자산 관리 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI 유형 (클라우드 기반 및 온-프레미스), 응용 프로그램 (소매, BFSI, 석유 및 가스, 자동차, 항공 우주 등), 지역 통찰력 및 2033 년까지 예측

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자산 관리 시장 개요의 AI

자산 관리 시장의 글로벌 AI는 2024 년에 496 억 달러로 평가되었으며 2025 년에 2033 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 2033 년까지 1,140 억 달러에 이르렀으며 2025 년에서 2033 년까지 41.74%의 CAGR로 확장되었습니다.

AI는 효율성, 정확성 및 확장 성을 혁신하여 자산 관리 산업을 변화시키고 있습니다. 데이터 중심의 의사 결정, 위험 완화 및 운영 효율성에 대한 수요가 점점 더 많이 발생함에 따라 시장 성장은 매우 빠르게 증가하고 있습니다. 자산 관리의 AI에는 포트폴리오 최적화, 위험 분석, 로보 어드바이저를 통한 개인화 된 고객 서비스 및 고급 거래 알고리즘이 포함됩니다. 머신 러닝, 자연어 처리 및 빅 데이터 분석과 같은 기술은 대규모 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 중요한 역할을하는 반면, 생성 AI는 모델 생성 및보고를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. AI 도구 채택 프로세스의 주요 플레이어는 Blackrock, Morgan Stanley 및 Bloomberg와 함께 일부 혁신적인 핀 테크 회사와 함께 있습니다. 지역적으로 시장은 북미에 의해 지배되며, 유럽과 아시아 태평양 지역은 디지털 혁신이 성장을 가속화하고 있습니다. 그러나 AI 모델의 데이터 프라이버시, 규제 조사 및 편견과 같은 지속적인 과제가 있습니다. 자산 관리 분야의 AI의 미래는 ESG 요소에 대한 추가 동화, 복잡한 분석을위한 양자 컴퓨팅 개발, 소매 및 기관 투자에서 AI 기반 솔루션의 광범위한 사용으로 새로운 금융 혁신 시대를 전달 함을 나타냅니다.

Covid-19 영향

자산 관리 산업의 AI는 Covid-19 Pandemic 동안 AI의 채택이 가속화되어 긍정적 인 영향을 미쳤습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid-19 Pandemic은 역사적으로 전례없는 시장 변동성을 가져 왔으며 자산 관리자의 날카로운 변동, 불확실한 추세 및 자산 가치의 빠른 변화를 탐색 할 수있는 자산 관리자의 능력에 막대한 도전을 만들었습니다. AI 기술은 이러한 맥락에서 생명선이되어 데이터, 시나리오 계획 및 의사 결정의 실시간 분석을위한 고급 도구를 제공합니다. AI의 예측 분석 접근 방식에서 관리자는 추세를 예측하여 기회 또는 손실에 즉시 대응할 수 있습니다.

따라서 투자 포트폴리오에서 빠르고 정확한 조정의 필요성으로 인해 포트폴리오 재조정 및 거래 실행과 같은 복잡한 작업을 자동화하는 데 AI가 중요했습니다. 이것은 기업이 원격 작업 설정의 본질과 전통적인 워크 플로의 혼란에 의해 인간의 개입을 줄인다면 운영 효율성을 유지할 수있는 방법이었습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기 위해 자산 관리에 생성 AI의 통합

AI 중심 자산 관리 시장의 주요 새로운 주제는 의사 결정, 고객과의 커뮤니케이션 및 운영에 도움이되는 응용 프로그램과 같은 Generative AI-Such의 성장입니다. 예를 들어, 금융에 대한 세부 보고서를 생성하고, 고객을위한 개인화 된 제안을 제작하고, 구조화되지 않은 정보의 엄청난 양을 소화하여 가상의 투자 전략을 개발하기 위해 생성 AI가 사용되고 있습니다.

예를 들어, 자산 관리자는 이러한 모델을 사용하여 소셜 미디어 감정, 뉴스 기사 및 시장 보고서와 같은 대체 데이터 소스를 처리하고 해석하여 투자자 간의 시장 동향과 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻습니다. 또한, 생성 AI 도구는 규제 제출을 완료하거나 연구 논문의 작성 요약과 같은 반복적 인 작업을 자동화하여 생산성을 높입니다.

