자산 관리 분야 AI 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(클라우드 기반 및 온프레미스), 애플리케이션별(소매, BFSI, 석유 및 가스, 자동차, 항공우주 및 기타), 지역 통찰력 및 2035년 예측

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자산관리 분야의 AI 시장 개요

자산 관리 분야의 글로벌 AI 시장 가치는 2026년 99억 6천만 달러로 평가되었으며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 41.74%로 확대되어 2035년까지 최종적으로 2,290억 3천만 달러에 도달했습니다.

AI는 효율성, 정확성, 확장성을 혁신하여 자산 관리 산업을 변화시키고 있습니다. 데이터 기반 의사 결정, 위험 완화 및 운영 효율성에 대한 수요가 점점 더 많아지면서 시장 성장은 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 자산 관리의 AI에는 포트폴리오 최적화, 위험 분석, 로보어드바이저를 통한 맞춤형 고객 서비스 및 고급 거래 알고리즘이 포함됩니다. 기계 학습, 자연어 처리, 빅 데이터 분석과 같은 기술은 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 중요한 역할을 하는 반면, 생성 AI는 모델 생성 및 보고를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. AI 도구 채택 과정의 주요 업체로는 BlackRock, Morgan Stanley, Bloomberg와 일부 혁신적인 FinTech 회사가 있습니다. 지역적으로 시장은 북미가 주도하고 있으며, 디지털 혁신이 성장을 가속화하고 있는 유럽과 아시아 태평양이 그 뒤를 따릅니다. 그러나 AI 모델에는 데이터 개인 정보 보호, 규제 조사, 편견과 같은 몇 가지 지속적인 문제가 있습니다. 자산 관리에서 AI의 미래는 ESG 요소의 추가 동화,양자 컴퓨팅복잡한 분석과 소매 및 기관 투자에서 AI 기반 솔루션의 광범위한 사용을 통해 금융 혁신의 새로운 시대를 열었습니다.

코로나19 영향

자산운용업계 AI, 코로나19 팬데믹 속 AI 도입 가속화로 긍정적 영향

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹은 역사적으로 유례없는 시장 변동성을 가져왔고 자산 가치의 급격한 변동, 불확실한 추세, 빠른 변화를 헤쳐나가는 자산 관리자의 능력에 엄청난 어려움을 안겨주었습니다. AI 기술은 이러한 맥락에서 생명선이었으며 데이터 실시간 분석, 시나리오 계획 및 의사 결정을 위한 고급 도구를 제공했습니다. AI의 예측 분석 접근 방식에서 관리자는 추세를 예측하여 놓칠 수 있는 기회나 손실에 신속하게 대응할 수 있습니다.

따라서 투자 포트폴리오를 빠르고 정확하게 조정해야 하는 필요성으로 인해 포트폴리오 재조정 및 거래 실행과 같은 복잡한 작업을 자동화하는 데 AI가 중요해졌습니다. 이것이 바로 기업이 원격 작업 설정의 특성과 기존 워크플로의 중단으로 인해 사람의 개입을 줄이면서도 운영 효율성을 유지할 수 있는 방법이었습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위해 자산 관리에 생성적 AI 통합

AI 기반 자산 관리 시장에서 떠오르는 주요 주제는 의사 결정, 고객과의 의사 소통 및 운영에 도움이 되는 LLM(대형 언어 모델)과 같은 생성 AI 애플리케이션의 성장입니다. 예를 들어, 이제 제너레이티브 AI는 재무에 대한 세부 보고서를 생성하고, 고객을 위한 맞춤형 제안을 작성하고, 엄청난 양의 구조화된 정보와 구조화되지 않은 정보를 모두 소화하여 가상의 투자 전략을 개발하는 데 사용되고 있습니다.

예를 들어, 자산 관리자는 시장 동향과 투자자 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 이러한 모델을 사용하여 소셜 미디어 정서, 뉴스 기사 및 시장 보고서와 같은 대체 데이터 소스를 처리하고 해석합니다. 또한 생성적 AI 도구는 규제 서류 작성이나 연구 논문 요약 초안 작성과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높입니다.

