Intelligenza artificiale nel mercato della gestione patrimoniale: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per tecnologia (apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), altri), per modalità di distribuzione (on-premise, cloud), per applicazione (ottimizzazione del portafoglio, piattaforma conversazionale, rischio e conformità , ana
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 CustomizationIntelligenza artificiale nel mercato della gestione patrimoniale: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale segmentate per tecnologia (apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), altri), per modalità di distribuzione (on-premise, cloud), per applicazione (ottimizzazione del portafoglio, piattaforma conversazionale, rischio e conformità , ana
| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 2,58 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 35,67% |
| Segmento in più rapida crescita | Apprendimento automatico |
| Mercato più grande | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni ed è destinato a continuare la sua forte espansione. Il mercato dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale ha raggiunto un valore di 2,58 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che manterrà un tasso di crescita annuale composto del 35,67% fino al 2028.
Principali fattori trainanti del mercato
Miglioramento del processo decisionale di investimento con l'intelligenza artificiale
Uno dei principali fattori trainanti che spingono il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è il significativo miglioramento che apporta ai processi decisionali di investimento. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale forniscono ai gestori patrimoniali e agli investitori capacità senza precedenti per analizzare set di dati vasti e complessi in tempo reale. Questi algoritmi di intelligenza artificiale possono elaborare articoli di notizie, report finanziari, sentiment sui social media e dati storici di mercato per identificare modelli, tendenze e opportunità di investimento che potrebbero essere difficili da discernere per gli analisti umani.
Sfruttando tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i modelli di intelligenza artificiale possono estrarre informazioni preziose da fonti di dati non strutturate, come articoli di notizie e post sui social media. Ciò consente ai gestori patrimoniali di prendere decisioni di investimento più informate e tempestive, anticipare i movimenti di mercato e adeguare i portafogli in modo dinamico per massimizzare i rendimenti riducendo al minimo i rischi. Inoltre, l'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale fornisce ai gestori patrimoniali strumenti per valutare le prestazioni degli asset, rilevare anomalie e anticipare le fluttuazioni di mercato. Questo approccio proattivo consente una migliore gestione del rischio e strategie di investimento migliorate, portando in ultima analisi a risultati finanziari superiori sia per i gestori patrimoniali che per i loro clienti. In sintesi, l'applicazione dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è guidata dalla ricerca di decisioni di investimento più precise e basate sui dati. La capacità dell'intelligenza artificiale di analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e fornire informazioni fruibili consente ai gestori patrimoniali di ottimizzare le proprie strategie di investimento e di offrire risultati migliori ai propri clienti.
In sintesi, le iniziative di trasformazione digitale sono un motore primario del mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. Le organizzazioni si rivolgono a consulenti software per aiutarle a gestire le complessità della modernizzazione della propria infrastruttura IT, sfruttando l'analisi dei dati e ottenendo un'integrazione perfetta.
Crescente complessità dei mercati finanziari
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è anche guidato dalla crescente complessità dei mercati finanziari. Nell'attuale economia globale interconnessa, i mercati finanziari sono influenzati da una moltitudine di fattori, tra cui eventi geopolitici, indicatori economici e sentimenti degli investitori in rapida evoluzione. Questa complessità crea un ambiente difficile in cui i gestori patrimoniali e gli investitori possono muoversi in modo efficace.
Le soluzioni di intelligenza artificiale offrono un vantaggio competitivo in questo panorama complesso, offrendo la capacità di elaborare e interpretare rapidamente grandi volumi di dati. Possono valutare il potenziale impatto di vari fattori sui prezzi delle attività , aiutando i gestori patrimoniali a prendere decisioni più informate in tempo reale. L'intelligenza artificiale può analizzare i dati storici di mercato e identificare modelli che indicano potenziali movimenti o opportunità di mercato.
Inoltre, l'integrazione di strumenti di gestione del rischio basati sull'intelligenza artificiale consente ai gestori patrimoniali di comprendere meglio e mitigare i rischi associati ai loro portafogli. Monitorando costantemente il mercato e valutando le vulnerabilità del portafoglio, i sistemi di intelligenza artificiale possono avvisare i gestori patrimoniali di potenziali minacce e suggerire strategie di mitigazione del rischio. Si prevede che la complessità dei mercati finanziari continuerà a crescere, rendendo le soluzioni di gestione patrimoniale basate sull'intelligenza artificiale sempre più essenziali per rimanere competitivi e ottenere risultati di investimento positivi. Pertanto, l'adozione dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è guidata dalla necessità di strumenti avanzati per navigare efficacemente nell'intricato e mutevole panorama finanziario.
