资产管理中的人工智能市场概览

2025 年全球资产管理人工智能市场规模约为 17.6 亿美元，到 2034 年将达到 56.5 亿美元，2025 年至 2034 年的复合年增长率 (CAGR) 为 13.84%。

资产管理中的人工智能涉及使用人工智能来改进投资策略和决策。机器学习等人工智能工具可以分析大型财务数据集以发现趋势并预测市场变化。这有助于资产管理者优化投资组合、实现交易自动化并更有效地管理风险。人工智能还通过聊天机器人和自动报告等功能改善客户服务。总体而言，人工智能旨在增加利润、减少错误并提供更加个性化的投资解决方案。

全球重大事件的影响

“人工智能技术的进步及其在资产管理创新中的作用”

人工智能技术的进步正在通过提高快速准确地分析复杂财务数据的能力来改变资产管理。通过改进机器学习、自然语言处理和大数据分析，人工智能可以帮助资产管理者制定个性化的投资策略、自动执行任务并发现市场机会。随着人工智能的不断发展，资产管理对人工智能工具的需求预计将增长，公司将投入更多资金以保持竞争力。

最新趋势

“整合自然语言处理 (NLP) 以获得市场洞察”

自然语言处理 (NLP) 在资产管理中越来越重要，可用于分析新闻、财务报告和社交媒体等非结构化数据。NLP 算法可提取市场洞察和情绪，帮助资产管理者跟踪市场动向并预测投资者行为。这使得企业能够根据当前事件进行实时决策，从而在瞬息万变的市场中占据竞争优势。

资产管理市场细分中的人工智能

按类型

根据类型，全球市场可分为股票、固定收益、房地产、商品和数字资产。

股票

股票领域的人工智能利用人工智能来查看股票市场数据、发现趋势并改进股票交易策略。机器学习可以猜测股票价格、评估公司表现并发现市场弱点。股票市场是使用人工智能的顶级领域之一，公司使用人工智能工具保持领先地位。由于股市总是在变化，人工智能提供快速信息和自动化交易的能力对于资产管理者来说至关重要，有助于该行业进一步发展。

固定收益

在固定收益领域，人工智能可以研究债券市场、检查信用风险并预测利率变化。这些人工智能工具可帮助管理者了解债券的表现、改善债券投资组合并根据重大经济因素猜测市场走势。虽然与股票相比，人工智能在这个领域较新，但它在简化债券分析和分散投资组合方面做得越来越好。随着更多数据的涌入和人工智能工具在处理复杂市场问题方面变得更加智能，固定收益市场可能会更多地使用人工智能。

房地产

房地产领域的人工智能可以观察市场趋势、计算房产价值并帮助做出更好的投资选择。人工智能可以利用房源信息、人员统计数据和经济趋势来寻找好的投资机会。房地产行业正在使用人工智能来更准确地计算房产价值并加快决策速度。虽然人工智能在房地产领域越来越受欢迎，但仍存在数据质量和市场清晰度等问题需要解决。随着越来越多的投资者希望获得基于数据的建议以获得最大回报，人工智能在房地产领域的前景一片光明。

商品

大宗商品中的人工智能关注供需、价格变化以及影响市场的全球事件。通过处理大量数据，人工智能可以预测价格波动、管理风险并改进交易计划。越来越多的资产管理者正在使用人工智能来应对大宗商品市场的起伏。但是，自然灾害或政治紧张局势等因素仍然很难预测。即便如此，随着越来越多的投资者使用人工智能来应对市场复杂性，人工智能在大宗商品中的作用预计将会越来越大。

数字资产

数字资产中的人工智能使用人工智能来查看加密市场、区块链信息和其他数字内容。人工智能工具可以发现价格趋势、衡量风险并改进投资计划。随着数字资产越来越受欢迎，人工智能对于投资者应对加密市场的剧烈波动和猜测至关重要。人工智能在数字资产中的应用正在加速，特别是在交易和投资组合管理方面，但仍存在规则不明确和市场波动等障碍。随着数字资产市场的发展，人工智能预计将变得更加重要。

