자산 관리 분야의 AI 시장 규모는 2024년 27억 8,000만 달러로 평가되었고, 2026-2032년 34.37%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년에는 475억 8,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
자산관리에서의 AI는 금융자산의 관리와 최적화를 위한 첨단 알고리즘과 머신러닝 기술의 적용입니다.
이 기술은 의사결정 프로세스를 강화하고, 예측 분석을 개선하며, 보다 효율적인 포트폴리오 관리를 촉진할 것으로 예측됩니다.
자산관리에서 AI의 활용 범위는 매우 다양하고 빠르게 확대되고 있습니다. 자동 거래 시스템, 리스크 평가 도구, 포트폴리오 최적화 모델 등은 AI가 활용되고 있는 주요 분야 중 하나입니다.
AI를 활용함으로써 자산운용사는 시장 동향의 예측 정확도를 높이고, 투자 전략을 고객의 목표에 보다 부합하게 하며, 운용 효율성을 효율화할 수 있을 것으로 기대됩니다.
자산관리 분야에서 AI의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도될 것으로 예측됩니다. 금융 시장의 복잡성과 개인화된 투자 솔루션에 대한 수요 증가는 AI 기술의 채택을 촉진할 것으로 예측됩니다.
또한, AI 기능의 발전과 빅데이터의 가용성 증가로 인해 이 분야에서 AI의 활용이 더욱 확대될 가능성이 높습니다.
세계 자산관리 분야 AI 시장을 형성하고 있는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.
주요 시장 성장 촉진요인
금융시장의 복잡성: 금융시장의 복잡성: 금융시장의 복잡성은 자산관리 분야에서 AI 수요를 촉진할 것으로 예상되며, AI 기술은 복잡한 금융상품과 다양한 자산군을 관리하기 위해 점점 더 통합되어 의사결정 과정을 강화할 것으로 예측됩니다.
개인화된 투자 솔루션에 대한 수요 증가: 개인화된 투자 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 자산관리 분야에서 AI 도입이 증가할 것으로 예상되며, AI 도구는 개인 고객의 선호도와 위험 프로파일에 맞게 투자 전략을 조정하여 고객 만족도와 포트폴리오 성과를 향상시키는 데 활용될 가능성이 높습니다. 포트폴리오의 성과를 향상시키기 위해 활용될 가능성이 높습니다. 딜로이트가 2023년에 실시한 조사에 따르면, 자산운용사의 72%가 보다 개인화된 투자 솔루션을 제공하기 위해 AI와 머신러닝에 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한, AI에 크게 의존하는 로보자문 시장의 2023년 시장 규모는 184억 달러로 2024-2030년 연평균 31.8% 성장할 것으로 예측됩니다.
빅데이터의 가용성: 빅데이터의 가용성 증가는 자산관리 분야에서 AI 용도의 성장을 가속할 것으로 예측됩니다. 데이터 소스의 강화로 보다 정확한 예측 분석과 리스크 평가가 가능해져 보다 정확한 정보에 기반한 투자 결정을 내릴 수 있을 것으로 기대됩니다.
AI 기술의 발전: AI 기술의 지속적인 발전은 자산관리 분야에서 AI의 확대에 기여할 것으로 예측됩니다. 개선된 머신러닝 알고리즘과 고급 분석 도구와 같은 혁신은 자산관리 업무의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 보입니다.
주요 과제
데이터 보안에 대한 우려: 데이터 보안에 대한 우려는 자산 관리 분야에서 AI의 도입을 방해할 것으로 예측됩니다. 데이터 유출 및 사이버 공격과 관련된 위험은 민감한 금융 정보 관리에 AI 기술의 광범위한 도입을 저해할 것으로 예측됩니다.
높은 도입 비용: AI 기술의 도입 비용이 높기 때문에 자산관리로의 도입이 억제될 것으로 예측됩니다. 첨단 AI 시스템의 개발, 통합, 유지보수에는 많은 투자가 필요할 가능성이 높으며, 중소기업의 도입이 제한될 수 있습니다.
규제 및 컴플라이언스 이슈: 규제 및 컴플라이언스 이슈는 자산관리 분야에서 AI의 성장을 저해할 것으로 예측됩니다. 엄격한 금융 규제와 데이터 프라이버시 법규를 준수해야 할 필요성은 이 부문에서 AI 솔루션의 배포와 운영을 복잡하게 만들 것으로 예측됩니다.
제한된 AI 전문 지식: AI 전문 지식의 부족은 자산 관리에 AI를 효과적으로 통합하는 것을 방해할 것으로 예상되며, AI 시스템을 개발하고 관리할 수 있는 숙련된 전문가의 부족은 AI 기술의 채택과 최적화를 저해할 것으로 예측됩니다.
주요 동향
머신러닝 알고리즘 발표 머신러닝 알고리즘의 채택 확대가 자산관리 분야에서 AI 시장의 중요한 트렌드가 될 것으로 예측됩니다. 이러한 알고리즘은 예측 분석 및 의사결정 능력을 강화하여 보다 정확한 투자 인사이트와 전략을 제공할 것으로 예측됩니다.
