Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché de l’IA dans la gestion d’actifs, par type (basé sur le cloud et sur site), par application (vente au détail, BFSI, pétrole et gaz, automobile, aérospatiale et autres) et perspectives et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DE L'IA DANS LA GESTION D'ACTIFS

Le marché mondial de l'IA sur la gestion d'actifs était évalué à 9,96 milliards de dollars en 2026 et a finalement atteint 229,03 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 41,74 % de 2026 à 2035.

L'IA change le secteur de la gestion d'actifs en révolutionnant l'efficacité, la précision et l'évolutivité. La croissance du marché croît très rapidement à mesure que la demande augmente en matière de prise de décision basée sur les données, d'atténuation des risques et d'efficacité opérationnelle. L'IA dans la gestion d'actifs implique l'optimisation du portefeuille, l'analyse des risques, des services clients personnalisés via des robots-conseillers et des algorithmes de trading plus avancés. Des technologies telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse du Big Data jouent un rôle déterminant dans l'extraction d'informations exploitables à partir de grands ensembles de données, tandis que l'IA générative rend la création de modèles et la création de rapports beaucoup plus efficaces. Parmi les acteurs clés du processus d'adoption des outils d'IA figurent BlackRock, Morgan Stanley et Bloomberg, ainsi que certaines sociétés FinTech innovantes. Au niveau régional, le marché est dominé par l'Amérique du Nord, suivie de l'Europe et de l'Asie-Pacifique, où la transformation numérique accélère la croissance. Cependant, il existe certains défis persistants tels que la confidentialité des données, le contrôle réglementaire et les biais dans les modèles d'IA. L'avenir de l'IA dans la gestion d'actifs indique une assimilation plus poussée des facteurs ESG, le développement deinformatique quantiquepour des analyses complexes et une utilisation généralisée de solutions basées sur l'IA dans les investissements de détail et institutionnels, ouvrant la voie à une nouvelle ère d'innovation financière.

IMPACTS DE LA COVID-19

L'IA dans le secteur de la gestion d'actifs a eu un effet positif en raison de son adoption accélérée pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La pandémie de COVID-19 a entraîné une volatilité des marchés sans précédent dans l'histoire et a créé d'immenses défis pour la capacité des gestionnaires d'actifs à faire face à de fortes fluctuations, à des tendances incertaines et à des changements rapides de la valeur des actifs. Les technologies d'IA ont été la bouée de sauvetage dans ce contexte, apportant des outils avancés pour l'analyse des données en temps réel, la planification de scénarios et la prise de décision. Dans l'approche d'analyse prédictive de l'IA, les managers sont capables de prévoir les tendances, répondant ainsi rapidement aux opportunités ou aux pertes à éviter.

Ainsi, la nécessité d'ajustements rapides et précis des portefeuilles d'investissement a rendu l'IA importante dans l'automatisation de tâches complexes telles que le rééquilibrage de portefeuille et l'exécution de transactions. C'est ainsi que les entreprises ont pu maintenir leur efficacité opérationnelle tout en réduisant l'intervention humaine du fait de la nature même des configurations de travail à distance et des perturbations des flux de travail traditionnels.

DERNIÈRES TENDANCES

Intégration de l'IA générative dans la gestion d'actifs pour stimuler la croissance du marché

Un thème émergent clé sur le marché de la gestion d'actifs basée sur l'IA est la croissance de l'IA générative – telle que les grands modèles linguistiques (LLM) – des applications d'aide à la prise de décision, à la communication avec les clients et aux opérations. L'IA générative est désormais utilisée, par exemple, pour générer des rapports financiers détaillés, élaborer des suggestions personnalisées pour un client et développer des stratégies d'investissement hypothétiques en digérant d'énormes quantités d'informations structurées et non structurées.

Par exemple, les gestionnaires d'actifs utilisent de tels modèles pour traiter et interpréter des sources de données alternatives, telles que l'opinion des médias sociaux, les articles de presse et les rapports de marché, afin d'acquérir une compréhension plus approfondie des tendances du marché et du comportement des investisseurs. De plus, les outils d'IA générative augmentent la productivité en automatisant les tâches répétitives telles que la réalisation de dossiers réglementaires ou la rédaction de résumés de documents de recherche.

