KI in Asset Management Marktgröße

KI in Asset Management Market Größe im Jahr 2022 mit einem Wert von 2,5 Milliarden USD und wird voraussichtlich bei einem CAGR von 24% zwischen 2023 und 2032 wachsen. Auffällig wachsende Datenmengen, strenge Regelungen und niedrige Zinssätze zwingen die Asset Manager dazu, ihre traditionellen Geschäftsstrategien neu zu denken. Darüber hinaus haben die neuesten technologischen Entwicklungen den Weg für die Spezialisierung im Asset Management geebnet. Viele Fintech-Unternehmen nutzen wissensbasiertes & Domain-reiches maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) Techniken zur Bereitstellung von Finanz- und Investitionsdienstleistungen.

Zum Beispiel hat Morningstar, Inc. im Februar 2023 mit der TIFIN-Gruppe zusammengearbeitet, um die TIFIN Asset Manager Platform (AMP) mit aggregierten Erkenntnissen aus ihren Produkten zu versorgen, um die algorithmischen Modelle der Asset Manager-Plattform für Distributionsinformationen zu stärken. Die neue AMP-Plattform verbindet das Know-how im Vertrieb, Marketing und Vertrieb in eine einzige Software-Plattform und hilft Asset Managern dabei, den Vertrieb von Nicht-Wohnpersonen, Organisationen und Geschäften rechtzeitig zu organisieren.

KI im Asset Management umfasst die Verwendung von KI-Algorithmen, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Big Data Analytics, um verschiedene Aspekte des Asset Managements zu automatisieren und zu verbessern. Dazu gehören Datenanalyse, Investitionsentscheidung, Risikomanagement, Portfoliooptimierung, Compliance Monitoring und personalisierte Investitionslösungen.

Regulatorische und Compliance-Bedenken können KI im Asset Management Marktwachstum behindern. Vermögensverwaltung unterliegt strengen Vorschriften und Compliance-Standards. Der Einsatz der digitalen Technologie stellt zusätzliche Herausforderungen dar, da Algorithmen und Modelle den Regeln des Anlegerschutzes, des Risikomanagements, der Privatsphäre und des ethischen Denkens entsprechen müssen. Die Einführung des regulatorischen Umfelds und die Sicherstellung der Einhaltung sich ändernder Vorschriften können bei der Annahme von KI im Asset Management Herausforderungen stellen.

COVID-19 Wirkung

Die COVID-19 Pandemie hatte positive Auswirkungen auf den globalen Markt, da sie die Annahme von KI im Asset Management beschleunigte, da Unternehmen versuchten, die Marktvolatilität zu navigieren, die Operationen zu optimieren und sich an die neue Normalität der Remote-Arbeit und digitalen Interaktionen anzupassen. Diese Krise verstärkte die Bedeutung von datengetriebenen Erkenntnissen, Automatisierung und Agilität, die verstärkte Abhängigkeit von KI-Technologien in der Asset Management-Branche.

KI in Asset Management Market Trends

Die zunehmende Einführung von maschinellem Lernen und Deep Learning wird das Marktwachstum vorantreiben. Machine Learning und Deep Learning Algorithmen zeichnen sich durch die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen aus. Mit dieser Technologie können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen wie Finanzdaten, Geschäftsmetriken, Firmenansagen und Zeitungen gewinnen. Die Fähigkeit, komplexe Daten in Echtzeit zu analysieren, ermöglicht Asset Managern, fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. Darüber hinaus beruht die Verwendung von maschinellem Lernen und tiefem Lernen im Asset Management auf der Fähigkeit, komplexe Daten zu verarbeiten, ein besseres Verständnis zu schaffen, das Risikomanagement zu verbessern, Beweise zu verbessern und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.

KI in Asset Management Marktanalyse

Der KI im Asset Management-Markt aus dem Bereich Machine Learning erreichte im Jahr 2022 1,5 Milliarden USD. Machine Learning Techniken sind weit verbreitet in quantitative Modellierung und Alpha-Generation Techniken. Diese Algorithmen können auf historischen Handelsdaten ausgebildet werden, um Ereignisse oder Indikatoren zu identifizieren, die zu übermäßigen Renditen führen können. Mit dem Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen können Asset Manager quantitative Modelle bauen, um Marktineffizienzen zu erfassen, Alpha zu generieren und Investitionen zu steigern.

