报告概述

到 2033 年，全球资产管理中的生成式 AI 市场规模预计将从 2023 年的2.894 亿美元增长到31.095 亿美元左右，期间复合年增长率为 26.8%预测期为2024年至2033年。2023年，北美占据主导市场地位，占据47.6%以上份额，收入1.377亿美元。

资产管理中的生成式人工智能是指使用先进的人工智能方法，包括生成模型、生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器 (VAE)，用于增强资产管理实践。生成式人工智能通过评估大量数据增强远见，从而进一步帮助了解模式和趋势，从而增强资产管理能力。

资产管理中生成式人工智能的市场正在蓬勃发展在对投资组合优化、有效投资决策、效率提高以及数字财富管理整合日益增长的需求的推动下，财富管理行业快速发展。此外，全球财富快速增长，从而导致对潜在资产或财富管理工具的需求增加。

例如，根据世界知识产权组织（WIPO）的数据，全球范围内的资产投资有所增加。过去 15 年中，品牌、设计、数据和软件等无形资产的投资增长速度是实体资产投资的 3 倍。

在资产管理中快速采用生成式人工智能的主要驱动力包括提高运营效率和改善客户个性化的需求。该技术能够快速处理和分析大量数据，从而优化资产配置和风险管理方案。

此外，对定制投资解决方案和策略的需求推动了人工智能工具的集成，这些工具可以大规模提供个性化的财务建议和投资组合管理。资产管理领域对生成式人工智能的市场需求主要由银行、金融机构和保险公司推动。这些实体利用人工智能来完善资产管理策略，增强决策流程，并通过定制金融产品改善客户服务。

金融领域数字化转型的推动，加上监管要求和竞争的不断加剧，需要采用生成式人工智能等先进技术来保持竞争优势​。资产管理市场中的生成人工智能存在巨大的增长机会，特别是在自动化和优化后台运营及合规流程方面。

根据普华永道的报告，平台正在不断发展预计到 2027 年将处理近 6 万亿美元的资产。这是一个显着的增长，几乎是 2022 年记录的3.1 万亿美元的两倍。毕马威最近进行的一项调查强调，生成式人工智能的采用正在获得巨大的吸引力。研究显示，3 月份，50% 的高管表示他们有可能在未来 6 到 12 个月内将预算分配给生成式 AI。

到6 月，这一势头大幅增长，近40% 的高管计划将生成式 AI 的投资增加50% 到 99%。此外，45% 的受访者表示打算将生成式人工智能项目的预算增加一倍。

机器学习模型的不断进步，特别是在神经网络和自然语言处理等领域，使得生成式人工智能变得更加复杂资产管理中的应用程序。这些进步促进了新数据的生成和预测分析能力的增强，使资产管理公司能够更深入地了解市场趋势，并对未来市场走势做出更准确的预测​。

关键要点

• 2023年，基于云的解决方案在资产管理市场的生成式人工智能中占据主导地位，取得了令人印象深刻的成绩全球份额57.3%。它们的可扩展性和成本效益继续推动各行业的采用。
• 投资组合管理解决方案在 2023 年占据超过 31.6% 的市场份额，凸显了人工智能在优化投资策略和最大化回报方面发挥的关键作用。
• 资产管理公司代表了最大的最终用户群体，在 2023 年占据了 48.7% 的市场份额。 2023.这些公司是利用生成式人工智能来提高决策和运营效率。
• 北美成为地区领导者，到 2023 年占据全球47.6%以上的市场份额。这种主导地位反映了该地区强大的技术基础设施和人工智能驱动工具的早期采用。
• 根据瑞银的数据，平均财富和资产增长从2000 年至 2010 年间每年 3.7% 增至 2010 年至 2023 年间近6.3%。这种显着增长对复杂的资产管理解决方案产生了更高的需求，而人工智能处于最前沿。
• 福布斯强调，生成式人工智能可以将银行业的生产力提高高达 5%，同时有可能将全球支出减少惊人的3000亿美元。这种变革潜力使生成式人工智能成为金融服务游戏规则的改变者。

部署模式分析

2023年，基于云的细分市场占据主导市场地位，在资产管理市场的全球生成人工智能市场中占据了超过57.3%的份额。这主要是由基于云的平台的灵活性、可扩展性和成本效率驱动的。

基于云的生成人工智能解决方案提供了广泛的计算能力和存储能力，这是处理大型数据集和运行复杂算法所需的。基于云的生成式人工智能解决方案减少了对 IT 基础设施独特的前期资本投资的需求。这将使更多的资产管理公司能够有效利用先进的人工智能工具，从而实现尖端技术的民主化。