按应用

根据应用，全球市场可分为投资组合优化、风险与合规、数据分析、流程自动化和其他。

投资组合优化

投资组合优化中的人工智能使用机器学习来根据投资者的需求、他们能承受的风险以及市场情况选择最佳资产组合。人工智能可以通过查看市场数据、查看模式并猜测资产未来的表现，随着情况的变化快速改变投资组合。由于管理者希望以更低的风险获得更高的回报，人工智能在这里的使用正在蓬勃发展。这对于拥有大量不同投资的大型机构来说确实很有帮助，因为人工智能可以比传统方式更快、更准确地处理大量数据。

风险与合规

在风险和合规方面，人工智能通过查看历史数据、市场情况和规则来帮助发现、找出和解决金融风险。人工智能工具可以立即发现异常情况、欺诈和违反规则的行为，因此管理人员可以避免巨额罚款或声誉不佳。由于金融市场变得越来越复杂，规则越来越严格，风险管理对人工智能的需求正在增加。随着规则的变化，人工智能自动执行合规工作和更好地评估风险的能力可能会吸引更多人使用它。

数据分析

人工智能驱动的数据分析会查看大量财务数据，以找到管理资产的重要信息。通过使用大数据工具，人工智能可以发现人类可能错过的趋势、市场变化和投资机会。资产管理中此类数据分析的市场正在蓬勃发展，因为公司越来越依赖人工智能来处理和理解来自全球金融市场的所有数据。这对于希望通过基于数据做出决策来保持领先地位的资产管理者来说非常重要。

过程自动化

流程自动化中的人工智能试图使资产管理中的操作任务变得更容易、更好，例如进行交易、制作报告和与客户交谈。通过自动化日常工作，人工智能可以降低成本、提高效率并减少错误。越来越多的资产管理者正在为此使用人工智能，特别是因为他们想要扩展和更好地工作。虽然一开始设置它可能要花费很多钱，但提高效率和节省资金的长期好处使人工智能自动化工具在行业中广受欢迎。

其他的

“其他”类别涵盖了人工智能在资产管理中的不同特殊用途，例如照顾客户、发现欺诈行为、检查人们对市场的看法以及做出预测。这些用途依靠人工智能提供更多个性化服务、发现欺诈行为或了解市场情绪以帮助制定投资计划。虽然这些领域目前还没有投资组合优化和风险管理等主要领域那么大，但随着人工智能的不断进步，它们正变得越来越受欢迎。随着资产管理行业不断创新，这些专门的人工智能工具预计将会增长，为公司提供新的方式来让客户更满意、做出更好的决策并处理市场风险。

市场动态

市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

“对数据驱动决策的需求日益增加”

随着金融市场变得越来越复杂，资产管理对数据驱动决策的需求也越来越大。人工智能可以快速处理大量数据，帮助资产管理者做出更明智、更准确的选择。它可以发现趋势、预测市场走势，并深入了解资产表现，帮助投资者领先于变化。这种对更智能、数据支持的策略的追求正在推动更多公司采用人工智能，旨在提高投资组合回报并更好地管理风险。

制约因素

“实施成本高昂”

在资产管理中开始使用人工智能需要花费大量资金，这对于规模较小的公司或预算紧张的公司来说可能很困难。建立、添加和维持人工智能系统的运行需要大量的前期资金，例如软件、硬件和专家。此外，培训员工正确使用人工智能的成本也更高。规模较小的公司可能很难看到花这么多钱的价值，因此他们采用人工智能的速度比负担得起的大公司要慢。这些高昂的成本是人工智能在市场上没有得到更广泛应用的一个重要原因。

机会

“ESG（环境、社会、治理）投资的增长”

ESG 投资的日益普及使 AI 在资产管理中发挥了重要作用。AI 工具可以帮助管理者查看大量有关 ESG 的数据，例如环保、在社会上做正确的事情以及经营好公司。使用 AI 检查这些非金钱因素有助于建立以 ESG 为重点的投资组合并满足负责任投资的需求。随着 ESG 投资的不断增长，AI 在使 ESG 分析变得更容易、更好的技能使公司在这个快速增长的市场领域占据优势。

挑战

“数据隐私和安全问题”

