报告概述

到 2034 年，生成式 AI 交易市场规模预计将达到23.587 亿美元，从 2024 年的2.453 亿美元增长，预测期间复合年增长率为 25.4% 2025 年至 2034 年期间。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了47.6%以上份额，收入1.167 亿美元。

交易中的生成式人工智能包括部署先进的人工智能技术来模拟和预测市场行为，使交易者能够做出更明智的决策。这些人工智能系统利用大量数据集来识别可以预测未来市场走势的模式和趋势。

由于金融市场日益复杂以及对先进分析工具的需求，交易中的生成式人工智能市场正在经历快速增长。。金融机构和交易者正在采用生成式人工智能技术，通过提高预测准确性、优化交易策略和降低操作风险来获得竞争优势。

在交易中采用生成式人工智能的主要驱动因素包括需要增强计算能力来处理大量数据、需要更精确的预测分析以及希望最大限度地减少交易策略中的人为错误。金融机复合年增长率 (CAGR) 34.2%，凸显了人工智能技术在各个领域的加速采用和融合。

在电子商务领域，二手交易平台市场正在稳步增长，预计将从 2023 年的12 亿美元增加到 2033 年的约20 亿美元，复合年增长率为 5.3%。这一增长是由消费者对可持续发展和二手商品的承受能力日益浓厚的兴趣所推动的。

同样，全球运动鞋交易平台市场正在经历强劲扩张，预计到 2033 年，估值将达到26.073 亿美元，高于 2023 年的9.52 亿美元。该市场的复合年增长率为10.6%，围绕运动鞋收藏和时尚的充满活力的文化推动了这一趋势。

交易中对生成式人工智能的需求正在上升，特别是在对冲基金、投资银行和金融服务提供商之间寻求提高交易决策的速度和准确性。这项技术对于开发可以预测市场趋势并在最佳时间执行交易的复杂模型至关重要，从而最大限度地提高回报并最大限度地降低风险。

关键要点

• 交易中的生成式人工智能市场预计将从 2024 年的2.453 亿美元增长到美元到 2034 年，市场规模将达到 23.587 亿美元，反映出预测期内复合年增长率高达 25.4%。
• 2024 年，北美占据市场主导地位，占据 47.6% 的份额，产生1.167 亿美元收入。该地区的强大影响力得益于人工智能在金融交易和高级分析领域的快速采用。
• 金融数据生成细分市场在 2024 年引领市场，占总份额的61.7%以上。
• 本地部署细分市场在 2024 年保持领先的市场地位，因为金融机构优先考虑增强数据安全和控制——人工智能驱动的交易模型和算法交易系统的关键因素。
• 投资组合优化细分市场在 2024 年占据了超过48.5%的市场份额，强调其通过人工智能驱动在完善投资策略、最小化风险和最大化回报方面的作用

分析师的观点

生成人工智能市场的快速扩张带来了大量的投资机会，特别是在开发可以提供对市场动态的独特见解的专有算法方面。投资者对率先将人工智能融入金融交易系统的初创公司和技术公司特别感兴趣，预计随着这些技术成为主流，投资回报率将很高。

重要影响交易中生成式人工智能增长的因素包括技术进步、数据可用性的增加以及不断变化的监管环境。人工智能与区块链和物联网等其他技术的集成进一步增强了交易系统的功能，创建了更强大、更安全的交易平台。

交易中生成式人工智能的监管环境正在不断发展，以解决这些技术带来的复杂性。监管机构正致力于确保人工智能驱动的交易的透明度、问责制和公平性，以保护市场诚信并防止市场操纵或内幕交易等潜在滥用行为。

政策制定者、技术提供商和金融机构等利益相关者之间的持续对话对于建立支持创新、同时保护市场参与者的监管框架至关重要。

生成式人工智能技术的最新进展彻底改变了交易格局PE 通过引入能够实时数据处理和分析的更复杂的算法。这些创新有助于更快地适应市场变化，并使交易者能够利用预测分析进行战略决策。