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자산 관리 시장 세분화의 AI

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 클라우드 기반 및 온프레미스로 분류될 수 있습니다.

• 클라우드 기반: 클라우드 기반 AI 솔루션은 유연성, 확장성 및 비용 효율적인 특성으로 인해 인기가 높아지고 있습니다. 자산 관리 회사는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 막대한 프런트 엔드 인프라 투자 없이 AI 기반 도구 및 분석에 액세스할 수 있습니다. 클라우드 솔루션은 보다 쉬운 통합, 데이터에 대한 실시간 액세스, 변화하는 시장 상황에 대응하여 신속하게 확장 가능한 리소스 등의 이점을 제공합니다. 중소기업에는 상당한 자본 지출 없이도 고급 기능이 필요합니다.

• 온프레미스: 그러나 온프레미스 AI 솔루션은 데이터 보안 및 시스템 관리에 대한 제어력이 더 뛰어나다는 점에서 더 좋습니다. 이러한 솔루션은 기업이 자체 인프라 내에 민감한 데이터를 자유롭게 저장하고 처리할 수 있도록 하기 때문에 엄격한 규제 및 규정 준수 요구 사항이 있는 대규모 기관에서 선호됩니다. 온프레미스 시스템은 더욱 안전하고 사용자 정의가 가능하며 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 통합 가능성이 높습니다. 따라서 기밀 유지 및 운영 제어가 필요한 조직에 적합한 솔루션입니다. 그러나 초기 투자 및 유지 관리 비용이 더 높습니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 소매, BFSI, 석유 및 가스, 자동차, 항공 우주 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 소매: 소매 애플리케이션은 주로 포트폴리오 관리 최적화, 고객 경험 개선, 개인 투자자를 위한 금융 상품 맞춤화를 위한 AI 사용에 중점을 둘 것입니다. AI 도구는 소매 자산 관리에 도움을 주어 시장 동향, 투자자 행동 및 선호도를 분석하여 고객 참여를 향상시키는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

• BFSI: AI는 의사결정 프로세스를 개선하고, 거래를 자동화하고, 위험 관리를 강화하고, 훨씬 더 정확한 재무 예측을 제공하기 위해 BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험) 공간에서 광범위하게 사용됩니다. 은행, 투자 회사, 보험사는 모두 규정 준수, 사기 탐지, 청구 처리 등의 영역에서 대용량 데이터 분석, 패턴 감지 및 작업 자동화를 위해 AI를 사용합니다.

• 석유 및 가스: 석유 및 가스 산업은 AI를 사용하여 장비 유지 관리, 운영 성능에 대한 예측 분석을 최적화하고 위험을 관리합니다. AI는 다양한 소스의 데이터를 분석하여 보다 효과적인 리소스 할당을 보장하고 운영에 소요되는 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 자동차: 자동차 부문의 AI는 다음과 같은 최신 기술에 대한 투자 관리를 다룹니다.자율주행차, 전기 자동차 및 지속 가능한 제조. 여기에서 자동차 회사의 자산 관리자는 AI를 사용하여 시장 동향을 인식하고 장기 전략에 영향을 미칠 수 있는 기술 발전을 분석함으로써 투자 기회를 판단합니다.

• 항공우주: 항공우주 산업에서 AI는 위성 개발, 국방 계약, 항공 개선을 포함한 최신 기술 및 시스템에 대한 투자를 추적하는 데 사용됩니다. AI 기반 솔루션은 항공우주 기업이 생산 일정을 최적화하고, 공급망을 관리하고, 자본 지출에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

• 기타: 이 세분화 범주의 다른 그룹은 의료,부동산, 에너지 및 유틸리티 분야에서 AI 애플리케이션은 위험 평가, 포트폴리오 최적화 및 예측 유지 관리에 중점을 둡니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 활성화를 위한 데이터 기반 의사결정에 대한 수요 증가

막대한 양의 금융 및 대체 데이터의 가용성은 자산 관리에 AI를 도입하는 주요 동인 중 하나입니다. AI는 기업이 대규모 데이터 세트를 빠르고 정확하게 처리하고 분석할 수 있도록 지원하여 투자 결정, 위험 평가 및 포트폴리오 최적화에 필요한 귀중한 통찰력을 추출합니다. 자산 관리자는 적시에 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터에 의존하므로 복잡한 데이터 세트를 처리하고 예측 분석을 생성하는 AI 솔루션이 필요합니다.

