Искусственный интеллект на рынке управления активами — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), другие), по способу развертывания (локально, облако), по применению (оптимизация портфеля, диалоговая платформа, риски и соответствие, анализ данных и другие), региону, по конкуренции, 2018

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 Customization

Искусственный интеллект на рынке управления активами — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), другие), по способу развертывания (локально, облако), по применению (оптимизация портфеля, диалоговая платформа, риски и соответствие, анализ данных и другие), региону, по конкуренции, 2018

Прогнозный период2024-2028
Объем рынка (2022)2,58 млрд долларов США
CAGR (2023-2028)35,67%
Самый быстрорастущий сегментМашинное обучение
Крупнейший рынокСеверная Америка

MIR IT and Telecom

Обзор рынка

Глобальный рынок искусственного интеллекта на управлении активами в последние годы пережил колоссальный рост и готов продолжить свое активное расширение. Рынок искусственного интеллекта на управлении активами достиг значения 2,58 млрд долларов США в 2022 году и, по прогнозам, сохранит совокупный годовой темп роста на уровне 35,67% до 2028 года.

Ключевые драйверы рынка

Улучшение принятия инвестиционных решений с помощью ИИ

Одним из основных драйверов глобального рынка искусственного интеллекта на управлении активами является значительное улучшение, которое он привносит в процессы принятия инвестиционных решений. Решения на основе ИИ предоставляют управляющим активами и инвесторам беспрецедентные возможности для анализа огромных и сложных наборов данных в режиме реального времени. Эти алгоритмы ИИ могут обрабатывать новостные статьи, финансовые отчеты, настроения в социальных сетях и исторические рыночные данные для выявления закономерностей, тенденций и инвестиционных возможностей, которые могут быть трудны для распознавания аналитиками-людьми.

Используя методы машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), модели ИИ могут извлекать ценную информацию из неструктурированных источников данных, таких как новостные статьи и сообщения в социальных сетях. Это позволяет управляющим активами принимать более обоснованные и своевременные инвестиционные решения, предвидеть движения рынка и динамически корректировать портфели для максимизации доходности при минимизации рисков. Кроме того, прогностическая аналитика на основе ИИ предоставляет управляющим активами инструменты для оценки эффективности активов, обнаружения аномалий и прогнозирования колебаний рынка. Этот проактивный подход позволяет лучше управлять рисками и улучшать инвестиционные стратегии, что в конечном итоге приводит к превосходным финансовым результатам как для управляющих активами, так и для их клиентов. Подводя итог, можно сказать, что применение ИИ в управлении активами обусловлено стремлением к более точным и основанным на данных инвестиционным решениям. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и предоставлять действенные идеи позволяет управляющим активами оптимизировать свои инвестиционные стратегии и обеспечивать лучшие результаты для своих клиентов.

Подводя итог, можно сказать, что инициативы цифровой трансформации являются основным драйвером глобального рынка искусственного интеллекта в управлении активами. Организации обращаются к консультантам по программному обеспечению, чтобы те помогли им разобраться со сложностями модернизации своей ИТ-инфраструктуры, использования аналитики данных и достижения бесшовной интеграции.

Усложнение финансовых рынков

Глобальный рынок искусственного интеллекта в управлении активами также обусловлен усложнением финансовых рынков. В сегодняшней взаимосвязанной глобальной экономике финансовые рынки подвержены влиянию множества факторов, включая геополитические события, экономические показатели и быстро меняющиеся настроения инвесторов. Эта сложность создает сложную среду для управляющих активами и инвесторов, чтобы эффективно ориентироваться.

Решения на основе ИИ предлагают конкурентное преимущество в этой сложной среде, предоставляя возможность быстро обрабатывать и интерпретировать большие объемы данных. Они могут оценивать потенциальное влияние различных факторов на цены активов, помогая управляющим активами принимать более обоснованные решения в режиме реального времени. ИИ может анализировать исторические рыночные данные и выявлять закономерности, указывающие на потенциальные движения рынка или возможности.

Более того, интеграция инструментов управления рисками на основе ИИ позволяет управляющим активами лучше понимать и снижать риски, связанные с их портфелями. Постоянно отслеживая рынок и оценивая уязвимости портфеля, системы ИИ могут предупреждать управляющих активами о потенциальных угрозах и предлагать стратегии снижения рисков. Ожидается, что сложность финансовых рынков будет продолжать расти, что делает решения по управлению активами на основе ИИ все более необходимыми для сохранения конкурентоспособности и достижения положительных инвестиционных результатов. Таким образом, внедрение ИИ в управление активами обусловлено потребностью в передовых инструментах для эффективной навигации в сложной и постоянно меняющейся финансовой среде.


