs pour les gestionnaires d’actifs et leurs clients. En résumé, l’application de l’IA dans la gestion d’actifs est motivée par la quête de décisions d’investissement plus précises et fondées sur les données. La capacité de l'IA à analyser de vastes quantités de données, à identifier des tendances et à fournir des informations exploitables permet aux gestionnaires d'actifs d'optimiser leurs stratégies d'investissement et d'offrir de meilleurs résultats à leurs clients.
En résumé, les initiatives de transformation numérique sont l'un des principaux moteurs du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. Les organisations se tournent vers des consultants en logiciels pour les aider à naviguer dans les complexités de la modernisation de leur infrastructure informatique, à tirer parti de l'analyse des données et à réaliser une intégration transparente.
Complexité croissante des marchés financiers
Le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est également motivé par la complexité croissante des marchés financiers. Dans l'économie mondiale interconnectée d'aujourd'hui, les marchés financiers sont influencés par une multitude de facteurs, notamment les événements géopolitiques, les indicateurs économiques et l'évolution rapide des sentiments des investisseurs. Cette complexité crée un environnement difficile pour les gestionnaires d'actifs et les investisseurs qui doivent naviguer efficacement.
Les solutions d'IA offrent un avantage concurrentiel dans ce paysage complexe en offrant la capacité de traiter et d'interpréter rapidement de grands volumes de données. Elles peuvent évaluer l'impact potentiel de divers facteurs sur les prix des actifs, aidant les gestionnaires d'actifs à prendre des décisions plus éclairées en temps réel. L'IA peut analyser les données historiques du marché et identifier les tendances qui indiquent des mouvements ou des opportunités potentiels du marché.
De plus, l'intégration d'outils de gestion des risques basés sur l'IA permet aux gestionnaires d'actifs de mieux comprendre et d'atténuer les risques associés à leurs portefeuilles. En surveillant en permanence le marché et en évaluant les vulnérabilités du portefeuille, les systèmes d'IA peuvent alerter les gestionnaires d'actifs des menaces potentielles et suggérer des stratégies d'atténuation des risques. La complexité des marchés financiers devrait continuer de croître, ce qui rend les solutions de gestion d'actifs basées sur l'IA de plus en plus essentielles pour rester compétitif et obtenir des résultats d'investissement positifs. Par conséquent, l'adoption de l'IA dans la gestion d'actifs est motivée par le besoin d'outils avancés pour naviguer efficacement dans le paysage financier complexe et en constante évolution.
Demande de stratégies d'investissement personnalisées
Un autre moteur important du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est la demande croissante de stratégies d'investissement personnalisées. Les approches d’investissement traditionnelles et universelles ne répondent plus aux attentes des investisseurs d’aujourd’hui. Au lieu de cela, les particuliers et les clients institutionnels recherchent des solutions d’investissement personnalisées adaptées à leurs objectifs financiers, à leur tolérance au risque et à leurs préférences. Les plateformes de gestion d’actifs basées sur l’IA sont bien adaptées pour répondre à cette demande de personnalisation. Ces plateformes exploitent des algorithmes d’IA pour analyser les profils financiers, les objectifs d’investissement et les préférences en matière de risque des clients. Elles peuvent ensuite générer des stratégies d’investissement personnalisées qui correspondent aux objectifs spécifiques de chaque client. De plus, l’IA permet de surveiller et d’ajuster en continu les portefeuilles pour s’assurer qu’ils restent en phase avec l’évolution des besoins des clients et des conditions du marché. En fournissant des recommandations personnalisées et en s’adaptant aux circonstances changeantes, les plateformes de gestion d’actifs basées sur l’IA améliorent la satisfaction, la fidélité et la rétention des clients.
En conclusion, la demande croissante de stratégies d’investissement personnalisées est un facteur important qui pousse à l’adoption de l’IA dans la gestion d’actifs. La capacité de l’IA à créer des solutions d’investissement sur mesure et à s’adapter en permanence aux besoins individuels des clients la positionne comme un outil essentiel pour les gestionnaires d’actifs qui cherchent à attirer et à fidéliser les clients sur un marché concurrentiel. Ce moteur met en évidence le potentiel de transformation de l'IA pour remodeler le secteur de la gestion d'actifs afin de mieux répondre aux divers besoins des investisseurs.