北美市场规模

2024 年，北美在交易市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了超过 47.6% 的份额，收入为 美元1.167 亿。这种主导地位很大程度上归功于该地区先进的技术基础设施以及由领先科技公司和金融机构组成的强大生态系统，这些公司和金融机构是采用和集成生成式人工智能交易解决方案的先驱。

在私营和公共部门的支持下，对人工智能研发的大量投资进一步巩固了北美在这一细分市场的领导地位。城市喜欢纽约和芝加哥被称为金融中心，已成为生成式人工智能交易工具的创新中心。

该地区主要技术和金融参与者的存在促进了生成式人工智能在复杂交易策略和操作中的不断进步和应用。此外，北美的监管环境越来越适应人工智能技术，框架不断发展以促进创新，同时确保交易实践的稳健合规性和安全性。

最后，北美大学、科技公司和金融机构之间的教育和合作努力有助于培养熟练的劳动力和生成人工智能的创新研究。这些合作对于推动技术在交易中的应用至关重要，确保北美始终处于金融领域技术革命的前沿。

作者类型分析

2024年，金融数据生成细分市场在交易市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了61.7%以上的份额。这一领先地位主要归功于其在创建反映真实市场状况的高度准确和可靠的金融数据方面发挥的关键作用。

通过利用专门的算法和神经网络，该细分市场生成的数据可帮助交易者和投资者发现模式、预测市场趋势并增强决策流程，从而显着改善交易策略和风险管理。

交易者必须分析的金融数据的数量和复杂性不断增加，进一步支持了金融数据生成细分市场的卓越地位。在数据是重要资产的环境中，生成和利用可以模拟各种市场条件的合成数据的能力是非常宝贵的。

这种能力允许金融进入机构可以对交易策略进行广泛的测试和优化，而无需承担与现实世界交易相关的直接金融风险。此外，生成式人工智能在金融数据生成中的集成有助于满足对更复杂、数据驱动的投资策略日益增长的需求。

它实现了数据分析的自动化，使人类分析师能够专注于战略决策和创新。该细分市场的增长受到金融行业快速数字化转型的推动，其中数据分析和机器学习在保持竞争力方面发挥着关键作用​。

此外，随着监管合规性变得更加严格，生成和使用准确的金融数据的能力可确保机构能够遵守这些法规，同时仍能实现最佳的市场绩效。金融数据生成部门的技术还通过提供透明且可追溯的数据传输来支持合规性

通过部署分析

2024 年，本地细分市场在交易生成人工智能市场中占据主导地位，这主要是由于其提供增强的数据安全性和控制能力，这是金融交易领域的关键要求。

金融机构和贸易公司优先考虑本地部署，因为这使他们能够保持对数据和交易算法的严格控制，这在数据泄露可能造成重大财务和声誉后果的情况下至关重要。

本地解决方案因其能够与现有 IT 基础设施无缝集成而受到青睐，而现有 IT 基础设施通常是成熟金融实体中的复杂环境。该部署模型支持实时交易所需的高性能计算能力，减少延迟，这对于高频交易至关重要频繁的交易操作。

数据和处理能力的紧密结合确保了交易可以在毫秒内执行，这在交易世界中具有竞争优势。此外，本地模型使贸易公司能够根据特定的监管和运营要求灵活地定制和扩展其人工智能解决方案。

这在数据主权法严格的地区或公司在特定合规标准下运营的地区尤其重要。通过将基础设施保留在内部，公司可以根据其独特的战略需求定制生成式人工智能应用程序，从而提高交易操作的有效性和效率。

总体而言，虽然基于云的模型和混合模型因其可扩展性和成本效益而受到关注，但本地部署在控制、安全性和低延迟至关重要的环境中继续处于领先地位。随着技术的发展，我们可能会看到更明显的混合动力转变模型，将本地基础设施的安全性与云解决方案的灵活性融为一体，为具有前瞻性思维的交易公司提供两全其美的解决方案。

通过应用分析

2024 年，投资组合优化细分在交易市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了超过48.5% 份额。这种领先地位很大程度上是由于其通过先进的数据分析和模拟技术在提高投资组合的财务绩效和风险管理能力方面发挥着关键作用​。