MIR Segment1

Спрос на персонализированные инвестиционные стратегии

Еще одним важным фактором для глобального рынка искусственного интеллекта на управлении активами является растущий спрос на персонализированные инвестиционные стратегии. Традиционные подходы к инвестициям по принципу «один размер подходит всем» больше не отвечают ожиданиям современных инвесторов. Вместо этого частные лица и институциональные клиенты ищут индивидуальные инвестиционные решения, соответствующие их уникальным финансовым целям, толерантности к риску и предпочтениям. Платформы управления активами на основе ИИ хорошо подходят для удовлетворения этой потребности в персонализации. Эти платформы используют алгоритмы ИИ для анализа финансовых профилей клиентов, инвестиционных целей и предпочтений в отношении риска. Затем они могут генерировать персонализированные инвестиционные стратегии, соответствующие конкретным целям каждого клиента. Кроме того, ИИ обеспечивает непрерывный мониторинг и корректировку портфелей, чтобы гарантировать, что они соответствуют меняющимся потребностям клиентов и рыночным условиям. Предоставляя персонализированные рекомендации и адаптируясь к меняющимся обстоятельствам, платформы управления активами на основе ИИ повышают удовлетворенность, лояльность и удержание клиентов.

В заключение следует отметить, что растущий спрос на персонализированные инвестиционные стратегии является существенным фактором, способствующим внедрению ИИ в управление активами. Способность ИИ создавать индивидуальные инвестиционные решения и постоянно адаптироваться к индивидуальным потребностям клиентов позиционирует его как критически важный инструмент для управляющих активами, стремящихся привлекать и удерживать клиентов на конкурентном рынке. Этот драйвер подчеркивает преобразующий потенциал ИИ в преобразовании отрасли управления активами для лучшего удовлетворения разнообразных потребностей инвесторов.

Ключевые проблемы рынка

Качество и доступность данных

Одной из главных проблем на мировом рынке искусственного интеллекта на управлении активами является качество и доступность данных. Управление активами на основе ИИ в значительной степени опирается на данные для принятия инвестиционных решений, оценки рисков и оптимизации портфеля. Однако ландшафт финансовых данных часто фрагментирован, а информация разбросана по различным источникам, таким как рыночные потоки, экономические показатели, отчеты компаний и альтернативные потоки данных, такие как настроения в социальных сетях. Эта фрагментация затрудняет эффективную консолидацию и интеграцию данных в модели ИИ. Кроме того, точность и надежность источников данных имеют решающее значение. Неточные или устаревшие данные могут привести к ошибочным инвестиционным решениям, повышенным рискам и потенциальным потерям. Более того, управляющие активами должны бороться с проблемами конфиденциальности данных и соответствия требованиям, особенно в эпоху строгих правил, таких как GDPR и Dodd-Frank. Обработка конфиденциальной финансовой информации с соблюдением этих правил требует надежных методов управления данными и мер по обеспечению соответствия. Кроме того, использование альтернативных источников данных, таких как спутниковые снимки или веб-скрапинг, создает сложности из-за неструктурированных, зашумленных или предвзятых данных, которые требуют тщательной обработки и предварительной обработки.

Интерпретируемость и объяснимость модели

Еще одна значительная проблема на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами касается интерпретируемости и объяснимости моделей ИИ. Поскольку алгоритмы ИИ становятся все более продвинутыми и сложными, они часто работают как модели «черного ящика». Это означает, что, хотя эти модели могут делать точные прогнозы и принимать инвестиционные решения, внутренняя работа этих моделей нелегко интерпретируется людьми. Эта непрозрачность может вызывать беспокойство у управляющих активами, поскольку им может быть сложно объяснить инвестиционные решения клиентам или регулирующим органам, особенно когда регулирующие органы, такие как SEC, требуют прозрачности и объяснений для инвестиционных стратегий. Обеспечение интерпретируемости и объяснимости модели является не только нормативной необходимостью, но и важным условием эффективного управления рисками. Понимание факторов риска и движущих сил, лежащих в основе инвестиционных решений, принимаемых на основе ИИ, имеет решающее значение для снижения рисков и поддержания стабильности портфеля.