운영 효율성과 비용 절감으로 시장 확대

포트폴리오 재조정, 거래 실행, 규정 준수 모니터링 등 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하는 AI 기능 덕분에 AI는 자산 관리에 널리 채택되고 있습니다. AI를 통해 기업은 수동 개입 범위를 줄이고, 운영 비용을 절감하며, 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 향상된 효율성은 마진이 적고 속도가 가장 중요한 산업에서 특히 중요합니다. 따라서 AI는 시장 점유율을 놓고 경쟁하는 자산운용사에게 매력적인 투자임이 입증되었습니다.

억제 요인

시장 성장을 잠재적으로 방해하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

AI 기반 자산관리 시장에서 가장 큰 제약은 데이터 프라이버시와 보안 문제이다. 자산 관리자는 매우 민감한 금융 데이터를 다루며 AI 시스템, 특히 클라우드 기반 솔루션의 통합으로 인해 데이터 침해, 해킹 및 무단 액세스 가능성에 대한 우려가 생겼습니다. 그리고 다시 말하지만 기업은 개인 정보 보호 측면에서 해당 국가의 법률을 준수하면서 AI 시스템의 보안을 보장해야 하기 때문에 GDPR 및 CCPA와 같은 보다 엄격한 규정으로 인해 복잡성이 발생합니다.

기회

ESG 투자에 AI를 도입하면 시장에서 제품에 대한 기회가 창출됩니다.

이러한 측면에서 ESG 투자가 증가함에 따라 자산 관리자는 AI를 사용하여 전체 투자에서 가능한 한 많은 ESG 요소를 제공할 수 있습니다. AI는 뉴스, 소셜 미디어, 심지어 지속 가능성 보고서와 같은 대량의 비정형 데이터를 처리하여 기업이 ESG에 대해 어떻게 수행하고 있는지, 사회적으로 책임 있는 투자자에게 어떤 기회가 있는지 분석합니다. ESG 포트폴리오에 대한 이러한 수요는 AI 솔루션이 이를 활용하여 정보에 입각한 지속 가능한 투자 결정에 대한 지식을 투자자에게 제공하고 응답함으로써 윤리적 투자에 대한 수요가 증가하는 것을 가능하게 합니다.

도전

AI 모델의 편견은 사용자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

자산 관리 시장에서 AI의 주요 과제 중 하나는 AI 모델의 편견입니다. 기계 학습 알고리즘은 과거 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 그러한 데이터는 본질적으로 편향되어 있습니다. 편향이 잘 통제되지 않으면 특정 업종이나 인구통계학적 집단을 무시하는 등 편향된 투자 결정이나 차별로 이어질 수 있습니다. 자산 관리 회사의 중요한 과제는 AI 모델을 공정하고 투명하며 AI 기반 전략의 정확성과 신뢰 구축에 대한 책임성을 갖도록 만드는 것입니다.

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자산 관리 시장 지역 통찰력의 AI

• 북아메리카

북미는 성숙한 금융 생태계, 기술 고도화, AI 조기 도입 등으로 자산관리 시장에서 AI 선두주자다. 예를 들어, 미국에는 BlackRock, Vanguard 및 State Street와 같은 세계 최대 자산 관리 회사가 있습니다. 의사결정, 위험 관리 및 거래 전략을 개선하기 위해 이러한 회사의 AI 사용도 증가하고 있습니다. 고도로 발달된 인프라, AI 연구에 대한 강력한 투자, 유리한 규제 환경도 이 지역을 지원합니다. 자동화 및 데이터 기반 투자 전략에 대한 수요가 증가함에 따라 시장의 성장이 더욱 가속화되고 있습니다.