投资组合优化领域的主导地位是由于其处理和分析大量数据集以识别传统方法不明显的隐藏模式和相关性的能力所驱动的。生成式人工智能能够构建针对风险调整回报进行优化的多元化投资组合，从而显着提高投资动态市场环境中的评估策略​。

此外，生成式人工智能在投资组合优化中的集成可以实现实时场景分析和调整。这种能力对于在波动的市场中管理投资组合至关重要，因为它使投资者能够快速响应市场变化并在各种经济条件下保持投资组合绩效。

此外，金融市场日益复杂以及对更复杂的投资工具的需求也支持了对该细分市场的需求。随着金融工具和市场行为变得越来越复杂，利用先进人工智能技术简化和增强决策流程的能力成为金融公司的显着竞争优势。

关键细分市场

按类型

• 金融数据生成
• 市场模拟

按类型部署

• 基于云
• 本地
• 混合

按应用划分

• 投资组合优化
• 交易策略制定
• 风险评估和管理

驱动程序

增强的预测分析和决策

其中之一推动生成式人工智能在交易中采用的主要驱动力是其增强预测分析和决策过程的能力。这项技术有助于对海量数据集进行更深入的分析，使交易者能够识别传统方法可能不明显的微妙模式和趋势。

生成式人工智能利用历史数据和实时输入的组合来预测市场走势，从而提高准确性。这不仅提高了交易运营的效率，还显着提高了盈利能力和风险管理。

这些高级分析的应用扩展到各种交易活动，包括高频交易其中精度和速度至关重要。将生成式人工智能集成到交易系统中代表着向更多数据驱动和响应性交易策略的变革性转变​。

限制

数据质量和偏差问题

尽管有这些优点，但生成式人工智能在交易中的实施受到了对数据质量和潜在偏差的担忧的限制。人工智能模型的有效性很大程度上取决于输入数据的多样性和完整性。有偏见或不完整的数据集可能会导致不准确的预测和有缺陷的交易决策，从而可能导致重大的财务损失。

此外，由于这些人工智能系统通常作为“黑匣子”运行，因此决策方式可能缺乏透明度，从而引发交易者、监管机构和投资者对人工智能驱动的交易系统的问责制和公平性的进一步担忧。这些因素需要严格的数据管理数据和算法测试，以确保生成式人工智能生成的预测和见解可靠且公平。

机遇

扩展到新市场和资产类别

生成式人工智能为扩展到新市场和资产类别提供了重要机会。通过模拟各种市场场景并分析潜在结果，生成式人工智能使交易者和投资公司能够探索和了解不太熟悉或更复杂的市场，而无需承担现实世界交易的相关风险。

这种功能不仅有助于多元化战略，还使公司能够根据不断变化的市场需求开拓新的金融产品和服务。随着金融市场不断全球化，快速适应和应对新机遇的能力将成为至关重要的竞争优势，使生成式人工智能成为寻求创新和扩大市场份额的公司的宝贵工具​.

挑战

监管和合规问题

复杂的监管环境对于在交易中部署生成式人工智能来说是一个重大挑战。金融市场是全球监管最严格的行业之一，任何技术进步都必须符合现有的法律框架，以确保透明度、客户保护和市场稳定。

随着生成式人工智能的不断发展，监管环境也在不断发展，需要不断适应和合规。这包括确保人工智能系统不违反隐私法、遵守公平交易惯例并能够抵御网络安全威胁。

此外，人工智能技术的快速发展往往超过相应法规的制定速度，这对企业如何将其人工智能战略与监管预期保持一致提出了持续的挑战。

增长因素

生成式人工智能正在对贸易领域产生重大影响，这主要是由于其增强预测分析和决策的能力。该技术使交易者能够快速处理和分析大量数据，发现洞察和模式，从而做出更明智、更及时的交易决策。