Principaux défis du marché
Qualité et disponibilité des données
L'un des principaux défis du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est la qualité et la disponibilité des données. La gestion d'actifs basée sur l'IA s'appuie fortement sur les données pour la prise de décision d'investissement, l'évaluation des risques et l'optimisation du portefeuille. Cependant, le paysage des données financières est souvent fragmenté, avec des informations dispersées dans diverses sources telles que les flux de marché, les indicateurs économiques, les rapports d'entreprise et les flux de données alternatifs comme le sentiment des médias sociaux. Cette fragmentation rend difficile la consolidation et l'intégration efficaces des données dans les modèles d'IA. En outre, l'exactitude et la fiabilité des sources de données sont essentielles. Des données inexactes ou obsolètes peuvent entraîner des décisions d'investissement erronées, des risques accrus et des pertes potentielles. De plus, les gestionnaires d'actifs doivent faire face à des problèmes de confidentialité des données et de conformité, en particulier à l'ère de réglementations strictes telles que le RGPD et Dodd-Frank. Le traitement des informations financières sensibles tout en respectant ces réglementations nécessite des pratiques de gestion des données et des mesures de conformité robustes. De plus, l'utilisation de sources de données alternatives, telles que l'imagerie satellite ou le scraping Web, introduit des complexités en raison de données non structurées, bruyantes ou biaisées qui nécessitent une manipulation et un prétraitement minutieux.
Interprétabilité et explicabilité des modèles
Un autre défi important sur le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs concerne l'interprétabilité et l'explicabilité des modèles d'IA. À mesure que les algorithmes d'IA deviennent plus avancés et complexes, ils fonctionnent souvent comme des modèles « boîte noire ». Cela signifie que même si ces modèles peuvent faire des prédictions et des décisions d'investissement précises, le fonctionnement interne de ces modèles n'est pas facilement interprétable par les humains. Cette opacité peut susciter des inquiétudes chez les gestionnaires d'actifs, car ils peuvent avoir du mal à expliquer les décisions d'investissement aux clients ou aux régulateurs, en particulier lorsque les organismes de réglementation comme la SEC exigent de la transparence et des explications pour les stratégies d'investissement. Assurer l'interprétabilité et l'explicabilité des modèles n'est pas seulement une nécessité réglementaire, mais également essentielle pour une gestion efficace des risques. Il est essentiel de comprendre les facteurs de risque et les facteurs qui sous-tendent les décisions d'investissement basées sur l'IA pour atténuer les risques et maintenir la stabilité du portefeuille.
Surajustement et robustesse du modèle
Le surajustement et la robustesse du modèle sont des défis persistants sur le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. Le surajustement se produit lorsqu'un modèle d'IA fonctionne exceptionnellement bien sur les données de formation, mais a du mal à se généraliser à des données nouvelles et invisibles, ce qui conduit à des performances sous-optimales dans des scénarios réels. La robustesse du modèle, en revanche, est liée à la capacité des modèles d'IA à s'adapter et à bien fonctionner dans des conditions de marché changeantes. Étant donné la nature dynamique des marchés financiers avec des changements brusques et des modèles changeants, les modèles d'IA qui sont suradaptés aux données historiques peuvent ne pas répondre efficacement aux nouvelles conditions du marché. Lors d'événements extrêmes tels que des krachs boursiers ou des crises économiques, la pénurie de données peut également poser un défi important. Les modèles d'IA qui n'ont pas rencontré d'événements similaires au cours de leur formation peuvent avoir du mal à fournir des informations ou des prévisions significatives au cours de ces périodes. Pour relever ces défis, les gestionnaires d'actifs doivent investir dans la surveillance, la validation et la reconversion continues des modèles afin de garantir que les modèles d'IA restent robustes, bien calibrés et capables de gérer divers scénarios de marché. Les organismes de réglementation examinent de plus en plus les modèles basés sur l'IA dans la gestion d'actifs, soulignant encore plus l'importance de la robustesse et de la conformité des modèles.