• 유럽

유럽지역 역시 금융기술(핀테크)의 발전과 금융서비스 부문의 AI 적용을 통한 성장으로 자산관리 시장에서 AI가 중요한 역할을 하고 있다. 이 지역에서는 포트폴리오 관리, 위험 완화, 고객 서비스 분야에서 AI 도구를 더 많이 채택하고 있습니다. 영국, 독일, 스위스가 선두국이다.규제 준수그리고 투명성. AI는 투자 전략에서 ESG 요소를 구현하는 데에도 사용되는데, 이는 지속 가능한 투자에 대한 관심이 높아지면서 유럽에서 중요한 포인트입니다.

• 아시아

아시아태평양 지역 자산관리 시장의 AI는 주로 부의 증가가 우세한 중국, 일본, 인도 등 국가의 디지털 전환에 힘입어 기하급수적인 성장을 목격하고 있다. 이러한 시장에서는 거래를 최적화하고 고객 경험을 향상하며 대규모 포트폴리오를 관리하기 위해 AI를 점점 더 많이 적용하고 있습니다. 이 지역의 전통적인 자산 관리에서 AI가 부상하는 동안, 이곳의 핀테크 스타트업은 AI 기반 로보어드바이저와 자동화된 거래 시스템으로 혁신을 이루고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 지역은 AI의 속도와 범위에 도전하는 다양한 규제 환경에 직면해 있습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

주요 엔터프라이즈 플레이어는 전략적 혁신과 시장 성장을 통해 자산 관리 시장에서 AI를 형성하고 있습니다. 두 회사는 머신러닝, 자연어 처리, 빅데이터 분석 등 첨단 AI 기술을 통합해 포트폴리오 관리, 위험 평가, 거래 전략을 강화해 왔다. 또한 AI 기반 개인 재무 조언, 로보어드바이저, ESG 투자 전략을 통해 광범위한 투자자 요구 사항을 충족하는 상품 제공을 강화하고 있습니다. 또한 시장 범위 확대와 보다 효율적인 유통을 위해 디지털 플랫폼과 클라우드 기반 솔루션을 활용하고 있습니다. 연구 개발에 대한 투자, 데이터 보안 조치 개선, 새로운 지역 시장 탐색은 모두 자산 관리 산업에서 AI의 성장을 촉진하고 트렌드를 만드는 데 기여합니다.

자산 관리 회사의 최고 AI 목록

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

주요 산업 발전

2024년 4월: 자산 관리 시장의 AI는 2024년 4월 JPMorgan Chase가 지나치게 공격적인 투자자를 식별하도록 설계된 예측 AI 시스템에 대한 특허를 얻으려고 하면서 중요한 발전을 이루었습니다. 이는 금융 부문의 보다 정확하고 효율적인 리스크 관리를 위해 AI를 통합하는 가장 중요한 단계입니다. 은행은 AI를 사용하여 잠재적인 고위험 행동을 조기에 예측하고 표시함으로써 의사 결정 프로세스를 개선하고 변동성으로부터 보호하려고 노력하고 있습니다. 자산관리의 안정성과 수익성 확보에 있어서 AI의 중요성이 커지고 있습니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

데이터 기반 의사결정, 운영 효율성 및 데이터 기반 의사결정에 대한 수요 증가로 인해 자산관리 시장에서 AI의 지속적인 성장이 예상됩니다.기계 학습그리고 빅데이터 분석. 시장 확장은 자동화, 위험 관리 및 맞춤형 투자 전략을 통해 더욱 지원됩니다. 데이터 개인 정보 보호 문제, 규제 복잡성, AI 모델의 편향 가능성 등 시장에 존재하는 과제는 시장 성장을 촉진하기 위한 실시간 통찰력과 AI 기반 솔루션에 대한 필요성 증가로 상쇄될 것입니다. 주요 산업 주체들은 자산 관리에서 AI의 접근성과 효율성을 향상시키기 위해 기술 혁신, 전략적 파트너십, 시장 확장을 추진하고 있습니다. 투자 회사가 포트폴리오를 최적화하고 비용을 절감하며 변화하는 고객 요구를 충족하기 위해 AI를 채택함에 따라 자산 관리 시장의 AI는 지속적인 혁신과 채택 증가로 미래 전망을 형성하면서 호황을 누릴 것으로 예상됩니다.