MIR Regional

Переобучение и надежность модели

Переобучение и надежность модели являются постоянными проблемами на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами. Переобучение происходит, когда модель ИИ работает исключительно хорошо на обучающих данных, но с трудом обобщается на новые, неизвестные данные, что приводит к неоптимальной производительности в реальных сценариях. Надежность модели, с другой стороны, относится к способности моделей ИИ адаптироваться и хорошо работать в меняющихся рыночных условиях. Учитывая динамичную природу финансовых рынков с резкими изменениями и меняющимися моделями, модели ИИ, которые переобученны на исторические данные, могут неэффективно реагировать на новые рыночные условия. Во время экстремальных событий, таких как рыночные обвалы или экономические кризисы, нехватка данных также может представлять собой значительную проблему. Модели ИИ, которые не сталкивались с подобными событиями во время обучения, могут испытывать трудности с предоставлением значимых идей или прогнозов в эти периоды. Чтобы решить эти проблемы, управляющие активами должны инвестировать в постоянный мониторинг, проверку и переобучение моделей, чтобы гарантировать, что модели ИИ остаются надежными, хорошо откалиброванными и способными обрабатывать различные рыночные сценарии. Регулирующие органы все чаще изучают модели на основе ИИ в управлении активами, еще больше подчеркивая важность надежности и соответствия моделей.

В заключение следует отметить, что глобальный рынок искусственного интеллекта в управлении активами сталкивается со значительными проблемами, связанными с качеством и доступностью данных, интерпретируемостью и объяснимостью моделей, а также переобучением/надежностью моделей. Эти проблемы подчеркивают сложность интеграции ИИ в стратегии управления активами и важность их решения для использования всего потенциала ИИ при эффективном управлении рисками.

Основные тенденции рынка

Объясняемый ИИ (XAI) для прозрачности и соответствия

Одной из заметных тенденций на мировом рынке искусственного интеллекта на рынке управления активами является растущее внедрение объяснимого ИИ (XAI) для повышения прозрачности и обеспечения соответствия нормативным требованиям. XAI относится к системам ИИ, разработанным для предоставления понятных человеку объяснений своих решений и прогнозов, решая проблему моделей ИИ «черного ящика». В управлении активами, где растет контроль со стороны регулирующих органов, обеспечение того, чтобы инвестиционные решения, принимаемые на основе ИИ, могли быть объяснены и обоснованы, имеет решающее значение. Технологии XAI становятся неотъемлемой частью платформ ИИ для управления активами, позволяя управляющим активами понимать и сообщать обоснования, лежащие в основе инвестиционных стратегий, созданных ИИ. Эта тенденция особенно актуальна, учитывая нормативные требования в финансовой отрасли, которые требуют прозрачности и подотчетности. Например, Положение SEC о наилучших интересах (Reg BI) в Соединенных Штатах требует, чтобы финансовые консультанты действовали в наилучших интересах клиентов и предоставляли четкую информацию об инвестиционных решениях. Управляющие активами используют XAI для преодоления разрыва между сложными моделями ИИ и человеческим пониманием. С помощью XAI они могут анализировать процесс принятия решений алгоритмами ИИ, выделяя ключевые факторы, переменные и точки данных, которые влияют на инвестиционный выбор. Это не только помогает выполнять нормативные требования, но и укрепляет доверие клиентов, которые стремятся понять обоснование своих инвестиционных рекомендаций.

Более того, XAI улучшает управление рисками, позволяя управляющим активами выявлять потенциальные предубеждения или аномалии в моделях ИИ. Этот проактивный подход помогает снизить риски, связанные с принятием решений на основе ИИ, гарантируя, что инвестиционные стратегии будут соответствовать нормативным стандартам и наилучшим интересам клиентов. Поскольку контроль со стороны регулирующих органов продолжает развиваться, включение XAI в решения на основе ИИ для управления активами станет ключевой тенденцией, позволяя управляющим активами преодолевать проблемы соответствия и укреплять доверие как со стороны клиентов, так и со стороны регулирующих органов.