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L'IA DANS LA SEGMENTATION DU MARCHÉ DE LA GESTION D'ACTIFS

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en cloud et sur site.

• Basées sur le cloud : les solutions d'IA basées sur le cloud gagnent en popularité en raison de leur flexibilité, de leur évolutivité et de leur rentabilité. Les sociétés de gestion d'actifs peuvent accéder aux outils et analyses basés sur l'IA sans investir lourdement dans l'infrastructure frontale via des plates-formes basées sur le cloud. Les solutions cloud offrent des avantages tels qu'une intégration plus facile, un accès aux données en temps réel et des ressources rapidement évolutives en réponse à l'évolution des conditions du marché. Les petites et moyennes entreprises ont besoin de capacités avancées sans dépenses d'investissement importantes.

• Sur site : les solutions d'IA sur site sont cependant meilleures en termes de meilleur contrôle sur la sécurité des données et la gestion du système. De telles solutions sont préférées par les grandes institutions qui ont des exigences réglementaires et de conformité strictes, car elles donnent aux entreprises la liberté de stocker et de traiter des données sensibles au sein de leur propre infrastructure. Les systèmes sur site sont plus sécurisés, plus personnalisables et peuvent être très intégrables aux applications d'entreprise existantes ; c'est donc la bonne solution pour les organisations qui exigent confidentialité et contrôle des opérations. Ils ont cependant un coût d'investissement initial et de maintenance plus élevé.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en vente au détail, BFSI, pétrole et gaz, automobile, aérospatiale et autres.

• Commerce de détail : les applications de vente au détail se concentreront principalement sur l'utilisation de l'IA pour l'optimisation de la gestion de portefeuille, l'amélioration de l'expérience client et l'adaptation des produits financiers aux investisseurs individuels. Les outils d'IA aident à la gestion des actifs de détail pour l'analyse des tendances du marché, du comportement et des préférences des investisseurs afin de fournir des solutions personnalisées qui améliorent l'engagement des clients.

• BFSI : l'IA est largement utilisée dans le domaine BFSI (banque, services financiers et assurance) pour améliorer les processus de prise de décision, automatiser les transactions, améliorer la gestion des risques et fournir des prévisions financières beaucoup plus précises. Les banques, les sociétés d'investissement et les assureurs s'appuient tous sur l'IA pour l'analyse de gros volumes de données, la détection de modèles et l'automatisation de tâches dans des domaines tels que la conformité réglementaire, la détection des fraudes et le traitement des réclamations.

• Pétrole et gaz : l'industrie pétrolière et gazière utilise l'IA pour optimiser la maintenance des équipements, l'analyse prédictive des performances opérationnelles et pour gérer les risques. L'IA aidera à analyser les données provenant de nombreuses sources pour garantir une allocation plus efficace des ressources et réduire le temps consacré aux opérations.

• Automobile : l'IA dans le secteur automobile traite de la gestion des investissements dans des technologies plus récentes telles quevéhicules autonomes, les véhicules électriques et la fabrication durable. Ici, les gestionnaires d'actifs des constructeurs automobiles utilisent l'IA pour évaluer les opportunités d'investissement en reconnaissant les tendances du marché et en analysant les avancées technologiques susceptibles d'influencer la stratégie à long terme.

• Aérospatiale : dans l'industrie aérospatiale, l'IA est utilisée pour suivre les investissements dans les technologies et systèmes émergents qui incluent le développement de satellites, les contrats de défense et les améliorations de l'aviation. Les solutions basées sur l'IA aident les entreprises aérospatiales à optimiser les calendriers de production, à gérer les chaînes d'approvisionnement et à prendre des décisions éclairées concernant les dépenses d'investissement.

• Autres : les autres groupes de cette catégorie de segmentation représentent d'autres secteurs, tels que les soins de santé,immobilier, l'énergie et les services publics, où les applications d'IA se concentrent sur l'évaluation des risques, l'optimisation du portefeuille et la maintenance prédictive.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

Demande croissante de décisions basées sur les données pour stimuler le marché

La disponibilité d'énormes quantités de données financières et alternatives est l'un des principaux moteurs de l'adoption de l'IA dans la gestion d'actifs. L'IA permet aux entreprises de traiter et d'analyser rapidement et avec précision d'énormes ensembles de données, en extrayant des informations précieuses pour éclairer les décisions d'investissement, les évaluations des risques et les optimisations de portefeuille. Étant donné que les gestionnaires d'actifs s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées au bon moment, ils auraient besoin de solutions d'IA capables de gérer des ensembles de données complexes et de produire des analyses prédictives.

Efficacité opérationnelle et réduction des coûts pour élargir le marché

La capacité de l'IA à automatiser des tâches chronophages, telles que le rééquilibrage de portefeuille, l'exécution des transactions et la surveillance de la conformité, en fait un choix d'adoption populaire pour la gestion d'actifs. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent réduire la portée des interventions manuelles, réduire les coûts opérationnels et prendre des décisions plus rapidement. Cette efficacité accrue est particulièrement précieuse dans un secteur où les marges sont minces et où la rapidité est primordiale ; par conséquent, l'IA s'est avérée être un investissement attractif pour les sociétés de gestion d'actifs en compétition pour des parts de marché.

Facteur de retenue

Problèmes de confidentialité et de sécurité des données susceptibles d'entraver la croissance du marché

La contrainte la plus importante sur le marché de la gestion d'actifs basée sur l'IA est la question de la confidentialité et de la sécurité des données. Les gestionnaires d'actifs traitent des données financières très sensibles, et l'intégration de systèmes d'IA, en particulier de solutions basées sur le cloud, a suscité des appréhensions quant à la probabilité de violations de données, de piratage et d'accès non autorisés. Et encore une fois, la complexité vient de réglementations plus strictes telles que le RGPD et le CCPA, car les entreprises doivent également garantir que leur système d'IA est sécurisé et conforme aux lois du pays en matière de confidentialité.

Opportunité

L'adoption de l'IA dans l'investissement ESG crée des opportunités pour le produit sur le marché

À cet égard, avec la croissance des investissements ESG, les gestionnaires d'actifs peuvent utiliser l'IA pour offrir autant de facteurs ESG que possible dans l'investissement global. L'IA traite de grandes quantités de données non structurées - telles que l'actualité, les réseaux sociaux et même les rapports sur le développement durable - pour analyser les performances des entreprises en matière d'ESG et les opportunités qui existent pour les investisseurs socialement responsables. Cette demande de portefeuilles ESG permettra aux solutions d'IA d'y puiser, permettant aux investisseurs ayant connaissance de décisions d'investissement éclairées et durables de répondre, ainsi, à la demande croissante d'investissement éthique.

Défi

Les biais dans les modèles d'IA pourraient constituer un défi potentiel pour les utilisateurs

L'un des principaux défis du marché de l'IA dans la gestion d'actifs est le biais des modèles d'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient fortement sur des données historiques. Cependant, ces données sont intrinsèquement biaisées. Si ce biais n'est pas bien contrôlé, il peut conduire à des décisions d'investissement biaisées ou à une discrimination, comme la négligence d'un secteur ou d'un groupe démographique particulier. Il s'agit d'un défi crucial pour les sociétés de gestion d'actifs : comment rendre les modèles d'IA équitables, transparents et responsables de l'instauration de la confiance et de l'exactitude de leurs stratégies basées sur l'IA.

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L'IA DANS LA GESTION D'ACTIFS APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord est le leader de l'IA sur le marché de la gestion d'actifs en raison de son écosystème financier mature, de sa sophistication technologique et de son adoption précoce de l'IA. Par exemple, les États-Unis comptent certaines des plus grandes sociétés de gestion d'actifs au monde : BlackRock, Vanguard et State Street. L'utilisation de l'IA par ces entreprises augmente également alors qu'elles cherchent à améliorer la prise de décision, la gestion des risques et les stratégies commerciales. Une infrastructure hautement développée, des investissements robustes dans la recherche en IA et un environnement réglementaire favorable soutiennent également cette région. La croissance du marché est encore stimulée par la demande croissante de stratégies d'investissement automatisées et basées sur les données.