Das Portfoliooptimierungssegment entfiel 2022 auf 25% KI im Asset Management-Marktanteil. Portfolio-Optimierungsalgorithmen nutzen historische Daten und Risikorendite verschiedener Vermögenswerte, um optimale Reichweiten zu ermitteln. Die optimale Grenze stellt die Menge der Informationen dar, die die maximal erwartete Rendite für ein bestimmtes Risiko oder das niedrigste Risiko für eine bestimmte erwartete Rendite bietet. Künstliche Intelligenz, wie maschinelles Lernen und Optimierung, kann große Datenmengen analysieren und die besten Informationen von Interesse identifizieren. Darüber hinaus haben schnelle Fortschritte bei KI- und maschinellen Lerntechnologien die Fähigkeiten von Portfoliooptimierungsalgorithmen deutlich verbessert. Diese Technologien ermöglichen es Asset Managern, große Datenmengen zu verarbeiten, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Portfolios mit größerer Präzision zu optimieren.

Nordamerika KI im Asset Management-Markt hielt 2022 über 30% Umsatzanteil, aufgrund der zunehmenden Einführung fortschrittlicher Technologien in Nordamerika. Die Region verfügt über ein starkes Ökosystem von Technologieunternehmen, Forschungszentren und Finanzinstituten, die künstliche Intelligenz für Immobilienmanagement aktiv erforschen und nutzen. Die Verfügbarkeit von Technologie und Fähigkeiten sowie Know-how auf dem Markt. Die zunehmenden Cyber-Krisen im BFSI-Sektor dürften die Nachfrage nach Nordamerika erhöhen. Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Betrugserkennung und -prävention in der BFSI-Branche.

Machine Learning Algorithmen können große Mengen von Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren, um betrügerische Muster, Anomalien und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Mit der AI-getriebenen Betrugserkennung können Finanzinstitute die Sicherheit erhöhen, Finanzverluste reduzieren und ihre Kunden schützen. Künstliche Intelligenz-Technologie ermöglicht der BFSI-Bereich, personalisierte Finanzdienstleistungen auf Basis der Kundenbedürfnisse bereitzustellen.

KI im Asset Management Market Share

Einige der großen Unternehmen, die im KI im Asset Management-Markt tätig sind, sind

• Amazon Web Services, Inc.
• BlackRock, Inc.
• Kapital
• Charles Schwab & Co., Inc.
• Genpac
• Intel
• Infos zum Thema
• International Business Machines Corporation
• IPsoft Inc.
• Lexalytics
• Microsoft
• TABELLEAU SOFTWARE LLC
• Nächstes IT Corp.
• S&P Global
• Salesforce, Inc.

Diese Unternehmen konzentrieren sich auf strategische Partnerschaften und neue Service-Starts & Kommerzialisierung für die Markterweiterung. Darüber hinaus investieren diese Unternehmen stark in die Forschung, um innovative Dienstleistungen und größtmögliche Einnahmen auf dem Markt einzuführen.

AI in Asset Management Industry News:

• Im Februar 2023 veröffentlichte EagleView Technologies, Inc., ein prominenter Anbieter von Luftbild, Software & Analytics, neue Asset Management-Lösungen. Durch die Integration von Machine Learning (ML) mit hochauflösender Luftbilder will das Unternehmen verschiedene Asset Management-Probleme für kommerzielle Organisationen und lokale Regierungen lösen.

Die Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Asset Management Marktforschung umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Umsatz (USD Million) von 2018 bis 2032 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Technologie

• Maschinen und Anlagen
• Natural Language Processing (NLP)

Markt, durch Einsatzmodell

• On-Premise
• Cloud

Markt, nach Anwendung

• Portfoliooptimierung
• Konversationsplattform
• Risiken und Compliance
• Datenanalyse
• Prozessautomatisierung
• Sonstige

Markt, Durch Endverwendung

• BFSI
• Einzelhandel & E-Commerce
• Gesundheit
• Energie und Nutzung
• Sonstige

Die oben genannten Informationen wurden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Nether
• Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • ANZ
  • Singapur
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika