资产管理市场中的人工智能（2023 - 2030）

人工智能资产管理市场摘要

例如，对话平台或人工智能支持的解决方案聊天机器人改善了客户互动和相关服务。在企业对消费者 (B2C) 领域，金融科技组织为最终用途行业提供广泛的人工智能支持的顾问服务，以做出自动化投资决策。然而，企业对企业（B2B）市场应用程序（例如固定收益资产管理）仍然依赖于基于人机交互的传统数据处理。 

呈指数级增长的数据量、严格的监管和低利率促使资产管理公司重新考虑其传统业务策略。此外，最近的技术进步为人工智能在各个领域的应用铺平了道路。资产管理。多家金融科技公司正在采用知识连接、领域丰富的 ML（机器学习）和 NLP（自然语言处理）技术来提供改进的金融和投资服务。例如，2023 年 2 月，人工智能平台 TIFIN Group 宣布与美国金融服务公司 Morningstar, Inc. 合作，推出为 TIFIN AMP（资产管理平台）提供支持的实时聚合行业趋势信息。新平台将分销情报、营销和销售功能集成在一个软件平台中，以帮助资产管理公司同步对非机构和零售客户的配置。      

人工智能与资产和财富管理相集成有多种目的，例如提高运营效率、客户体验和界面以及投资流程。人工智能对运营效率的重要应用效率是指对金融工具的大量数据进行监控、质量检查和异常处理。提高数据质量至关重要，因为它可以降低运营风险并有助于保留客户。例如，2023 年 2 月，加拿大跨国银行和金融服务公司 Scotiabank 推出了 Scotia Smart Investor，这是一种为客户提供对其投资有更多控制权的新工具。该工具具有人工智能支持的建议引擎，将帮助用户规划、创建、监控和更新他们的财务目标。 

近年来，研究人员在开发终极人机交互系统方面取得了巨大进步。 AI 通过实施计算机视觉、NLP 和语音识别程序，从各种供应商/内部数据库和公共来源捕获音频、文本和图像数据。例如，计算机视觉和自然语言处理用于从发行人文件中提取数据，用于估值模型和交易分析师电话会议的破裂。更广泛的计划将进一步处理从各种来源收集的信息，以产生投资决策的见解。这通常需要机器学习和深度学习等先进的人工智能技术。  

考虑到新型冠状病毒肺炎 (COVID-19) 大流行，设备和设备的搬迁和部署大幅增加，数百万员工转移到 WFH（在家工作）环境。随着数百万远程设备上线的紧迫性，采购、部署和管理硬件资产的能力变得相当复杂。然而，继续利用人工智能的企业预计将以这次疫情为契机。例如，人工智能可以帮助企业为互联设备创建可行的见解，并通过智能资产管理技术降低成本。  

技术见解

机器学习领域引领了到2022年，该市场将占全球收入的65%以上。这一高份额归因于制造业过程自动化程度的提高。机器学习 (ML) 反映了技术的自然演变，因为机器可以对大型数据集进行排序，并通过识别模式和异常值来提取信息。机器学习应用于资产管理系统，以提高操作工作流程的准确性和效率，改善客户体验并增强系统性能。例如，2023 年 2 月，著名的航空图像、软件和分析提供商 EagleView Technologies, Inc. 宣布发布其新的资产管理解决方案。该公司将机器学习 (ML) 与高分辨率航空图像相结合，旨在为商业组织和地方政府解决各种资产管理问题。

自然语言处理 (NLP) 领域预计将出现显着增长里约德。 NLP 涉及算法和技术的开发，使机器能够理解、解释和生成人类语言。推动 NLP 发展和采用的关键增长因素之一是全球生成的数字数据量呈指数增长。迫切需要开发自动化方法来从这些数据中提取有价值的见解和知识。此外，人与机器之间对个性化和智能交互的需求不断增长，推动了该领域的增长。这包括聊天机器人、虚拟助手和能够理解和响应自然语言查询的智能搜索引擎等应用程序。