En conclusion, le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est confronté à des défis importants liés à la qualité et à la disponibilité des données, à l'interprétabilité et à l'explicabilité des modèles et au surajustement/à la robustesse des modèles. Ces défis soulignent la complexité de l'intégration de l'IA dans les stratégies de gestion d'actifs et l'importance de les relever pour exploiter tout le potentiel de l'IA tout en gérant efficacement les risques.
Principales tendances du marché
L'IA explicable (XAI) pour la transparence et la conformité
L'une des tendances marquantes du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs est l'adoption croissante de l'IA explicable (XAI) pour améliorer la transparence et garantir la conformité aux exigences réglementaires. L’IAX désigne les systèmes d’IA conçus pour fournir des explications compréhensibles par l’homme pour ses décisions et ses prévisions, répondant ainsi au défi des modèles d’IA de type boîte noire. Dans la gestion d’actifs, où la surveillance réglementaire est de plus en plus forte, il est crucial de s’assurer que les décisions d’investissement basées sur l’IA peuvent être expliquées et justifiées. Les technologies XAI deviennent partie intégrante des plateformes d’IA de gestion d’actifs, permettant aux gestionnaires d’actifs de comprendre et de communiquer le raisonnement qui sous-tend les stratégies d’investissement générées par l’IA. Cette tendance est particulièrement pertinente compte tenu des mandats réglementaires du secteur financier qui nécessitent transparence et responsabilité. Par exemple, la réglementation « Best Interest » (Reg BI) de la SEC aux États-Unis exige que les conseillers financiers agissent dans le meilleur intérêt des clients et fournissent des informations claires concernant les décisions d’investissement. Les gestionnaires d’actifs s’appuient sur l’IAX pour combler le fossé entre les modèles d’IA complexes et la compréhension humaine. Avec l’IAX, ils peuvent décortiquer le processus de prise de décision des algorithmes d’IA, en mettant en évidence les facteurs, variables et points de données clés qui influencent les choix d’investissement. Cela permet non seulement de répondre aux exigences réglementaires, mais aussi de renforcer la confiance des clients qui cherchent à comprendre la logique derrière leurs recommandations d'investissement.
De plus, XAI améliore la gestion des risques en permettant aux gestionnaires d'actifs d'identifier les biais ou anomalies potentiels dans les modèles d'IA. Cette approche proactive permet d'atténuer les risques associés à la prise de décision basée sur l'IA, garantissant que les stratégies d'investissement restent conformes aux normes réglementaires et aux meilleurs intérêts des clients. Alors que le contrôle réglementaire continue d'évoluer, l'intégration de XAI dans les solutions d'IA de gestion d'actifs sera une tendance fondamentale, permettant aux gestionnaires d'actifs de relever les défis de la conformité et de favoriser la confiance avec les clients et les autorités réglementaires.
Intégration ESG pour un investissement durable
Les considérations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) émergent rapidement comme une tendance dominante sur le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. Les facteurs ESG englobent une gamme de critères liés à l'impact environnemental, à la responsabilité sociale et aux pratiques de gouvernance d'entreprise d'une entreprise. Les gestionnaires d'actifs intègrent de plus en plus les données et les principes ESG dans leurs stratégies d'investissement pour répondre à la demande croissante d'investissements durables et responsables. L’IA joue un rôle essentiel dans l’intégration des critères ESG en permettant aux gestionnaires d’actifs d’analyser de vastes ensembles de données et d’évaluer les performances ESG des entreprises et des actifs. Les algorithmes d’IA peuvent parcourir des articles de presse, des rapports financiers, le sentiment sur les réseaux sociaux et d’autres sources pour évaluer l’impact des facteurs ESG sur les opportunités et les risques d’investissement. Cette analyse complète aide les gestionnaires d’actifs à prendre des décisions éclairées en phase avec les objectifs ESG. L’intégration des critères ESG dans la gestion d’actifs pilotée par l’IA est motivée à la fois par la demande des investisseurs et par les changements réglementaires. Les investisseurs recherchent de plus en plus des investissements qui correspondent à leurs valeurs, ce qui entraîne une augmentation des fonds axés sur les critères ESG. Les organismes de réglementation de diverses régions mettent également en œuvre des exigences de divulgation liées aux facteurs ESG, obligeant les gestionnaires d’actifs à prendre en compte les critères ESG dans leurs processus d’investissement. En outre, l’analyse ESG pilotée par l’IA permet aux gestionnaires d’actifs de découvrir des informations précieuses qui peuvent ne pas être apparentes par les méthodes traditionnelles. Cela comprend l'identification des entreprises ayant de solides pratiques ESG susceptibles de surpasser leurs pairs à long terme ou la détection des risques liés à l'ESG qui pourraient avoir un impact sur la performance des investissements.