Интеграция ESG для устойчивого инвестирования

Экологические, социальные и управленческие (ESG) соображения быстро становятся доминирующей тенденцией на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами. Факторы ESG охватывают ряд критериев, связанных с воздействием компании на окружающую среду, социальной ответственностью и практикой корпоративного управления. Управляющие активами все чаще включают данные и принципы ESG в свои инвестиционные стратегии, чтобы удовлетворить растущий спрос на устойчивое и ответственное инвестирование. ИИ играет решающую роль в интеграции ESG, позволяя управляющим активами анализировать обширные наборы данных и оценивать эффективность ESG компаний и активов. Алгоритмы ИИ могут просматривать новостные статьи, финансовые отчеты, настроения в социальных сетях и другие источники, чтобы оценить, как факторы ESG влияют на инвестиционные возможности и риски. Этот комплексный анализ помогает управляющим активами принимать обоснованные решения, соответствующие целям ESG. Интеграция ESG в управление активами на основе ИИ обусловлена как спросом инвесторов, так и изменениями в регулировании. Инвесторы все чаще ищут инвестиции, которые соответствуют их ценностям, что приводит к всплеску фондов, ориентированных на ESG. Регулирующие органы в различных регионах также внедряют требования к раскрытию информации, связанной с факторами ESG, заставляя управляющих активами учитывать ESG в своих инвестиционных процессах. Кроме того, анализ ESG на основе ИИ позволяет управляющим активами раскрывать ценные идеи, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов. Это включает в себя выявление компаний с сильными практиками ESG, которые, вероятно, превзойдут своих конкурентов в долгосрочной перспективе, или обнаружение рисков, связанных с ESG, которые могут повлиять на эффективность инвестиций.

Поскольку акцент на устойчивом развитии и ответственном инвестировании продолжает расти, ожидается, что интеграция факторов ESG в стратегии управления активами на основе ИИ станет преобразующей тенденцией, которая изменит процесс принятия инвестиционных решений и приведет портфели в соответствие с экологическими и социальными целями.

Индивидуальные решения ИИ для небольших управляющих активами

На мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами наблюдается заметная тенденция к разработке индивидуальных решений ИИ, адаптированных к конкретным потребностям небольших управляющих активами. В то время как крупные компании по управлению активами имеют ресурсы для инвестирования в комплексные платформы ИИ, небольшие компании ищут способы использовать возможности ИИ без масштаба своих более крупных коллег. Индивидуальные решения ИИ предназначены для решения уникальных задач и инвестиционных стратегий небольших управляющих активами. Эти решения могут варьироваться от инструментов оптимизации портфеля на основе ИИ до платформ оценки рисков и анализа настроений рынка на основе ИИ.

Тенденция к индивидуальным решениям на основе ИИ отражает признание того, что ИИ не является универсальным решением. Управляющие активами-бутиками могут иметь специализированные инвестиционные ниши, профили толерантности к риску или предпочтения клиентов, которые требуют индивидуальных возможностей ИИ. Благодаря партнерству с поставщиками решений ИИ, которые предлагают варианты настройки, управляющие активами-бутиками могут получить доступ к передовым технологиям, которые соответствуют их конкретным инвестиционным целям. Более того, эти индивидуальные решения на основе ИИ часто более рентабельны для фирм-бутиков, поскольку они могут сосредоточиться на конкретных функциях, которые им нужны, избегая ненужных расходов, связанных с крупномасштабными внедрениями ИИ. Эта демократизация технологии ИИ позволяет управляющим активами бутик эффективно конкурировать на рынке, где принятие решений на основе данных становится все более важным.

Поскольку ИИ продолжает развиваться, тенденция индивидуальных решений для управляющих активами бутик, вероятно, будет расширяться, что позволит более широкому кругу фирм использовать преимущества ИИ для улучшения своих инвестиционных стратегий и обслуживания клиентов.

Сегментарные аналитические данные

Технологические аналитические данные

Сегмент машинного обучения (МО) доминирует на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами.

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. Алгоритмы МО используются для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей и тенденций. Затем эта информация может быть использована для прогнозирования и принятия решений.

Модельное обучение используется в управлении активами несколькими способами, включаяСоставление портфеляалгоритмы МО могут использоваться для определения и выбора активов, которые, скорее всего, покажут хорошие результаты, на основе исторических данных и других факторов.

Управление рискамиалгоритмы МО могут использоваться для определения и оценки рисков, связанных с различными инвестициями.

Анализ производительностиалгоритмы МО могут использоваться для анализа производительности портфеля и выявления областей для улучшения. Рост сегмента МО обусловлен рядом факторов, включая

Растущая доступность данныхпо мере того, как генерируется все больше и больше данных, алгоритмы МО становятся более точными и мощными.Снижение стоимости вычислительной мощностиснижение стоимости вычислительной мощности делает более целесообразным запуск алгоритмов МО на больших наборах данных.Растущий спрос на решения по управлению активамирастущий спрос на решения по управлению активами стимулирует спрос на решения по управлению активами на основе МО.Некоторые из основных игроков в сегменте МО на мировом рынке искусственного интеллекта интеллект на рынке управления активами включают IBM, SAS и BlackRock.

