AI in Asset Management Dimensione del mercato

AI in Asset Management Dimensione del mercato valutata a 2,5 miliardi di USD nel 2022 e si prevede di crescere a un CAGR del 24% tra il 2023 e il 2032. I volumi di dati in crescita esponenziale, le normative strette e i tassi di interesse bassi stanno costringendo gli asset manager a ripensare le loro strategie di business tradizionali. Inoltre, gli ultimi sviluppi tecnologici hanno aperto la strada alla specializzazione nella gestione degli asset. Molte aziende fintech utilizzano l'apprendimento automatico basato sulla conoscenza e ricco di dominio Elaborazione della lingua naturale (NLP) tecniche per fornire servizi finanziari e di investimento.

Ad esempio, nel febbraio 2023, Morningstar, Inc. ha collaborato con TIFIN Group per fornire a TIFIN Asset Manager Platform (AMP) informazioni aggregate dai suoi prodotti per rafforzare i modelli algoritmici della piattaforma Asset Manager per l’intelligenza di distribuzione. La nuova piattaforma AMP combina le competenze nelle operazioni di distribuzione, marketing e vendita in una singola piattaforma software, aiutando gli asset manager nell'organizzazione di distribuzione per non residenti, organizzazione e negozi in modo tempestivo.

L'IA in asset management comprende l'uso di algoritmi AI, machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e analisi dei grandi dati per automatizzare e migliorare vari aspetti della gestione degli asset. Ciò include analisi dei dati, decisioni di investimento, gestione del rischio, ottimizzazione del portafoglio, monitoraggio della conformità e soluzioni di investimento personalizzate.

Le preoccupazioni di regolazione e conformità possono ostacolare l'IA nella crescita del mercato della gestione degli asset. Gestione delle risorse è soggetto a severe normative e standard di conformità. L'uso della tecnologia digitale presenta ulteriori sfide come algoritmi e modelli devono rispettare le regole di protezione degli investitori, gestione dei rischi, privacy e pensiero etico. L'introduzione dell'ambiente normativo e l'osservanza delle normative mutevoli possono presentare sfide nell'adozione di AI nella gestione degli asset.

COVID-19 Impatto

La pandemica di COVID-19 ha avuto effetti positivi sul mercato globale in quanto ha accelerato l'adozione dell'IA nella gestione degli asset come le aziende hanno cercato di navigare la volatilità del mercato, ottimizzare le operazioni e adattarsi alla nuova normalità del lavoro remoto e delle interazioni digitali. Questa crisi ha rafforzato l'importanza delle intuizioni, dell'automazione e dell'agilità, guidando l'aumento della dipendenza dalle tecnologie AI nel settore della gestione degli asset.

AI in Asset Management Tendenze del mercato

L'adozione crescente di machine learning e deep learning guiderà la crescita del mercato. Gli algoritmi di apprendimento automatico e deep learning eccellono nell'elaborazione e nell'analisi di grandi quantità di dati. Le aziende possono utilizzare questa tecnologia per estrarre preziose informazioni da varie fonti di dati come dati finanziari, metriche aziendali, annunci aziendali e giornali. La capacità di analizzare i dati complessi in tempo reale consente agli asset manager di prendere decisioni di investimento più informate. Inoltre, l'uso di machine learning e deep learning nella gestione degli asset deriva dalla loro capacità di elaborare dati complessi, costruire una migliore comprensione, migliorare la gestione dei rischi, migliorare le prove e fornire raccomandazioni personalizzate.

AI in Asset Management Analisi del mercato

L'AI nel mercato della gestione degli asset dal segmento di machine learning è stato raggiunto in USD 1,5 miliardi nel 2022. Le tecniche di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzate nelle tecniche di modellazione quantitativa e di generazione alfa. Questi algoritmi possono essere addestrati sui dati di trading storici per identificare eventi o indicatori che possono causare rendimenti eccessivi. Con l'uso di algoritmi di machine learning, gli asset manager possono costruire modelli quantitativi per catturare inefficienze di mercato, generare alfa e aumentare gli investimenti.