Domanda di strategie di investimento personalizzate
Un altro fattore significativo per il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è la crescente domanda di strategie di investimento personalizzate. I tradizionali approcci di investimento one-size-fits-all non soddisfano più le aspettative degli investitori odierni. Invece, i clienti privati e istituzionali cercano soluzioni di investimento personalizzate, su misura per i loro obiettivi finanziari unici, la tolleranza al rischio e le preferenze. Le piattaforme di gestione patrimoniale basate sull'intelligenza artificiale sono adatte a soddisfare questa domanda di personalizzazione. Queste piattaforme sfruttano algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i profili finanziari dei clienti, gli obiettivi di investimento e le preferenze di rischio. Possono quindi generare strategie di investimento personalizzate che si allineano agli obiettivi specifici di ciascun cliente. Inoltre, l'intelligenza artificiale consente il monitoraggio e l'adeguamento continui dei portafogli per garantire che rimangano in linea con le mutevoli esigenze dei clienti e le condizioni di mercato. Fornendo raccomandazioni personalizzate e adattandosi alle mutevoli circostanze, le piattaforme di gestione patrimoniale basate sull'intelligenza artificiale migliorano la soddisfazione, la fedeltà e la fidelizzazione dei clienti.
In conclusione, la crescente domanda di strategie di investimento personalizzate è un fattore significativo che spinge l'adozione dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. La capacità dell'intelligenza artificiale di creare soluzioni di investimento personalizzate e di adattarsi continuamente alle esigenze individuali dei clienti la posiziona come uno strumento fondamentale per i gestori patrimoniali che cercano di attrarre e fidelizzare i clienti in un mercato competitivo. Questo driver evidenzia il potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale nel rimodellare il settore della gestione patrimoniale per soddisfare al meglio le diverse esigenze degli investitori.
Principali sfide di mercato
Qualità e disponibilità dei dati
Una delle principali sfide nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è la qualità e la disponibilità dei dati. La gestione patrimoniale basata sull'intelligenza artificiale si basa in larga misura sui dati per il processo decisionale di investimento, la valutazione del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio. Tuttavia, il panorama dei dati finanziari è spesso frammentato, con informazioni sparse in varie fonti come feed di mercato, indicatori economici, report aziendali e flussi di dati alternativi come il sentiment dei social media. Questa frammentazione rende difficile consolidare e integrare i dati in modo efficiente nei modelli di intelligenza artificiale. Inoltre, l'accuratezza e l'affidabilità delle fonti di dati sono fondamentali. Dati imprecisi o obsoleti possono portare a decisioni di investimento errate, maggiori rischi e potenziali perdite. Inoltre, i gestori patrimoniali devono confrontarsi con problemi di privacy e conformità dei dati, soprattutto nell'era di normative severe come GDPR e Dodd-Frank. La gestione di informazioni finanziarie sensibili nel rispetto di queste normative richiede solide pratiche di gestione dei dati e misure di conformità . Inoltre, l'uso di fonti di dati alternative, come immagini satellitari o web scraping, introduce complessità dovute a dati non strutturati, rumorosi o distorti che necessitano di un'attenta gestione e pre-elaborazione.
Interpretabilità e spiegabilità del modello
Un'altra sfida significativa nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale riguarda l'interpretabilità e la spiegabilità dei modelli di intelligenza artificiale. Man mano che gli algoritmi di intelligenza artificiale diventano più avanzati e complessi, spesso operano come modelli "black-box". Ciò significa che mentre questi modelli possono fare previsioni e decisioni di investimento accurate, il funzionamento interno di questi modelli non è facilmente interpretabile dagli esseri umani. Questa opacità può sollevare preoccupazioni tra i gestori patrimoniali in quanto potrebbero avere difficoltà a spiegare le decisioni di investimento ai clienti o agli enti di regolamentazione, in particolare quando enti di regolamentazione come la SEC richiedono trasparenza e spiegazioni per le strategie di investimento. Garantire l'interpretabilità e la spiegabilità del modello non è solo una necessità normativa, ma anche essenziale per un'efficace gestione del rischio. Comprendere i fattori di rischio e i driver alla base delle decisioni di investimento basate sull'intelligenza artificiale è fondamentale per mitigare i rischi e mantenere la stabilità del portafoglio.
