人工智能在资产管理市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（基于云和本地）、按应用（零售、BFSI、石油和天然气、汽车、航空航天等）以及到 2035 年的区域见解和预测

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资产管理市场中的人工智能概述

2026年，全球人工智能资产管理市场估值为99.6亿美元，到2035年最终达到2290.3亿美元，2026年至2035年复合年增长率为41.74%。

人工智能正在通过彻底改变效率、准确性和可扩展性来改变资产管理行业。随着对数据驱动决策、风险缓解和运营效率的需求越来越多，市场增长速度非常快。资产管理中的人工智能涉及投资组合优化、风险分析、通过机器人顾问提供的个性化客户服务以及更先进的交易算法。机器学习、自然语言处理和大数据分析等技术有助于从大型数据集中提取可行的见解，而生成式人工智能则使模型创建和报告更加高效。人工智能工具采用过程中的一些关键参与者包括贝莱德、摩根士丹利和彭博社，以及一些创新的金融科技公司。从地区来看，该市场以北美为主，其次是欧洲和亚太地区，这些地区的数字化转型正在加速增长。然而，人工智能模型仍然存在一些持续的挑战，例如数据隐私、监管审查和偏见。人工智能在资产管理领域的未来表明ESG因素的进一步同化、量子计算复杂的分析以及人工智能驱动的解决方案在零售和机构投资中的广泛使用，开创了金融创新的新时代。

COVID-19 的影响

由于在 COVID-19 大流行期间人工智能的加速采用，资产管理行业中的人工智能产生了积极影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19大流行带来了历史上前所未有的市场波动，并对资产管理公司应对剧烈波动、不确定趋势和资产价值快速变化的能力提出了巨大挑战。人工智能技术成为了这种背景下的生命线，为实时数据分析、场景规划和决策提供了先进的工具。在人工智能的预测分析方法中，管理者能够预测趋势，从而对可能放弃的机会或损失做出迅速反应。

因此，投资组合快速、精确调整的需求使得人工智能在自动化复杂任务（例如投资组合再平衡和交易执行）方面变得非常重要。这就是公司如何保持运营效率，即使他们通过远程工作设置的本质和对传统工作流程的干扰减少了人为干预。

最新趋势

将生成式人工智能融入资产管理以推动市场增长

人工智能驱动的资产管理市场的一个重要新兴主题是生成式人工智能（例如大型语言模型 (LLM)）的增长，这些应用程序可帮助决策、与客户沟通和运营。例如，生成式人工智能现在被用来生成详细的财务报告、为客户制定个性化建议，以及通过消化大量结构化和非结构化信息来制定假设的投资策略。

例如，资产管理公司使用此类模型来处理和解释替代数据源，例如社交媒体情绪、新闻文章和市场报告，以便更深入地了解市场趋势和投资者的行为。此外，生成式人工智能工具通过自动执行重复性任务（例如完成监管文件或起草研究论文摘要）来提高生产力。

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人工智能在资产管理市场细分中的应用

按类型

根据类型，全球市场可分为基于云的市场和本地市场

• 基于云:基于云的人工智能解决方案因其灵活性、可扩展性和成本效益而越来越受欢迎。资产管理公司可以通过基于云的平台访问人工智能驱动的工具和分析，而无需大量的前端基础设施投资。云解决方案提供的优势包括更轻松的集成、实时访问数据以及根据不断变化的市场条件快速扩展资源。中小型企业需要先进的能力，而无需大量的资本支出。

• 本地:然而，本地人工智能解决方案在更好地控制数据安全和系统管理方面表现更好。此类解决方案受到具有严格监管和合规要求的大型机构的青睐，因为它使公司可以自由地在自己的基础设施内存储和处理敏感数据。本地系统更安全、更可定制，并且可以与现有企业应用程序高度集成；因此，对于需要保密和控制运营的组织来说，这是正确的解决方案。然而，它们的初始投资和维护成本确实较高。