Il segmento di ottimizzazione del portafoglio ha rappresentato il 25% di AI nella quota di mercato della gestione patrimoniale nel 2022. Gli algoritmi di ottimizzazione Portfolio utilizzano dati storici e ritorni di rischio di diversi asset per stabilire intervalli ottimali. Il limite ottimale rappresenta l'insieme di informazioni che fornisce il massimo rendimento previsto per un dato livello di rischio o il rischio più basso per un dato livello di rendimento atteso. L'intelligenza artificiale, come l'apprendimento automatico e l'ottimizzazione, può analizzare grandi quantità di dati e identificare le migliori informazioni di interesse. Inoltre, i rapidi progressi nelle tecnologie AI e machine learning hanno migliorato significativamente le capacità degli algoritmi di ottimizzazione del portafoglio. Queste tecnologie consentono agli asset manager di elaborare grandi volumi di dati, estrarre preziose informazioni e ottimizzare i portafogli con maggiore precisione.

Nord America AI nel mercato della gestione patrimoniale ha detenuto oltre il 30% delle entrate nel 2022, a causa della crescente adozione di tecnologie avanzate in Nord America. La regione ha un forte ecosistema di aziende tecnologiche, centri di ricerca e istituzioni finanziarie che esplorano attivamente e utilizzano l'intelligenza artificiale per la gestione immobiliare. La disponibilità di tecnologia e competenze insieme a competenze nel mercato. Il crescente cyber-crimini nel settore BFSI è previsto per aumentare la domanda di mercato del Nord America. L'intelligenza artificiale svolge un ruolo importante nel rilevamento e nella prevenzione delle frodi nel settore BFSI.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare grandi quantità di dati delle transazioni in tempo reale per identificare modelli fraudolenti, anomalie e attività sospette. Il rilevamento di frodi basato su AI consente alle istituzioni finanziarie di aumentare la sicurezza, ridurre le perdite finanziarie e proteggere i propri clienti. La tecnologia di intelligenza artificiale consente alla divisione BFSI di fornire servizi finanziari personalizzati in base alle esigenze del cliente.

AI in Asset Management Market Share

Alcune delle principali società operanti nel mercato della gestione degli asset AI sono

• Servizi web Amazon, Inc.
• BlackRock, Inc.
• Capitale
• Charles Schwab & Co., Inc.
• Genpat
• Intel
• Infosys Limited
• International Business Machines Corporation
• IPsoft Inc.
• Lexalitica
• Microsoft
• TABLEAU SOFTWARE LLC
• Il prossimo Corp.
• S&P Global
• Salesforce, Inc.

Queste aziende si concentrano su partnership strategiche e nuovi lanci di servizio e commercializzazione per l'espansione del mercato. Inoltre, queste aziende stanno investendo fortemente nella ricerca per introdurre servizi innovativi e ottenere il massimo fatturato sul mercato.

AI in Asset Management Industry News:

• Nel febbraio 2023, EagleView Technologies, Inc., fornitore di immagini aeree, software e analisi, ha rilasciato nuove soluzioni di asset management. Integrando Machine Learning (ML) con immagini aeree ad alta risoluzione, l'azienda si propone di risolvere vari problemi di gestione degli asset per le organizzazioni commerciali e i governi locali.

Il rapporto di ricerca sul mercato dell'Intelligenza Artificiale (AI) nella gestione degli asset include una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di ricavi (USD Million) dal 2018 al 2032 per i seguenti segmenti:

Mercato, per tecnologia

• Apprendimento della macchina
• Elaborazione della lingua naturale (NLP)

Mercato, da modello di distribuzione

• On-premise
• Cloud

Mercato, per applicazione

• Ottimizzazione del portafoglio
• Piattaforma trasversale
• Rischio e conformità
• Analisi dei dati
• Automazione di processo
• Altri

Mercato, per uso finale

• BFSI
• Retail & E-commerce
• Assistenza sanitaria
• Energia e servizi
• Altri

Le suddette informazioni sono state fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Germania
  • Regno Unito
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Paesi Bassi
• Asia Pacifico
  • Cina
  • Giappone
  • India
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Singapore
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
• ME
  • UA
  • Arabia Saudita
  • Sudafrica