Sovradattamento e robustezza del modello
Sovradattamento e robustezza del modello sono sfide persistenti nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. Il sovradattamento si verifica quando un modello di intelligenza artificiale funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma fa fatica a generalizzare a dati nuovi e invisibili, portando a prestazioni non ottimali in scenari del mondo reale. La robustezza del modello, d'altro canto, è correlata alla capacità dei modelli di intelligenza artificiale di adattarsi e funzionare bene in condizioni di mercato mutevoli. Data la natura dinamica dei mercati finanziari con cambiamenti bruschi e modelli mutevoli, i modelli di intelligenza artificiale che sono sovraadattati ai dati storici potrebbero non rispondere efficacemente alle nuove condizioni di mercato. Durante eventi estremi come crolli del mercato o crisi economiche, anche la scarsità di dati può rappresentare una sfida significativa. I modelli di intelligenza artificiale che non hanno incontrato eventi simili durante l'addestramento potrebbero avere difficoltà a fornire approfondimenti o previsioni significativi durante questi periodi. Per affrontare queste sfide, i gestori patrimoniali devono investire nel monitoraggio continuo, nella convalida e nella riqualificazione dei modelli per garantire che i modelli di intelligenza artificiale rimangano solidi, ben calibrati e in grado di gestire vari scenari di mercato. Gli enti normativi stanno esaminando sempre più attentamente i modelli basati sull'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale, sottolineando ulteriormente l'importanza della robustezza e della conformità del modello.
In conclusione, il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale deve affrontare sfide significative relative alla qualità e alla disponibilità dei dati, all'interpretabilità e alla spiegabilità del modello e all'overfitting/robustezza del modello. Queste sfide sottolineano la complessità dell'integrazione dell'IA nelle strategie di gestione patrimoniale e l'importanza di affrontarle per sfruttare appieno il potenziale dell'IA gestendo al contempo i rischi in modo efficace.
Principali tendenze di mercato
IA spiegabile (XAI) per trasparenza e conformitÃ
Una tendenza importante nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale è la crescente adozione dell'IA spiegabile (XAI) per migliorare la trasparenza e garantire la conformità ai requisiti normativi. XAI si riferisce ai sistemi di IA progettati per fornire spiegazioni comprensibili all'uomo per le loro decisioni e previsioni, affrontando la sfida dei modelli di IA black-box. Nella gestione patrimoniale, dove il controllo normativo è in aumento, garantire che le decisioni di investimento basate sull'IA possano essere spiegate e giustificate è fondamentale. Le tecnologie XAI stanno diventando parte integrante delle piattaforme di IA per la gestione patrimoniale, consentendo ai gestori patrimoniali di comprendere e comunicare il ragionamento alla base delle strategie di investimento generate dall'IA. Questa tendenza è particolarmente rilevante dati gli obblighi normativi nel settore finanziario che richiedono trasparenza e responsabilità . Ad esempio, la Regulation Best Interest (Reg BI) della SEC negli Stati Uniti richiede ai consulenti finanziari di agire nel migliore interesse dei clienti e di fornire chiare informative sulle decisioni di investimento. I gestori patrimoniali stanno sfruttando XAI per colmare il divario tra modelli di intelligenza artificiale complessi e comprensione umana. Con XAI, possono analizzare il processo decisionale degli algoritmi di intelligenza artificiale, evidenziando i fattori chiave, le variabili e i punti dati che influenzano le scelte di investimento. Ciò non solo aiuta a soddisfare i requisiti normativi, ma crea anche fiducia con i clienti che cercano di comprendere la logica alla base delle loro raccomandazioni di investimento.
Inoltre, XAI migliora la gestione del rischio consentendo ai gestori patrimoniali di identificare potenziali pregiudizi o anomalie nei modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio proattivo aiuta ad attenuare i rischi associati al processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale, assicurando che le strategie di investimento rimangano in linea con gli standard normativi e con i migliori interessi dei clienti. Man mano che il controllo normativo continua a evolversi, l'incorporazione di XAI nelle soluzioni di intelligenza artificiale per la gestione patrimoniale sarà una tendenza fondamentale, consentendo ai gestori patrimoniali di affrontare le sfide della conformità e di promuovere la fiducia sia con i clienti che con le autorità di regolamentazione.