按申请

根据应用，全球市场可分为零售、BFSI、石油和天然气、汽车、航空航天等

• 零售:零售应用将主要侧重于利用人工智能进行投资组合管理优化、改善客户体验以及为个人投资者量身定制金融产品。人工智能工具有助于零售资产管理，分析市场趋势、投资者行为和偏好，从而提供提高客户参与度的定制解决方案。

• BFSI:人工智能广泛应用于 BFSI（银行、金融服务和保险）领域，以改善决策流程、自动化交易、增强风险管理并提供更准确的财务预测。银行、投资公司和保险公司都依赖人工智能在监管合规、欺诈检测和索赔处理等领域进行大量数据分析、模式检测和任务自动化。

• 石油和天然气:石油和天然气行业使用人工智能来优化设备维护、运营绩效预测分析以及管理风险。人工智能将有助于分析来自众多来源的数据，以确保更有效的资源分配并减少运营时间。

• 汽车:汽车领域的人工智能涉及新技术的投资管理，例如自动驾驶汽车、电动汽车和可持续制造。在这里，汽车公司的资产管理者使用人工智能通过识别市场趋势和分析可能影响长期战略的技术进步来判断投资机会。

• 航空航天:在航空航天行业，人工智能用于跟踪新兴技术和系统的投资，包括卫星开发、国防合同和航空改进。基于人工智能的解决方案可帮助航空航天公司优化生产计划、管理供应链并就资本支出做出明智的决策。

• 其他:此细分类别下的其他组代表其他行业，例如医疗保健、房地产、能源和公用事业，其中人工智能应用专注于风险评估、投资组合优化和预测性维护。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

对基于数据的决策的需求不断增长以推动市场发展

大量金融和另类数据的可用性是在资产管理中采用人工智能的关键驱动力之一。人工智能帮助企业快速、准确地处理和分析庞大的数据集，提取有价值的见解，为投资决策、风险评估和投资组合优化提供信息。由于资产管理者依靠数据在正确的时间做出明智的决策，他们需要能够处理复杂数据集并产生预测分析的人工智能解决方案。

提高运营效率并降低成本以扩大市场

人工智能能够自动执行耗时的任务，例如投资组合重新平衡、交易执行和合规监控，使其成为资产管理的热门采用选择。通过人工智能，企业可以减少人工干预的范围，降低运营成本，并更快地做出决策。这种效率的提高对于利润微薄且速度至关重要的行业尤其有价值；因此，事实证明，对于资产管理公司争夺市场份额而言，人工智能是一项有吸引力的投资。

制约因素

数据隐私和安全问题可能阻碍市场增长

人工智能驱动的资产管理市场最显着的限制是数据隐私和安全问题。资产管理公司处理非常敏感的财务数据，而人工智能系统（尤其是基于云的解决方案）的集成引发了人们对数据泄露、黑客攻击和未经授权访问的可能性的担忧。同样，复杂性来自于 GDPR 和 CCPA 等更严格的法规，因为公司还必须确保其人工智能系统的安全，并在隐私方面遵守当地法律。

机会

ESG投资中人工智能的采用为市场上的产品创造了机会

从这方面来看，随着ESG投资的增长，资产管理公司可以利用人工智能在整体投资中提供尽可能多的ESG因素。人工智能处理大量非结构化数据（例如新闻、社交媒体，甚至可持续发展报告），以分析公司在 ESG 方面的表现，对社会责任投资者存在哪些机会，而这种对 ESG 投资组合的需求将看到人工智能解决方案的利用，使投资者能够了解明智的、可持续的投资决策，并做出回答，从而满足日益增长的道德投资需求。

