Размер мирового рынка ИИ в управлении активами по применению, типу актива, типу пользователя, географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка ИИ в управлении активами

Размер рынка ИИ в управлении активами оценивался в 2,78 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 47,58 млрд долларов США к 2030 году, увеличившись сосреднегодовым темпом роста 37,1% в течение прогнозируемого периода 2024-2030 годов.

Под рынком ИИ в управлении активами понимается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как машинное обучение, обработка естественного языка и предиктивная аналитика, в отрасли управления активами. Это включает использование алгоритмов и инструментов ИИ для анализа финансовых данных, оптимизации инвестиционных стратегий, автоматизации торговых процессов и улучшения методов управления рисками. ИИ в управлении активами позволяет фирмам принимать решения на основе данных, улучшать производительность портфеля и обеспечивать лучшие результаты для инвесторов.

Глобальные драйверы рынка ИИ в управлении активами

Движущие силы рынка ИИ в управлении активами могут зависеть от различных факторов. К ним могут относиться

• Использование больших данных и аналитики данных Объем данных, генерируемых бизнесом по управлению активами, огромен. ИИ помогает управляющим активами принимать более обоснованные решения, контролировать риски и оптимизировать производительность за счет анализа больших объемов данных и извлечения действенных идей.
• Автоматизация типичных задач Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и машинное обучение — два примера технологий ИИ, которые автоматизируют повторяющуюся и рутинную работу в процедурах управления активами. Устраняя ручные ошибки и повышая операционную эффективность, эта автоматизация освобождает время для принятия стратегических решений.
• Улучшенное управление портфелями Для улучшения управления портфелем алгоритмы ИИ могут изучать макроэкономические переменные, исторические данные и движения рынка. Решения на основе ИИ используются управляющими активами для улучшения инвестиционных стратегий, управления рисками и распределения активов.
• Прогностическая аналитика при принятии инвестиционных решений посредством прогнозирования рыночных тенденций, выявления возможных опасностей и оценки влияния различных факторов на эффективность активов модели прогностической аналитики на основе ИИ помогают управляющим активами принимать обоснованные инвестиционные решения.
• Соблюдение нормативных требований и управление рисками посредством мониторинга и анализа данных на предмет возможных рисков, обнаружения отклонений и обеспечения соблюдения нормативных требований технологии искусственного интеллекта (ИИ) поддерживают управление рисками и соблюдение нормативных требований. Процесс снижения рисков в целом улучшается благодаря этому проактивному подходу.
• Сокращение расходов и оптимальная производительность благодаря автоматизации и повышению операционной эффективности применение ИИ в управлении активами снижает затраты. Рабочие процессы можно оптимизировать, используя решения ИИ для решения таких задач, как обработка данных, составление отчетов и взаимодействие с клиентами.
• Индивидуальные инвестиционные планы ИИ позволяет адаптировать инвестиционные планы в соответствии с толерантностью к риску, финансовыми целями и индивидуальными профилями инвесторов. Индивидуальные предложения повышают удовлетворенность клиентов и их вовлеченность в услуги по управлению активами.
• Защита от мошенничества и идентификация алгоритмы ИИ необходимы для безопасности управления активами и обнаружения мошенничества. Безопасность финансовых активов можно повысить, используя модели машинного обучения для оценки тенденций и отклонений в данных транзакций с целью выявления возможной мошеннической деятельности.

Глобальные ограничения рынка ИИ в управлении активами

Несколько факторов могут выступать в качестве ограничений или проблем для рынка ИИ в управлении активами. К ним могут относиться