Integrazione ESG per investimenti sostenibili
Le considerazioni ambientali, sociali e di governance (ESG) stanno rapidamente emergendo come una tendenza dominante nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. I fattori ESG comprendono una serie di criteri relativi all'impatto ambientale di un'azienda, alla responsabilità sociale e alle pratiche di governance aziendale. I gestori patrimoniali stanno sempre più incorporando dati e principi ESG nelle loro strategie di investimento per soddisfare la crescente domanda di investimenti sostenibili e responsabili. L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nell'integrazione ESG consentendo ai gestori patrimoniali di analizzare vasti set di dati e valutare le prestazioni ESG di aziende e asset. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono esaminare articoli di giornale, report finanziari, sentiment sui social media e altre fonti per valutare in che modo i fattori ESG influenzano le opportunità e i rischi di investimento. Questa analisi completa aiuta i gestori patrimoniali a prendere decisioni informate in linea con gli obiettivi ESG. L'integrazione di ESG nella gestione patrimoniale basata sull'intelligenza artificiale è guidata sia dalla domanda degli investitori che dai cambiamenti normativi. Gli investitori cercano sempre più investimenti in linea con i loro valori, il che ha portato a un'impennata dei fondi incentrati su ESG. Anche gli enti normativi in varie regioni stanno implementando requisiti di informativa relativi ai fattori ESG, costringendo i gestori patrimoniali a considerare ESG nei loro processi di investimento. Inoltre, l'analisi ESG basata sull'intelligenza artificiale consente ai gestori patrimoniali di scoprire informazioni preziose che potrebbero non essere evidenti attraverso i metodi tradizionali. Ciò include l'identificazione di aziende con solide pratiche ESG che hanno maggiori probabilità di superare le loro pari nel lungo periodo o l'individuazione di rischi correlati a ESG che potrebbero avere un impatto sulla performance degli investimenti.
Dato che l'enfasi sulla sostenibilità e sugli investimenti responsabili continua a crescere, si prevede che l'integrazione dei fattori ESG nelle strategie di gestione patrimoniale basate sull'intelligenza artificiale sarà una tendenza trasformativa, rimodellando il processo decisionale di investimento e allineando i portafogli con obiettivi ambientali e sociali.
Soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate per i gestori patrimoniali boutique
Nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale, si nota una notevole tendenza verso lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate, su misura per le esigenze specifiche dei gestori patrimoniali boutique. Mentre le grandi società di gestione patrimoniale hanno le risorse per investire in piattaforme di intelligenza artificiale complete, le società boutique più piccole cercano modi per sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale senza la scala delle loro controparti più grandi. Le soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate sono progettate per affrontare le sfide e le strategie di investimento uniche dei gestori patrimoniali boutique. Queste soluzioni possono spaziare da strumenti di ottimizzazione del portafoglio basati sull'intelligenza artificiale a piattaforme di valutazione del rischio e analisi del sentiment di mercato basate sull'intelligenza artificiale.
La tendenza verso soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate riflette il riconoscimento che l'intelligenza artificiale non è una soluzione adatta a tutti. I gestori patrimoniali boutique possono avere nicchie di investimento specializzate, profili di tolleranza al rischio o preferenze dei clienti che richiedono capacità di intelligenza artificiale personalizzate. Collaborando con fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale che offrono opzioni di personalizzazione, i gestori patrimoniali boutique possono accedere a tecnologie all'avanguardia in linea con i loro obiettivi di investimento specifici. Inoltre, queste soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate sono spesso più convenienti per le società boutique, in quanto possono concentrarsi sulle funzionalità specifiche di cui hanno bisogno, evitando spese inutili associate a implementazioni di intelligenza artificiale su larga scala. Questa democratizzazione della tecnologia AI consente ai gestori patrimoniali boutique di competere efficacemente in un mercato in cui il processo decisionale basato sui dati è sempre più essenziale.
Con la continua evoluzione dell'AI, è probabile che la tendenza delle soluzioni personalizzate per i gestori patrimoniali boutique si espanda, consentendo a una gamma più ampia di aziende di sfruttare i vantaggi dell'AI per migliorare le proprie strategie di investimento e i servizi ai clienti.
Approfondimenti segmentali
Approfondimenti tecnologici
Il segmento del Machine Learning (ML) sta dominando nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale.
Il Machine Learning è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere senza essere programmati in modo esplicito. Gli algoritmi ML vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati e per identificare modelli e tendenze. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per fare previsioni e prendere decisioni.
Il ML viene utilizzato nella gestione patrimoniale in vari modi, tra cuiCostruzione del portafogliogli algoritmi ML possono essere utilizzati per identificare e selezionare le attività che hanno maggiori probabilità di avere buone prestazioni, in base ai dati storici e ad altri fattori.
Gestione del rischiogli algoritmi ML possono essere utilizzati per identificare e valutare i rischi associati a diversi investimenti.