此外，基于云的部署还有助于人工智能模型的快速集成，从而确保资产管理策略的高度响应适应不断变化的市场状况。它还促进有效的协作和可访问性，从而使团队和相关人员能够访问关键数据。

应用分析

2023 年，投资组合管理细分市场占据了市场主导地位，在资产管理市场的全球生成人工智能市场中占据了超过31.6%的份额。这是由于资产管理公司对有效决策工具的需求不断增长。投资组合优化技术通过使用生成人工智能分析大量数据集来帮助定制投资策略。

此外，将生成人工智能集成到投资组合管理中可以简化资产配置，并大大减少市场分析和场景模拟所需的时间。这反过来又会导致更加动态和有效的投资决策。

这种主导地位得到进一步支持金融市场日益复杂和非结构化数据量不断增加。例如，据MarTech Alliance称，到2025年，非结构化数据量将从33泽字节增长到175泽字节，即1750亿太字节。人工智能技术的持续创新正在提高预测分析的准确性，从而使非结构化数据的分析变得更加容易。

最终用户分析

2023 年，资产管理公司细分市场占据主导市场地位，在资产管理市场的全球生成人工智能市场中占据了超过48.7% 的份额。这主要是由于他们的投资能力和增强运营能力的需要。

资产管理公司正在利用生成式人工智能技术进行有效的数据分析、改进决策和开发个性化产品/服务，因为这些是当前金融格局的需求。生成式人工智能以其先进的工具而闻名，这些工具能够在更短的时间内以更高的精度进行财务分析、风险评估和预测建模。

此外，这种集成还提供可扩展性和成本效率，从而使资产管理公司能够在无需大量前期投资的情况下优化其运营。总体而言，生成式人工智能往往会提高生产力，并使资产管理公司能够根据不断变化的市场条件快速运营。

主要细分市场

按部署模型

• 基于云的
• 本地部署
• 混合

按应用

• 投资组合管理
• 风险管理
• 客户参与和个性化
• 研究与分析
• 其他

按最终用户

• 资产管理公司
• 银行和金融机构商业机构
• 保险公司
• 企业

驱动因素

对更好的投资决策的需求不断增加

金融机构和银行对更好的投资决策的需求不断增长，一直是市场的重要驱动力。随着金融市场变得越来越复杂和波动，对分析大量数据集并识别可行见解的先进工具的需求不断增加。

借助历史数据，生成式人工智能可以有效预测市场趋势和市场波动。这使得人们能够做出主动决策并实时调整投资策略。此外，生成式人工智能还有助于根据个人客户资料个性化投资策略，从而提高客户满意度和长期关系。

约束

更高的初始投资

更高初始投资成本往往会限制全球生成式人工智能在资产管理市场的发展。实施先进的生成式人工智能技术需要大量资金用于软件、硬件和基础设施，这会对中小型企业产生很大影响。

此外，需要进行专门培训来获得所需技能，这增加了公司的财务压力。这种成本可能会阻碍组织采用生成式人工智能，因为与长期效率和收益相比，这些公司可能会强调短期成本管理。

机遇

以数字方式整合财富管理

资产管理市场中的生成式人工智能的重要机遇之一是它与数字财富管理的整合，以增强客户体验和运营效率。这还有助于以更高的效率和精度管理投资组合。

此外，将生成式人工智能融入财富管理将有助于对波动的市场做出更灵活的反应，并增强利用各种投资机会的能力。此外，这还有助于财富管理机构通过自然语言处理、人工智能和预测分析等各种技术简化内部流程，从而减少日常任务所花费的时间。

挑战

无法获得可靠或准确的数据

当前市场上无法获得可靠或准确的数据，这对资产管理中的生成式人工智能提出了重大挑战市场。生成式人工智能的有效性主要取决于数据的质量和可用性。它需要多样化、广泛且准确标记的数据集。这有助于训练能够做出实时决策和预测的算法。

但是，金融市场面临着各种挑战与数据质量相关的问题，包括数据集不完整、信息有偏差或数据不足。这可能会影响人工智能模型的可靠性和性能。这不仅限制了生成式人工智能的能力，而且还产生了次优投资决策的风险。

增长因素

资产管理市场中生成式人工智能的增长受到几个关键因素的推动。首先，该技术显着提高运营效率的能力是主要驱动力。生成式人工智能通过分析大量数据来生成可操作的见解，从而促进更好的决策和运营敏捷性，从而提高绩效指标，例如节省成本和更快的响应时间。

此外，对个性化投资解决方案的需求不断增长，事实证明，生成式人工智能根据个人客户需求定制服务和策略的能力是不可或缺的。乐。另一个重要的增长动力是对强大的风险管理解决方案的需求日益增加。