在资产管理中使用人工智能的一大挑战是确保数据的安全和隐私。人工智能需要大量敏感的财务和个人信息才能正常工作并制定良好的计划。这让人们担心数据如何存储、使用以及如何防止被盗或滥用。欧洲的《GDPR》等法律也使数据管理变得更加困难。当公司使用人工智能时，他们必须确保其系统遵守数据保护法，这可能既昂贵又耗时。这些安全和隐私问题可能会阻止一些公司在资产管理中充分利用人工智能。

市场中的人工智能区域洞察

北美

北美，尤其是美国，在资产管理领域使用人工智能方面处于领先地位。该地区拥有大型金融公司、科技公司和大量投资资金，这有助于人工智能的发展。那里的资产管理者使用人工智能来管理投资组合、评估风险和交易。更好的机器学习和大数据让他们能够提供更多个性化投资服务。尽管规则很严格，但它们正在发生变化，随着人工智能的进步，北美资产管理领域的人工智能市场将继续扩大。

欧洲

在欧洲，人工智能在资产管理中的应用正在增加，重点是遵守规则和可持续投资。欧洲公司使用人工智能来满足严格的法规，并检查环境、社会和治理 (ESG) 因素，这对欧洲投资者来说非常重要。欧盟推动可持续金融和数据保护法（如 GDPR），这导致了用于这些方面的人工智能工具的出现。尽管欧洲的人工智能市场比北美小，但对可持续性和规则的关注为资产管理领域的人工智能创新创造了巨大的机会。

亚洲

亚洲，尤其是中国、日本和印度，在资产管理领域具有巨大的人工智能潜力。该地区热爱科技的人们和不断增长的金融市场需要人工智能工具来进行投资。在中国和印度，新的金融科技公司和年轻的投资者正在使用人工智能来管理投资组合和交易。随着越来越多的人加入中产阶级并对可持续投资产生兴趣，人工智能可以提供更多的个人金融服务。尽管面临规则不明确和数据隐私担忧等挑战，但预计未来几年亚洲资产管理领域的人工智能应用将快速增长。

主要行业参与者

“关键参与者通过创新和协作推动市场发展”

人工智能资产管理市场竞争日趋激烈，老牌公司、新兴金融科技公司和科技公司都想分一杯羹。老牌公司利用人工智能来提高工作效率并做出更明智的决策，而初创公司则经常带来新的灵活想法。要想脱颖而出，公司需要使用顶级人工智能技术、遵守规则并提供个性化、基于数据的投资服务。随着市场的扩大，凭借新想法和良好的客户价值脱颖而出将变得至关重要。

资产管理市场顶级人工智能公司名单

Amazon Web Services, Inc.

BlackRock, Inc.

CapitalG

Charles Schwab & Co., Inc

Genpact

关键行业发展

2023 年 3 月，贝莱德推出了人工智能财富管理平台 Aladdin Wealth 。

2023年2月，摩根大通宣布与Open AI合作开发人工智能投资工具。

2023 年 1 月，高盛收购了人工智能初创公司 SigFig，以增强其财富管理产品。

报告范围

该研究涵盖了全面的 SWOT 分析，并提供了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市场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，提供了对市场组成部分的整体了解并确定了潜在的增长领域。

人工智能资产管理市场正在蓬勃发展，因为人们希望获得更好的基于数据的投资计划、风险管理和投资组合调整。大型银行、新金融科技公司和科技公司正在使用人工智能来更智能地工作并为客户提供更个性化的服务。机器学习、大数据分析和理解人类语言有助于这些公司做出更好的决策、自动交易和遵守规则。北美在使用人工智能方面处于领先地位，但欧洲和亚洲也在发展，欧洲专注于可持续性和规则，亚洲则专注于新的金融科技理念。

未来，随着人工智能技术的进步和人们对其的期望越来越高，人工智能资产管理市场将继续增长。各公司将致力于开发用于个人财富管理、实时交易和更佳风险检查的人工智能工具。但是，可能会存在一些问题，例如规则不明确、数据隐私担忧以及技术人员不足，这可能会在某些地方放慢速度。即便如此，人工智能仍有很大的潜力改变资产管理领域，无论是在富裕市场还是发展中市场，都有很大的增长机会。