Analisi delle prestazionigli algoritmi ML possono essere utilizzati per analizzare le prestazioni del portafoglio e per identificare aree di miglioramento. La crescita del segmento ML è guidata da una serie di fattori, tra cui
La crescente disponibilità di datiman mano che vengono generati sempre più dati, gli algoritmi ML stanno diventando più accurati e potenti. Il costo decrescente della potenza di calcoloil costo decrescente della potenza di calcolo sta rendendo più fattibile l'esecuzione di algoritmi ML su grandi set di dati. La crescente domanda di soluzioni di gestione patrimonialela crescente domanda di soluzioni di gestione patrimoniale sta guidando la domanda di soluzioni di gestione patrimoniale basate su ML. Alcuni dei principali attori nel segmento ML di il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale include IBM, SAS e BlackRock.
Anche il segmento Natural Language Processing (NLP) è un mercato significativo per l'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. Gli algoritmi NLP vengono utilizzati per elaborare e comprendere il linguaggio umano. Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per generare report, fornire approfondimenti agli investitori e prendere decisioni di investimento. La crescita del segmento NLP è guidata da una serie di fattori, tra cui
La crescente disponibilità di dati non strutturatiman mano che vengono generati sempre più dati, sempre più di essi sono non strutturati. Gli algoritmi NLP possono essere utilizzati per elaborare e comprendere dati non strutturati, il che può fornire approfondimenti preziosi ai gestori patrimoniali.
La crescente domanda di approfondimenti dai dati dei social mediai dati dei social media possono essere una preziosa fonte di approfondimenti per i gestori patrimoniali. Gli algoritmi NLP possono essere utilizzati per elaborare e comprendere i dati dei social media, il che può aiutare i gestori patrimoniali a identificare le tendenze e prendere decisioni di investimento migliori.
Alcuni dei principali attori nel segmento NLP del mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale includono Kensho e Sentient Technologies.
Il segmento Altro include una varietà di altre tecnologie di intelligenza artificiale che vengono utilizzate nella gestione patrimoniale, come la visione artificiale e il deep learning. Queste tecnologie vengono utilizzate per sviluppare nuove soluzioni di gestione patrimoniale e per migliorare le soluzioni esistenti.
Questa crescita è guidata da una serie di fattori, tra cui la crescente disponibilità di dati, il costo decrescente della potenza di calcolo e la crescente domanda di soluzioni di gestione patrimoniale.
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Approfondimenti regionali
Il Nord America è la regione dominante nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. . La crescita dell'intelligenza artificiale nel mercato della gestione patrimoniale in Nord America è guidata da una serie di fattori, tra cui
Alta concentrazione di società di gestione patrimonialeil Nord America ospita un gran numero di società di gestione patrimoniale, che sono i principali consumatori di intelligenza artificiale nelle soluzioni di gestione patrimoniale.
Adozione precoce di nuove tecnologiele società di gestione patrimoniale nordamericane sono in genere le prime ad adottare le nuove tecnologie, il che determina la domanda di intelligenza artificiale nelle soluzioni di gestione patrimoniale per aiutarle a migliorare le loro performance di investimento e ridurre i rischi.Presenza di fornitori leader di intelligenza artificiale nella gestione patrimonialeil Nord America ospita alcuni dei principali fornitori di intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale al mondo, come IBM, SAS e BlackRock.
Altre regioni chiave nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale includono
Europaquesta regione è anche un mercato importante per l'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale, con una serie di grandi società multinazionali di gestione patrimoniale con sede nella regione.
Asia Pacificosi prevede che questa regione crescerà al CAGR più rapido durante il periodo di previsione, guidata da la crescente adozione dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale da parte delle società di gestione patrimoniale nella regione.Medio Oriente e Africasi prevede che questa regione crescerà a un CAGR moderato durante il periodo di previsione, guidata dai crescenti investimenti governativi nelle infrastrutture IT e dalla crescente adozione dell'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale da parte delle società di gestione patrimoniale nella regione.Questa crescita è guidata da una serie di fattori, tra cui la crescente disponibilità di dati, la diminuzione del costo della potenza di calcolo e la crescente domanda di soluzioni di gestione patrimoniale.
Sviluppi recenti
- IBM ha lanciato una nuova suite di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) per la gestione patrimoniale. Queste soluzioni aiuteranno i gestori patrimoniali a migliorare le performance dei loro investimenti, ridurre i rischi e automatizzare le loro operazioni.
- SAS ha stretto una partnership con Google Cloud per lanciare una nuova piattaforma basata su cloud per l'intelligenza artificiale nella gestione patrimoniale. Questa piattaforma aiuterà i gestori patrimoniali ad accelerare la loro trasformazione digitale e a migliorare la loro efficienza operativa.
Principali attori del mercato
- 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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