• Europe

La région Europe joue également un rôle important sur le marché de l'IA dans la gestion d'actifs, avec une croissance grâce aux progrès de la technologie financière, ou FinTech, et aux applications de l'IA dans le secteur des services financiers. La région connaît une adoption accrue des outils d'IA dans la gestion de portefeuille, l'atténuation des risques et le service client. Le Royaume-Uni, l'Allemagne et la Suisse sont leaders dans ce domaine.conformité réglementaireet la transparence. L'IA est également utilisée pour mettre en œuvre les facteurs ESG dans les stratégies d'investissement, ce qui constitue un point important en Europe en raison de l'intérêt croissant pour l'investissement durable.

• Asie

Le marché de l'IA dans la gestion d'actifs dans la région Asie-Pacifique connaît une croissance exponentielle, principalement stimulée par la transformation numérique de pays comme la Chine, le Japon et l'Inde, où prévaut l'augmentation de la richesse. Ces marchés appliquent de plus en plus l'IA pour optimiser les échanges, améliorer l'expérience client et gérer de larges portefeuilles. Alors que la gestion d'actifs traditionnelle dans la région a vu une montée en puissance de l'IA, les startups fintech innovent ici avec des robots-conseillers pilotés par l'IA et des systèmes de trading automatisés. Néanmoins, la région est confrontée à des environnements réglementaires diversifiés qui remettent en question la rapidité et la portée de l'IA.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché

Les principaux acteurs de l'entreprise façonnent le marché de l'IA sur la gestion d'actifs grâce à l'innovation stratégique et à la croissance du marché. Les sociétés ont intégré des technologies avancées d'IA telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse du Big Data pour améliorer la gestion de portefeuille, l'évaluation des risques et les stratégies de trading. Ils améliorent également leur offre de produits avec des conseils financiers personnels basés sur l'IA, des robots-conseillers et des stratégies d'investissement ESG répondant à un large éventail de besoins des investisseurs. En outre, ils exploitent les plates-formes numériques et les solutions basées sur le cloud pour étendre leur portée sur le marché et une distribution plus efficace. Les investissements dans la recherche et le développement, l'amélioration des mesures de sécurité des données et la recherche de nouveaux marchés régionaux contribuent tous à stimuler la croissance et à créer des tendances dans le secteur de l'IA dans la gestion d'actifs.

Liste des meilleures sociétés de gestion d'actifs en IA

• Apple – United States
• Amazon – United States
• IBM – United States
• Intel – United States
• Genpact – India
• Microsoft – United States
• Infosys – India

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Avril 2024 : Le marché de l'IA dans la gestion d'actifs a connu un développement crucial en avril 2024, lorsque JPMorgan Chase a cherché à breveter son système d'IA prédictif conçu pour identifier les investisseurs trop agressifs. Il s'agit de l'étape la plus importante vers l'intégration de l'IA pour une gestion des risques plus précise et plus efficace dans le secteur financier. La banque tente d'améliorer ses processus décisionnels et de se protéger contre la volatilité en utilisant l'IA pour prédire et signaler rapidement les comportements potentiels à haut risque. Il s'agit d'une importance croissante de l'IA pour garantir la stabilité et la rentabilité de la gestion d'actifs.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Une croissance continue est attendue sur le marché de l'IA dans la gestion d'actifs en raison de la demande croissante de prise de décision basée sur les données, d'efficacité opérationnelle etapprentissage automatiqueet l'analyse des mégadonnées. L'expansion sur le marché est en outre soutenue par l'automatisation, la gestion des risques et des stratégies d'investissement personnalisées. Les défis qui existent sur le marché, tels que les problèmes de confidentialité des données, les complexités réglementaires et les éventuels biais dans les modèles d'IA, seront compensés par le besoin accru d'informations en temps réel et de solutions basées sur l'IA pour stimuler la croissance du marché. Les principaux acteurs du secteur vont de l'avant avec des innovations technologiques, des partenariats stratégiques et l'expansion du marché pour améliorer l'accessibilité et l'efficacité de l'IA dans la gestion des actifs. À mesure que les sociétés d'investissement adoptent l'IA pour optimiser leurs portefeuilles, réduire leurs coûts et répondre aux besoins changeants des clients, le marché de l'IA dans la gestion d'actifs devrait connaître un essor, avec une innovation continue et une adoption accrue qui façonneront ses perspectives d'avenir.