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자산 관리 시장 세분화의 AI

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 클라우드 기반 및 온-프레미스로 분류 할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 : 클라우드 기반 AI 솔루션은 유연성, 확장 성 및 비용 효율적인 특성에 대한 인기가 높아지고 있습니다. 자산 관리 회사는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 전 프론트 엔드 인프라 투자없이 AI 구동 도구 및 분석에 액세스 할 수 있습니다. 클라우드 솔루션은 변화하는 시장 상황에 따라 쉽게 통합, 데이터에 대한 실시간 액세스 및 신속하게 확장 가능한 리소스와 같은 이점을 제공합니다. 중소 기업은 상당한 자본 지출없이 고급 기능이 필요합니다.

• 온-프레미스 : 온 프레미스 AI 솔루션은 데이터 보안 및 시스템 관리를 더 잘 제어한다는 점에서 더 좋습니다. 이러한 솔루션은 규제 및 규정 준수 요구 사항이 엄격한 대규모 기관에서 선호됩니다. 기업은 자체 인프라 내에서 민감한 데이터를 자유롭게 저장하고 처리 할 수 있기 때문입니다. 온 프레미스 시스템은보다 안전하고 사용자 정의 가능하며 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 매우 통합 할 수 있습니다. 따라서 기밀성과 운영에 대한 제어가 필요한 조직에 적합한 솔루션입니다. 그러나 초기 투자 및 유지 보수 비용이 더 높습니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 소매, BFSI, 석유 및 가스, 자동차, 항공 우주 등으로 분류 할 수 있습니다.

• 소매 : 소매 애플리케이션은 주로 포트폴리오 관리 최적화, 고객 경험 개선 및 개별 투자자를위한 금융 상품을 조정하기 위해 AI 사용에 중점을 둘 것입니다. AI 도구는 고객 참여를 향상시키는 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 시장 동향, 투자자 행동 및 선호도 분석을위한 소매 자산 관리에 도움이됩니다.

• BFSI : AI는 BFSI (은행, 금융 서비스 및 보험) 공간에서 광범위하게 사용되어 의사 결정 프로세스를 개선하고 거래를 자동화하고 위험 관리를 향상 시키며 훨씬 더 정확한 재무 예측을 제공합니다. 은행, 투자 회사 및 보험 회사는 모두 규제 준수, 사기 탐지 및 클레임 처리와 같은 영역에서 대량 데이터 분석, 패턴 감지 및 작업 자동화를 위해 AI에 의존합니다.

• 석유 및 가스 : 석유 및 가스 산업은 AI를 사용하여 장비 유지 보수를 최적화하고, 운영 성능을위한 예측 분석 및 위험 관리를 위해. AI will help in analyzing data from numerous sources to ensure more effective resource allocation and reduce time spent on operations.

• 자동차 부문의 AI는 자율 주행 차, 전기 자동차 및 지속 가능한 제조와 같은 새로운 기술에 대한 투자 관리를 처리합니다. 여기서 자동차 회사의 자산 관리자는 AI를 사용하여 시장 동향을 인식하고 장기 전략에 영향을 줄 수있는 기술 발전을 분석하여 투자 기회를 판단합니다.

• 항공 우주 : 항공 우주 산업에서 AI는 위성 개발, 방어 계약 및 항공 개선을 포함한 신흥 기술 및 시스템에 대한 투자를 추적하는 데 사용됩니다. AI 기반 솔루션은 항공 우주 회사가 생산 일정을 최적화하고 공급망을 관리하며 자본 지출에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

• 기타 :이 세분화 범주의 다른 그룹은 AI 응용 프로그램이 위험 평가, 포트폴리오 최적화 및 예측 유지 보수에 집중하는 의료, 부동산, 에너지 및 유틸리티와 같은 다른 산업을 나타냅니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장을 늘리기위한 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요 증가

대량의 재무 및 대체 데이터의 가용성은 자산 관리에 AI를 채택하기위한 주요 동인 중 하나입니다. AI는 기업이 거대한 데이터 세트를 빠르고 정확하게 처리하고 분석하여 투자 결정, 위험 평가 및 포트폴리오 최적화를 알리기 위해 귀중한 통찰력을 추출합니다. 자산 관리자는 적시에 정보에 입각 한 결정을 내리기 위해 데이터에 의존하기 때문에 복잡한 데이터 세트를 처리하고 예측 분석을 생성하는 AI 솔루션이 필요합니다.