Alors que l'accent mis sur la durabilité et l'investissement responsable continue de croître, l'intégration des facteurs ESG dans les stratégies de gestion d'actifs basées sur l'IA devrait être une tendance transformatrice, remodelant la prise de décision d'investissement et alignant les portefeuilles sur les objectifs environnementaux et sociaux.
Solutions d'IA personnalisées pour les gestionnaires d'actifs de niche
Sur le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs, il existe une tendance notable vers le développement de solutions d'IA personnalisées adaptées aux besoins spécifiques des gestionnaires d'actifs de niche. Alors que les grandes sociétés de gestion d'actifs disposent des ressources nécessaires pour investir dans des plateformes d'IA complètes, les petites sociétés de niche cherchent des moyens d'exploiter la puissance de l'IA sans l'échelle de leurs homologues plus grandes. Les solutions d'IA personnalisées sont conçues pour répondre aux défis et aux stratégies d'investissement uniques des gestionnaires d'actifs de niche. Ces solutions peuvent aller des outils d’optimisation de portefeuille basés sur l’IA aux plateformes d’évaluation des risques et aux analyses du sentiment du marché basées sur l’IA.
La tendance vers des solutions d’IA personnalisées reflète la reconnaissance du fait que l’IA n’est pas une solution universelle. Les gestionnaires d’actifs spécialisés peuvent avoir des niches d’investissement spécialisées, des profils de tolérance au risque ou des préférences de clients qui nécessitent des capacités d’IA sur mesure. En s’associant à des fournisseurs de solutions d’IA qui offrent des options de personnalisation, les gestionnaires d’actifs spécialisés peuvent accéder à une technologie de pointe qui correspond à leurs objectifs d’investissement spécifiques. De plus, ces solutions d’IA personnalisées sont souvent plus rentables pour les sociétés spécialisées, car elles peuvent se concentrer sur les fonctionnalités spécifiques dont elles ont besoin, évitant ainsi les dépenses inutiles associées aux implémentations d’IA à grande échelle. Cette démocratisation de la technologie de l'IA permet aux gestionnaires d'actifs spécialisés d'être compétitifs sur un marché où la prise de décision basée sur les données est de plus en plus essentielle.
À mesure que l'IA continue d'évoluer, la tendance des solutions personnalisées pour les gestionnaires d'actifs spécialisés est susceptible de s'étendre, permettant à un plus large éventail d'entreprises de tirer parti des avantages de l'IA pour améliorer leurs stratégies d'investissement et leurs services clients.
Informations sectorielles
Informations technologiques
Le segment de l'apprentissage automatique (ML) domine le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs.
L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés. Les algorithmes ML sont utilisés pour analyser de grandes quantités de données et pour identifier des modèles et des tendances. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour faire des prédictions et des décisions.
Le ML est utilisé dans la gestion d'actifs de plusieurs manières, notamment Construction de portefeuille les algorithmes ML peuvent être utilisés pour identifier et sélectionner les actifs susceptibles de bien performer, en fonction des données historiques et d'autres facteurs.
Gestion des risques les algorithmes ML peuvent être utilisés pour identifier et évaluer les risques associés à différents investissements.