Сегмент обработки естественного языка (NLP) также является значительным рынком для искусственного интеллекта в управлении активами. Алгоритмы NLP используются для обработки и понимания человеческого языка. Затем эта информация может использоваться для создания отчетов, предоставления информации инвесторам и принятия инвестиционных решений. Рост сегмента NLP обусловлен рядом факторов, включая

Растущая доступность неструктурированных данныхпо мере того, как генерируется все больше и больше данных, все больше и больше из них неструктурированы. Алгоритмы NLP могут использоваться для обработки и понимания неструктурированных данных, которые могут предоставить ценную информацию для управляющих активами.

Растущий спрос на информацию из данных социальных сетейданные социальных сетей могут быть ценным источником информации для управляющих активами. Алгоритмы NLP могут использоваться для обработки и понимания данных социальных сетей, что может помочь управляющим активами выявлять тенденции и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Некоторые из основных игроков в сегменте NLP на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами включают Kensho и Sentient Technologies.

Другой сегмент включает в себя множество других технологий искусственного интеллекта, которые используются в управлении активами, таких как компьютерное зрение и глубокое обучение. Эти технологии используются для разработки новых решений по управлению активами и улучшения существующих решений.

Этот рост обусловлен рядом факторов, включая растущую доступность данных, снижение стоимости вычислительной мощности и растущий спрос на решения по управлению активами.

Загрузить бесплатный пример отчета

Региональные данные

Северная Америка является доминирующим регионом на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами. Рост искусственного интеллекта на рынке управления активами в Северной Америке обусловлен рядом факторов, включая

Высокая концентрация компаний по управлению активамиСеверная Америка является домом для большого количества компаний по управлению активами, которые являются основными потребителями искусственного интеллекта в решениях по управлению активами.

Раннее внедрение новых технологийсевероамериканские компании по управлению активами, как правило, являются ранними пользователями новых технологий, что стимулирует спрос на искусственный интеллект в решениях по управлению активами, чтобы помочь им улучшить эффективность своих инвестиций и снизить риски.Присутствие ведущих поставщиков искусственного интеллекта в управлении активамиСеверная Америка является домом для некоторых из ведущих мировых поставщиков искусственного интеллекта в управлении активами, таких как IBM, SAS и BlackRock.

Другие ключевые регионы на мировом рынке искусственного интеллекта в управлении активами включают

Европаэтот регион также является крупным рынком для искусственного интеллекта в управлении активами, при этом в регионе размещены штаб-квартиры ряда крупных многонациональных компаний по управлению активами.

Азиатско-Тихоокеанский регионожидается, что этот регион будет расти самыми быстрыми темпами среднегодового темпа роста в течение прогнозируемый период, обусловленный растущим принятием искусственного интеллекта в управлении активами компаниями по управлению активами в регионе. Ближний Восток и Африкаожидается, что этот регион будет расти умеренными среднегодовыми темпами роста в течение прогнозируемого периода, обусловленными растущими государственными инвестициями в ИТ-инфраструктуру и растущим принятием искусственного интеллекта в управлении активами компаниями по управлению активами в регионе. Этот рост обусловлен рядом факторов, включая растущую доступность данных, снижение стоимости вычислительной мощности и растущий спрос на решения по управлению активами.

Последние разработки

  • IBM выпустила новый пакет решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для управления активами. Эти решения помогут управляющим активами улучшить инвестиционную эффективность, снизить риски и автоматизировать операции.
  • Компания SAS объединилась с Google Cloud для запуска новой облачной платформы для искусственного интеллекта в управлении активами. Эта платформа поможет управляющим активами ускорить цифровую трансформацию и повысить операционную эффективность.

Ключевые игроки рынка

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

 По технологии

По Режим развертывания

По приложению

По региону

  • Машинное обучение
  • Обработка естественного языка (NLP)
  • Другое
  • Локально
  • Облако,
  • Оптимизация портфеля, диалоговая платформа, риск и Соответствие требованиям, анализ данных и другие
  • Северная Америка
  • Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Южная Америка
  • Ближний Восток и Африка

Table of Content

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

List Tables Figures

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

FAQ'S

For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:

sales@marketinsightsresearch.com

Within 24 to 48 hrs.

You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email

You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.