시장 확장을위한 운영 효율성 및 비용 절감

AI가 포트폴리오 재조정, 거래 실행 및 규정 준수 모니터링과 같은 시간 소모적 인 작업을 자동화 할 수있는 능력은 자산 관리를위한 대중적인 채택 선택입니다. 기업은 AI를 통해 수동 중재 범위를 줄이고 운영 비용을 줄이며 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 이 증가 된 효율성은 특히 마진이 얇고 속도가 가장 높은 산업에서 특히 가치가 있습니다. 따라서 AI는 시장 점유율을 위해 경쟁하는 자산 관리 회사에 매력적인 투자로 입증되었습니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기위한 데이터 개인 정보 및 보안 문제

AI 중심 자산 관리 시장에서 가장 중요한 제한은 데이터 개인 정보 및 보안 문제입니다. 자산 관리자는 매우 민감한 재무 데이터를 다루고 AI 시스템, 특히 클라우드 기반 솔루션의 통합은 데이터 유출, 해킹 및 무단 액세스 가능성에 대한 불안감을 불러 일으켰습니다. 다시 말하지만, 회사는 AI 시스템이 개인 정보 보호 측면에서 토지의 법률을 준수하는 것과 함께 AI 시스템을 확보해야하기 때문에 GDPR 및 CCPA와 같은보다 엄격한 규정에서 나온 복잡성.

기회

ESG 투자에 AI의 채택은 시장에서 제품에 대한 기회를 창출합니다.

이와 관련하여 ESG 투자 증가로 자산 관리자는 AI를 사용하여 전체 투자에서 가능한 많은 ESG 요소를 제공 할 수 있습니다. AI는 뉴스, 소셜 미디어 및 지속 가능성 보고서와 같이 많은 양의 비 구조화 된 데이터를 처리합니다. 기업이 ESG에서 수행하는 방법, 사회적으로 책임감있는 투자자에게 어떤 기회가 존재하는지, ESG 포트폴리오에 대한 이러한 수요는 AI 솔루션에 대한 지식을 통해 정보를 제공하고 지속 가능한 투자 결정에 대한 지식을 보일 것이며, 윤리적 투자에 대한 요구가 커지게 될 것입니다.

도전

AI 모델의 바이어스는 사용자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

자산 관리 시장에서 AI의 주요 과제 중 하나는 AI 모델의 편견입니다. 기계 학습 알고리즘은 과거 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 이러한 데이터는 본질적으로 편향됩니다. 편견이 잘 통제되지 않으면 특정 부문이나 인구 통계 그룹을 무시하는 것과 같은 편견 투자 결정 또는 차별으로 이어질 수 있습니다. 자산 관리 회사의 중요한 과제입니다.

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자산 관리 시장 지역 통찰력의 AI

• 북아메리카

북미는 성숙한 금융 생태계, 기술 정교함 및 AI의 초기 채택으로 인해 자산 관리 시장의 AI의 리더입니다. 예를 들어, 미국에는 세계 최대의 자산 관리 회사 인 Blackrock, Vanguard 및 State Street가 있습니다. 이 회사들이 AI를 사용하는 것도 의사 결정, 위험 관리 및 거래 전략을 개선하려고 노력하고 있습니다. 고도로 개발 된 인프라, AI 연구에 대한 강력한 투자 및 유리한 규제 환경 도이 지역을 지원합니다. 자동화 및 데이터 중심의 투자 전략에 대한 수요가 증가함에 따라 시장의 성장은 더욱 발전하고 있습니다.