挑战

人工智能模型的偏差可能是用户面临的潜在挑战

资产管理市场人工智能的主要挑战之一是人工智能模型的偏差。机器学习算法严重依赖历史数据。然而，此类数据本质上是有偏见的。如果这种偏见控制得不好，可能会导致有偏见的投资决策或歧视，例如忽视特定部门或人口群体。对于资产管理公司来说，这是一个至关重要的挑战:如何使人工智能模型公平、透明，并负责建立信任和人工智能驱动策略的准确性。

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资产管理市场中的人工智能区域洞察

• 北美

北美由于其成熟的金融生态系统、技术的成熟度以及较早采用人工智能的优势，在资产管理市场的人工智能领域处于领先地位。例如，美国拥有一些全球最大的资产管理公司:贝莱德（BlackRock）、先锋集团（Vanguard）和道富银行（State Street）。随着这些公司寻求改善决策、风险管理和交易策略，它们对人工智能的使用也在增加。高度发达的基础设施、对人工智能研究的强劲投资以及有利的监管环境也为该地区提供了支持。对自动化和数据驱动的投资策略不断增长的需求进一步推动了市场的增长。

• 欧洲

欧洲地区在资产管理市场的人工智能中也发挥着重要作用，通过金融技术（FinTech）的进步以及人工智能在金融服务领域的应用而实现增长。该地区在投资组合管理、风险缓解和客户服务方面正在更多地采用人工智能工具。英国、德国和瑞士在这方面处于领先地位监管合规性和透明度。人工智能还用于在投资策略中实施 ESG 因素，这在欧洲是一个重要的点，因为人们对可持续投资的兴趣日益浓厚。

• 亚洲

亚太地区资产管理市场的人工智能正在呈指数级增长，主要受到中国、日本和印度等财富不断增长的国家数字化转型的推动。这些市场越来越多地应用人工智能来优化交易、增强客户体验和管理大型投资组合。虽然该地区的传统资产管理已经看到人工智能的兴起，但这里的金融科技初创公司利用人工智能驱动的机器人顾问和自动交易系统进行创新。尽管如此，该地区仍面临多元化的监管环境，对人工智能的速度和范围提出了挑战。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

主要企业参与者正在通过战略创新和市场增长来塑造资产管理市场的人工智能。这些公司一直在整合机器学习、自然语言处理和大数据分析等先进的人工智能技术，以增强投资组合管理、风险评估和交易策略。他们还通过人工智能驱动的个人财务建议、机器人顾问和 ESG 投资策略来增强产品供应，以满足广泛的投资者需求。此外，他们还利用数字平台和基于云的解决方案来扩大市场范围并提高分销效率。研发投资、改进数据安全措施以及寻找新的区域市场都有助于推动资产管理行业人工智能的增长并创造趋势。

顶级人工智能资产管理公司名单

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

重点产业发展

2024 年 4 月: 2024 年 4 月，资产管理市场的人工智能取得了重大发展，当时摩根大通寻求为其旨在识别过于激进的投资者的预测人工智能系统申请专利。这是整合人工智能以实现金融领域更精准、更高效的风险管理的最重要一步。该银行正试图通过使用人工智能及早预测和标记潜在的高风险行为来改进其决策流程并防止波动。人工智能在确保资产管理的稳定性和盈利能力方面变得越来越重要。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

由于对数据驱动决策、运营效率和管理的需求不断增加，资产管理市场中的人工智能预计将持续增长。机器学习和大数据分析。自动化、风险管理和个性化投资策略进一步支持市场扩张。市场中存在的挑战，例如数据隐私问题、监管复杂性以及人工智能模型中可能存在的偏差，将被对实时洞察和人工智能驱动的解决方案日益增长的需求所抵消，以推动市场增长。主要行业参与者正在推进技术创新、战略合作和市场拓展，以提高人工智能在资产管理领域的可及性和有效性。随着投资公司采用人工智能来优化投资组合、降低成本并满足客户不断变化的需求，资产管理市场中的人工智能预计将蓬勃发展，持续的创新和更多的采用将塑造其未来前景。