应用程序洞察

流程自动化细分市场引领市场，占 2022 年全球收入的 26% 以上。此外，投资组合优化细分市场在 2022 年全球收入中占据了很大份额。如此高的份额归因于d 在资产管理中广泛采用机器学习算法，以促进投资组合管理决策。投资组合优化包括多个用例，例如投资组合构建和优化、长期价格分析的预测以及与投资相关的风险策略的制定。投资过程中的投资组合优化原型是基于股票选择、投资组合管理流程和资产配置优化而构建的。

由于需要更高效和有效的决策，预计数据分析领域将在预测期内出现大幅增长。通过利用机器学习算法和预测分析，资产管理者可以快速分析大量数据并识别人类难以检测的模式和趋势。另一个增长因素是对个性化投资解决方案的需求不断增长。资产管理公司利用数据分析

部署模式洞察

本地细分市场引领市场，到 2022 年占全球收入的 54% 以上。这一高份额归功于资产管理中本地解决方案提供的安全性和隐私性。此外，本地解决方案使用边缘分析来降低带宽要求。在本地集成这些解决方案可以带来更快的速度和更可靠的结果。例如，2023年3月，美国跨国科技公司NVIDIA公司宣布推出AI超级计算服务NVIDIA DGX Cloud。该服务允许每个企业使用标准网络浏览器访问其人工智能超级计算机，从而消除了部署、获取和管理本地基础设施的复杂性。

云部分预计在预测期内将出现大幅增长。这种增长归因于云解决方案消除了可能阻碍用户访问本地解决方案的防火墙限制。基于云的 SaaS（软件即服务）解决方案消除了维护和管理费用。此外，云对象存储服务提供几乎无限的存储容量，消除了本地硬件的可扩展性和存储量限制。例如，在 2022 年 3 月，能源技术公司 Baker Hughes Company 与 Microsoft、Accenture PLC 和 C3.ai, Inc. 合作，为工业和能源领域的客户提供工业资产管理 (IAM) 解决方案。该合作伙伴关系致力于开发和部署利用数字技术来提高现场设备、工业机器和其他实物资产的效率、安全性和排放状况的解决方案。

区域。洞察

北美占据市场主导地位，2022 年占全球收入份额超过 50%。这要归功于政府鼓励各行业采用人工智能的有利举措。北美的许多资产管理公司已经开始采用人工智能技术，随着人工智能技术的好处得到更广泛的认可，这一趋势预计将持续下去。这包括流程自动化、实施机器学习算法以改进决策，以及使用自然语言处理来提高客户参与度。 

预计亚太地区人工智能市场将出现显着增长。这一增长归功于资产管理领域人工智能投资的大幅增加。例如，2023 年 3 月，埃森哲 PLC 同意收购总部位于班加罗尔的人工智能解决方案公司 Flutura。此次收购旨在增强 Accenture PLC 的工业人工智能服务可提高炼油厂、工厂和供应链的绩效，同时帮助客户更快地实现净零目标。   

主要公司和市场份额洞察

市场上的供应商致力于扩大客户群，以获得行业竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购、建立伙伴关系以及与行业内其他主要参与者的合作。例如，2023 年 2 月，工程和咨询公司 Arcadis N.V. 宣布与数字技术提供商 Niricson Software Inc. 合作。该合作伙伴关系旨在在全球范围内扩展数字资产管理技术。全球人工智能资产管理市场的一些知名参与者包括：

• Amazon Web Services, Inc.

• BlackRock, Inc.

• CapitalG

• 嘉信理财公司

• 简柏特

• 印孚瑟斯有限公司

• 国际商业机器公司

• IPsoft Inc.

• Lexalytics

• Microsoft

• TABLEAU SOFTWARE, LLC

• Next IT Corp.

• S&P Global

• Salesforce, Inc.

AI在资产管理市场