• 유럽

유럽 지역은 또한 금융 기술의 발전, 핀 테크 및 금융 서비스 부문의 AI의 응용을 통해 자산 관리 시장의 AI에서 중요한 역할을합니다. 이 지역은 포트폴리오 관리, 위험 완화 및 고객 서비스에서 AI 도구를 더 많이 채택하고 있습니다. 영국, 독일 및 스위스는 규제 준수 및 투명성의 리더입니다. AI는 또한 투자 전략에서 ESG 요소를 구현하는 데 사용되며, 이는 지속 가능한 투자에 대한 관심 증가로 인해 유럽에서 중요한 시점입니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역의 자산 관리 시장의 AI는 주로 자산 상승이 우세한 중국, 일본 및 인도와 같은 국가의 디지털 혁신으로 인해 기하 급수적 인 성장을 목격하고 있습니다. 이러한 시장은 점점 더 많은 AI를 적용하여 거래를 최적화하고 고객 경험을 향상 시키며 대규모 포트폴리오를 관리합니다. 이 지역의 전통적인 자산 관리는 AI의 증가를 보았지만 Fintech Startups는 AI 중심의 로보 어드바이저 및 자동 거래 시스템으로 혁신합니다. 그럼에도 불구 하고이 지역은 AI의 속도와 범위에 도전하는 다양한 규제 환경에 직면 해 있습니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

주요 엔터프라이즈 플레이어는 전략적 혁신과 시장 성장을 통해 자산 관리 시장에서 AI를 형성하고 있습니다. 회사는 기계 학습, 자연 언어 처리 및 빅 데이터 분석과 같은 고급 AI 기술을 통합하여 포트폴리오 관리, 위험 평가 및 거래 전략을 향상 시켰습니다. 또한 AI 중심의 개인 재정 조언, 로보 어드바이저 및 광범위한 투자자 요구를 충족시키는 ESG 투자 전략으로 제품 오퍼링을 향상시키고 있습니다. 또한 확장 된 시장 범위와보다 효율적인 유통을 위해 디지털 플랫폼 및 클라우드 기반 솔루션을 활용하고 있습니다. 연구 개발에 대한 투자, 데이터 보안 측정 및 새로운 지역 시장 검색은 모두 자산 관리 산업의 AI에서 성장을 주도하고 트렌드를 창출하는 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 개발

2024 년 4 월 : 자산 관리 시장의 AI는 2024 년 4 월 JPMorgan Chase가 지나치게 공격적인 투자자를 식별하기 위해 설계된 예측 AI 시스템을 특허하려고했을 때 중요한 개발을 보았습니다. 이것은 금융 부문에서보다 정확하고 효율적인 위험 관리를 위해 AI를 통합하는 가장 중요한 단계입니다. 은행은 AI를 사용하여 잠재적 고위험 행동을 조기에 예측하고 플래그하여 의사 결정 과정을 개선하고 변동성을 보호하려고 노력하고 있습니다. 이는 자산 관리의 안정성과 수익성을 보장하는 데 AI의 중요성이 커지고 있습니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

데이터 중심의 의사 결정, 운영 효율성, 기계 학습 및 빅 데이터 분석에 대한 수요가 증가함에 따라 자산 관리 시장의 AI에서 지속적인 성장이 예상됩니다. 시장 확장은 자동화, 위험 관리 및 개인화 된 투자 전략으로 더욱 지원됩니다. 데이터 개인 정보 보호 문제, 규제 복잡성 및 AI 모델의 가능한 편견과 같은 시장에 존재하는 과제는 시장 성장을 주도하기위한 실시간 통찰력과 AI 구동 솔루션의 요구가 증가함에 따라 상쇄 될 것입니다. 주요 업계 플레이어는 자산 관리에서 AI의 접근성과 효과를 향상시키기 위해 기술 혁신, 전략적 파트너십 및 시장 확장을 진행하고 있습니다. 투자 회사가 AI를 채택하여 포트폴리오를 최적화하고 비용을 줄이며 고객의 변화하는 요구를 충족시키기 때문에 자산 관리 시장의 AI는 혁신과 미래의 전망을 형성하는 혁신과 채택이 증가함에 따라 붐을 일으킬 것으로 예상됩니다.