• Проблемы безопасности и конфиденциальности данных в управлении активами ИИ используется для обработки конфиденциальных финансовых данных. Использование технологий ИИ может быть ограничено опасениями по поводу конфиденциальности данных, пробелов в безопасности и возможных киберугроз, особенно при отсутствии надежных мер безопасности.
• Трудности с соблюдением нормативных требований Нормативные положения, регулирующие бизнес по управлению активами, довольно строгие. Может быть трудно и сложно модифицировать системы ИИ, чтобы они соответствовали изменяющимся правовым требованиям, поддерживали прозрачность и учитывали этические и правовые проблемы.
• Недоверие к алгоритмам ИИ Алгоритмы ИИ могут не пользоваться полным доверием всех инвесторов и управляющих активами, особенно когда речь идет о важных процедурах принятия решений. Широкое внедрение может быть затруднено непрозрачными моделями ИИ и опасениями по поводу предвзятости или интерпретируемости моделей.
• Подключение к устаревшим системам Устаревшие системы, используемые многими компаниями по управлению активами, затрудняют интеграцию технологии ИИ с текущей инфраструктурой. Развертывание решений ИИ может быть замедлено проблемами совместимости и необходимостью обновления системы.
• Ограниченные знания о технологиях искусственного интеллекта Одним из потенциальных препятствий является отсутствие знаний или опыта у инвесторов и управляющих активами в области технологий ИИ. Чтобы гарантировать, что клиенты смогут успешно использовать продукты ИИ и понять их потенциальные преимущества, решающее значение имеют образование и обучение.
• Высокие затраты на внедрение Внедрение решений ИИ в управление активами может повлечь за собой значительные первоначальные затраты на системную интеграцию, разработку программного обеспечения и обучение. Без конкретных доказательств окупаемости инвестиций некоторые компании могут не решиться нести эти расходы.
• Сложность объяснимости Проблемы объяснимости могут возникнуть из-за сложности некоторых алгоритмов ИИ, особенно моделей глубокого обучения. Может возникнуть необходимость предоставить инвесторам и регулирующим органам прозрачные обоснования решений, принятых на основе ИИ, хотя сделать это может быть сложно.
• Возможные опасения по поводу сокращения рабочих мест Опасения по поводу сокращения рабочих мест могут возникнуть, когда регулярные операции по управлению активами будут автоматизированы с использованием ИИ. В некоторых компаниях противодействие или задержка внедрения технологий ИИ могут быть вызваны опасениями по поводу потери работы или реорганизации рабочей силы.

Анализ сегментации мирового рынка ИИ в управлении активами

Глобальный рынок ИИ в управлении активами сегментирован по принципу применения, типа актива, типа пользователя и географии.

По применению

• Оптимизация портфеля системы ИИ помогают создавать и поддерживать диверсифицированные портфели, которые соответствуют целям и уровню риска инвесторов.
• Генерация альфы выявляя дисконтированные активы или неэффективность рынка, машинное обучение (МО) помогает инвесторам получать большую прибыль, или альфу.
• Управление рисками ИИ использует массивный анализ данных для поиска и оценки возможных инвестиционных опасностей, открывая двери для упреждающих методов снижения риска.
• Анализ данных и Аналитика Искусственный интеллект облегчает обработку и анализ больших наборов данных, предлагая полезную информацию о тенденциях рынка, эффективности бизнеса и возможных инвестиционных возможностях.
• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) Чат-боты на основе ИИ и индивидуальные инвестиционные предложения могут улучшить взаимодействие управляющих активами и обслуживание клиентов.
• Обнаружение мошенничества Распознавая нарушения и сомнительные тенденции в финансовых транзакциях, алгоритмы ИИ могут помочь в предотвращении мошенничества и защите активов инвесторов.

По типу активов

• Акции Значительная область рынка, где ИИ применяется для управления рисками, разработки портфеля и выбора акций.
• Фиксированный доход ИИ помогает в анализе рынков облигаций, выявлении кредитных проблем и оптимизации портфелей с фиксированным доходом.
• Альтернативные инвестиции ИИ используется для управления сложными активами такие классы, как недвижимость, хедж-фонды и частный капитал. Он может сканировать огромные наборы данных, чтобы найти возможности.

По типу пользователя

• Традиционные управляющие активами крупные финансовые учреждения, которые постепенно интегрируют ИИ в свои инвестиционные планы для повышения доходности и получения конкурентного преимущества.
• Хедж-фонды и Альтернативные инвестиционные менеджеры ИИ широко используется хедж-фондами и альтернативными инвестиционными менеджерами для комплексного анализа данных, управления рисками и генерации альфа-частей.
• Роботы-консультанты Роботы-консультанты, которые предоставляют автоматизированные услуги по управлению инвестициями отдельным клиентам, в основном работают на основе алгоритмов ИИ.

По географии

• Северная Америка Благодаря своим развитым финансовым системам, раннему внедрению технологий ИИ и растущему спросу на сложные инвестиционные решения Северная Америка занимает наибольшую долю рынка.
• Европа Потребность в прозрачных и объяснимых решениях ИИ в управлении активами обусловлена строгими правилами и акцентом на защиту инвесторов.
• Азиатско-Тихоокеанский регион Благодаря быстрому экономическому росту, растущему спросу на управление активами и государственным мерам, поощряющим использование ИИ в финансовых услугах, Азиатско-Тихоокеанский регион является регионом с самыми быстрыми темпами роста.
• Остальной мир По мере того как люди все больше осознают преимущества искусственного интеллекта, и по мере развития технологий этот рынок, как прогнозируется, будет неуклонно развиваться.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке ИИ в управлении активами являются

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

Область отчета