生成式人工智能通过分析不同的数据源（包括市场数据、财务报告和全球经济指标）来增强预测市场趋势和识别潜在风险的能力。这种主动的风险评估方法可以帮助资产管理者更有效地减轻潜在损失​

新兴趋势

资产管理中生成式人工智能应用的新兴趋势凸显了该技术的快速发展。一个显着的趋势是人工智能的整合，通过个性化的财务建议和投资组合管理来增强客户体验。这种定制是通过分析客户数据和市场状况来提供量身定制的建议来实现的，从而显着提高客户满意度和保留率。

向基于云的解决方案的转变是另一个关键趋势。这些平台rms 提供可扩展性和成本效益，使资产管理者能够实施复杂的人工智能工具，而无需本地系统通常所需的大量前期投资。基于云的人工智能应用部署可确保资产管理公司能够保持敏捷性并快速响应市场变化，这在快节奏的金融领域是一个至关重要的优势​。

业务优势

在资产管理中实施生成式人工智能的业务优势是深远而多样的。首先也是最重要的是，生成式人工智能可以自动执行数据分析和报告生成等日常任务，从而释放人力资源以专注于更具战略性的举措。这种转变不仅降低了运营成本，还通过使员工能够从事更有意义和更有回报的工作来提高员工满意度。

此外，生成式人工智能的高级分析功能可以实现更好的资产配置和投资策略公式化。通过处理和学习历史数据，人工智能可以发现传统分析方法可能不明显的投资机会。这种能力可以带来更明智的投资决策，并可能带来更高的投资回报。

此外，生成式人工智能在合规和风险管理中的使用不容小觑。随着监管要求的不断提高，人工智能实时监控和确保合规的能力可以帮助资产管理公司更有效地应对复杂的监管环境，从而降低处罚或声誉受损的风险​。

区域分析

2023年，北美在资产管理市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了超过47.6% 份额，收入约为1.377 亿美元。这一巨大的市场份额是由几个关键因素推动的这些因素凸显了该地区在资产管理领域采用和整合生成式人工智能技术方面的领先地位。

首先，北美强大的金融生态系统，加上各企业的高技术采用率，为人工智能创新奠定了肥沃的基础。该地区在数字化转型方面一直处于领先地位，其中包括将人工智能集成到关键业务运营中。

这种采用得到了对人工智能研发的大量投资的大力支持，这不仅推动了创新，还促进了资产管理中先进人工智能应用的快速部署。此外，美国和加拿大主要金融和技术中心的存在也促成了这种主导地位。

这些中心是众多专注于人工智能和机器学习的初创公司和老牌公司的所在地，这些公司不断突破人工智能和机器学习的界限。资产管理。科技公司和金融机构之间的协作环境培育了独特的创新和解决方案，以满足资产管理者的复杂需求。

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

主要参与者分析

Generativ运营的领先公司之一资产管理市场中的AI是Blackrock Inc.，它是一家美国跨国投资公司，提供咨询和风险管理解决方案。此外，该组织还提供现金管理、担保借贷和客户洞察部门等服务。

另一家著名公司是 Numerai，以其积极主动的技术采用而闻名。该对冲基金平台结合人工智能、区块链技术、机器学习和数据科学来实现平衡的经济模型。

市场主要参与者

• BlackRock
• Numerai
• Kensho
• 两个西格码
• Vanguard
• State Street
• Aptiv
• Qplum
• XTX Markets
• QuantConnect
• ServiceNow
• SAS
• 其他主要参与者

近期进展

• 9 月份2024 年，贝莱德准备推出超过300 亿美元tong> 与科技巨头微软合作的人工智能投资基金，建设数据中心和能源项目，以满足人工智能不断增长的需求。贝莱德与其新的基础设施投资部门 Global Infrastructure Partners 推出的金融合作伙伴关系将成为华尔街有史以来筹集的最大投资工具之一。
• 2024 年 6 月，施罗德旗下专业私募市场业务部门施罗德资本 (Schroders Capital) 推出了其生成式人工智能投资分析师 (GAiiA) 平台，施罗德旗下专业私募市场业务部门管理着价值 940 亿美元的资产。这项创新旨在加快对大量数据的分析，使我们的私募股权投资专家能够专注于通过战略投资活动创造价值，以进一步支持客户的投资需求。
• 2024 年 2 月，S&P Global 推出了人工智能 (AI) – enaS&P 全球市场（Marketplace）上的出血搜索。 Marketplace 是 S&P Global 的数据和解决方案探索平台，代表 S&P Global 所有五个部门、Sustainable1、Kensho 和精选第三方提供商的产品。此外，它还主动推荐其他相关数据集和服务，从而拓宽用户的视野。