Analyse des performances les algorithmes ML peuvent être utilisés pour analyser les performances d'un portefeuille et identifier les domaines à améliorer.La croissance du segment ML est tirée par un certain nombre de facteurs, notammentÂ
La disponibilité croissante des données à mesure que de plus en plus de données sont générées, les algorithmes ML deviennent plus précis et plus puissants.La diminution du coût de la puissance de calcul la diminution du coût de la puissance de calcul rend plus faisable l'exécution d'algorithmes ML sur de grands ensembles de données.La demande croissante de solutions de gestion d'actifs la demande croissante de solutions de gestion d'actifs stimule la demande de solutions de gestion d'actifs basées sur le ML.Certains des principaux acteurs du segment ML du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs
Les principaux acteurs
du marché du traitement du langage naturel (NLP) sont IBM, SAS et BlackRock.Le segment du traitement du langage naturel (NLP) est également un marché important pour l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. Les algorithmes NLP sont utilisés pour traiter et comprendre le langage humain. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour générer des rapports, fournir des informations aux investisseurs et prendre des décisions d'investissement. La croissance du segment NLP est motivée par un certain nombre de facteurs, notammentÂ
La disponibilité croissante des données non structurées à mesure que de plus en plus de données sont générées, de plus en plus de données sont non structurées. Les algorithmes NLP peuvent être utilisés pour traiter et comprendre les données non structurées, ce qui peut fournir des informations précieuses aux gestionnaires d'actifs.
La demande croissante d'informations à partir des données des médias sociaux les données des médias sociaux peuvent être une source précieuse d'informations pour les gestionnaires d'actifs. Les algorithmes NLP peuvent être utilisés pour traiter et comprendre les données des médias sociaux, ce qui peut aider les gestionnaires d'actifs à identifier les tendances et à prendre de meilleures décisions d'investissement.
Parmi les principaux acteurs du segment NLP du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs figurent Kensho et Sentient Technologies.
Le segment Autres comprend une variété d'autres technologies d'intelligence artificielle qui sont utilisées dans la gestion d'actifs, telles que la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. Ces technologies sont utilisées pour développer de nouvelles solutions de gestion d'actifs et pour améliorer les solutions existantes.
Cette croissance est tirée par un certain nombre de facteurs, notamment la disponibilité croissante des données, la baisse du coût de la puissance de calcul et la demande croissante de solutions de gestion d'actifs.
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Informations régionales
L'Amérique du Nord est la région dominante sur le marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. . La croissance du marché de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs en Amérique du Nord est stimulée par un certain nombre de facteurs, notammentÂ
Forte concentration de sociétés de gestion d'actifs l'Amérique du Nord abrite un grand nombre de sociétés de gestion d'actifs, qui sont d'importantes consommatrices d'intelligence artificielle dans les solutions de gestion d'actifs.
Adoption précoce de nouvelles technologies les sociétés de gestion d'actifs nord-américaines sont généralement les premières à adopter les nouvelles technologies, ce qui stimule la demande d'intelligence artificielle dans les solutions de gestion d'actifs pour les aider à améliorer leurs performances d'investissement et à réduire les risques.Présence de fournisseurs d'intelligence artificielle de premier plan dans la gestion d'actifs l'Amérique du Nord abrite certains des principaux fournisseurs mondiaux d'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs, tels qu'IBM, SAS et BlackRock.
Les autres régions clés du marché mondial de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs comprennentÂ
L'Europe cette région est également un marché majeur pour l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs, avec un certain nombre de grandes sociétés multinationales de gestion d'actifs ayant leur siège social dans la région.
Asie-Pacifique cette région devrait connaître le TCAC le plus rapide au cours de la période de prévision, sous l'effet de l'adoption croissante de l'intelligence artificielle Intelligence artificielle dans la gestion d'actifs par les sociétés de gestion d'actifs de la région.Moyen-Orient et Afrique Cette région devrait croître à un TCAC modéré au cours de la période de prévision, tirée par l'augmentation des investissements gouvernementaux dans l'infrastructure informatique et l'adoption croissante de l'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs par les sociétés de gestion d'actifs de la région.Cette croissance est tirée par un certain nombre de facteurs, notamment la disponibilité croissante des données, la baisse du coût de la puissance de calcul et la demande croissante de solutions de gestion d'actifs.
Développements récents
- IBM a lancé une nouvelle suite de solutions d'intelligence artificielle (IA) pour la gestion d'actifs. Ces solutions aideront les gestionnaires d'actifs à améliorer leurs performances d'investissement, à réduire les risques et à automatiser leurs opérations.
- SAS s'est associé à Google Cloud pour lancer une nouvelle plateforme cloud d'intelligence artificielle dans la gestion d'actifs. Cette plateforme aidera les gestionnaires d'actifs à accélérer leur transformation numérique et à améliorer leur efficacité opérationnelle.
Principaux acteurs du marché
- 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
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