随着生成式人工智能的不断发展，其与交易平台的集成显着增强了市场模拟能力和交易策略优化，从而提高了预测的准确性和运营效率。此外，深度学习和神经网络等人工智能技术的快速进步，有助于创建更复杂的交易模型。

这些进步不仅提高了交易操作的效率，还有助于开发新的金融产品和服务，以满足不断变化的市场需求。金融行业对创新和电子技术日益增长的需求有效的交易解决方案进一步推动生成式人工智能在交易中的应用的增长。

新兴趋势

交易领域中生成式人工智能的新兴趋势侧重于创建更加动态和响应迅速的交易环境。例如，人工智能驱动的实时数据处理和情绪分析对于根据市场变化迅速调整交易策略变得至关重要。这种即时数据合成和应用的趋势使企业能够更有效地利用机遇并对冲风险。

此外，人工智能与云技术的集成日益增多，提供了可扩展的解决方案，可以增强计算能力和数据存储能力，而无需对物理基础设施进行大量投资。这种可扩展性对于支持生成人工智能系统的复杂数据处理需求至关重要，使先进的交易技术更容易被更广泛的人使用。市场参与者​。

商业利益

在交易平台中采用生成式人工智能可以带来许多商业利益，从运营增强到战略优势。主要好处包括显着提高市场预测的准确性以及快速进行全面风险评估的能力。这些功能使交易者能够做出更明智的决策，从而有可能提高盈利能力并减少损失。

生成式人工智能还可以自动执行复杂且耗时的流程，例如数据分析和交易执行，从而释放宝贵的资源，让交易者能够专注于策略开发和其他高价值活动。此外，人工智能的个性化功能可以实现量身定制的交易策略，以满足个人或机构投资情况，提高客户满意度和参与度。

此外，生成式人工智能有助于实现稳健的合作通过提供可以预测和减轻潜在监管和运营风险的工具来建立合规性和风险管理框架。这不仅有助于遵守严格的监管标准，而且有助于维护交易操作的完整性和安全性​。

主要地区和国家

• 北美
  • 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
  • 阿拉伯联合酋长国
  • 其他中东和非洲

主要参与者分析

​在交易中生成式人工智能快速发展的格局中，一些公司通过战略收购、创新产品发布和引人注目的合并而脱颖而出。对 Databricks、SAS Institute 和 Salesforce 三大知名公司的分析揭示了它们对该领域的重大贡献。​

Databricks 通过一系列收购，战略性地扩展了其在生成人工智能领域的能力。 2023 年 6 月，该公司以 14 亿美元收购了开源生成式 AI 初创公司 MosaicML，增强了其 AI 模型训练和部署服务。随后，Databricks 在 2023 年 10 月以1 亿美元的价格收购了数据复制初创公司 Arcion， 加强了其数据集成解决方案。

SAS Institute 展示了强大的 com 能力。通过大量投资和战略收购致力于人工智能。 2019 年，该公司宣布对人工智能研发投资10 亿美元，重点关注机器学习、深度学习和自然语言处理。

Salesforce 通过其投资部门 Salesforce Ventures 积极推动生成式人工智能领域的进步。 2023 年 6 月，该公司将生成人工智能基金从2.5 亿美元增加到5 亿美元，并在 2024 年 9 月之前进一步增加到10 亿美元，以支持专门从事该技术的初创公司。

顶级制造商

• Kavout Inc
• Numerai LLC
• OpenAI AP
• Aidyia Holding Ltd
• Pecan AI Ltd
• Sentient Technologies Holdings Ltd.
• 其他主要参与者

近期发展

• 2024 年 8 月，Kavout 推出了新的 AI-d旨在增强投资策略的分裂工具。这些功能包括升级的 IdeaExplorer+、简化的技术评级和全面的股票分析排名，旨在帮助投资者做出更明智的决策。
• 2024 年 2 月，Birlasoft Ltd 推出了名为 Cogito 的综合生成式人工智能平台，旨在引领企业进入创新、优化和自动化的新时代。 Cogito 旨在通过增强决策流程、自动化日常任务以及显着提高整体业务绩效来彻底改变业务运营。