자연어 처리(NLP)의 활용: 자연어 처리(NLP)의 활용이 증가함에 따라 자산 관리의 고객과의 상호 작용 및 데이터 분석에 변화를 가져올 것으로 예상되며, NLP 기술은 금융 뉴스, 보고서, 시장 심리에 대한 해석을 개선하고 투자 전략을 정교화하기 위해 통합될 가능성이 높습니다. 통합될 가능성이 높습니다.
규제 기술(RegTech)에 대한 집중: 규제 기술(RegTech)에 대한 높은 관심이 자산 관리 분야의 AI 환경을 형성할 것으로 예측됩니다. 규제 준수를 위해 설계된 AI 솔루션은 기업이 복잡한 규제를 탐색하고 컴플라이언스 리스크를 줄일 수 있도록 도와주며, 더욱 널리 보급될 것으로 예측됩니다.
로보어드바이저 도입: 로보어드바이저의 도입 확대가 시장의 주요 트렌드가 될 것으로 예측됩니다. 로보어드바이저는 자동화된 알고리즘 기반의 재무설계 서비스를 제공함으로써 다양한 고객층에게 보다 친숙하고 비용 효율적인 투자 관리를 제공할 것으로 예측됩니다.
AI In Asset Management Market size was valued at USD 2.78 Billion in 2024 and is projected to reach USD 47.58 Billion by 2032, growing at a CAGR of 34.37% from 2026 to 2032.
AI in asset management is the application of advanced algorithms and machine learning techniques to manage and optimize financial assets.
This technology is anticipated to enhance decision-making processes, improve predictive analytics, and facilitate more efficient portfolio management.
The applications of AI in asset management are diverse and expanding rapidly. Automated trading systems, risk assessment tools, and portfolio optimization models are among the key areas where AI is being utilized.
By leveraging AI, asset managers are expected to achieve higher accuracy in forecasting market trends, better align investment strategies with client goals, and streamline operational efficiencies.
The growth of AI in asset management is anticipated to be driven by several factors. The increasing complexity of financial markets and the growing demand for personalized investment solutions are expected to propel the adoption of AI technologies.
Additionally, advancements in AI capabilities and the rising availability of big data are likely to further fuel the expansion of AI applications in this sector.
The key market dynamics that are shaping the global AI in asset management market include:
Key Market Drivers:
Complexity of Financial Markets: The increasing complexity of financial markets is expected to drive the demand for AI in asset management. AI technologies are anticipated to be increasingly integrated to manage intricate financial instruments and diverse asset classes, thereby enhancing decision-making processes.
Demand for Personalized Investment Solutions: The growing demand for personalized investment solutions is projected to boost the adoption of AI in asset management. AI tools are likely to be utilized to tailor investment strategies to individual client preferences and risk profiles, improving client satisfaction and portfolio performance. A survey by Deloitte in 2023 found that 72% of asset management firms were investing in AI and machine learning to deliver more personalized investment solutions. Additionally, the robo-advisory market, which heavily relies on AI, was valued at $18.4 billion in 2023 and is expected to grow at a CAGR of 31.8% from 2024 to 2030.
Availability of Big Data: The rising availability of big data is anticipated to fuel the growth of AI applications in asset management. Enhanced data sources are expected to enable more accurate predictive analytics and risk assessments, leading to better-informed investment decisions.
Advancements in AI Technologies: Continuous advancements in AI technologies are expected to contribute to the expansion of AI in asset management. Innovations such as improved machine learning algorithms and sophisticated analytical tools are likely to drive efficiency and effectiveness in asset management practices.
Key Challenges:
Data Security Concerns: Data security concerns are expected to hamper the adoption of AI in asset management. The risks associated with data breaches and cyberattacks are anticipated to inhibit the widespread implementation of AI technologies in managing sensitive financial information.
High Implementation Costs: The high implementation costs of AI technologies are projected to restrain their adoption in asset management. Significant investments are likely to be required for developing, integrating, and maintaining advanced AI systems, which may limit their accessibility to smaller firms.
Regulatory and Compliance Challenges: Regulatory and compliance challenges are anticipated to impede the growth of AI in asset management. Stringent financial regulations and the need for adherence to data privacy laws are expected to complicate the deployment and operation of AI solutions in the sector.
Limited AI Expertise: The limited availability of AI expertise is expected to restrain the effective integration of AI in asset management. The shortage of skilled professionals who can develop and manage AI systems is anticipated to hinder the adoption and optimization of these technologies.
Key Trends:
Adoption of Machine Learning Algorithms: The growing adoption of machine learning algorithms is expected to be a significant trend in the AI in asset management market. These algorithms are anticipated to enhance predictive analytics and decision-making capabilities, providing more accurate investment insights and strategies.
Use of Natural Language Processing (NLP): The increasing use of natural language processing (NLP) is projected to transform client interactions and data analysis in asset management. NLP technologies are likely to be integrated to improve the interpretation of financial news, reports, and market sentiment, thereby refining investment strategies.
Focus on Regulatory Technology (RegTech): A high focus on regulatory technology (RegTech) is anticipated to shape the AI in asset management landscape. AI solutions designed for regulatory compliance are expected to become more prevalent, helping firms navigate complex regulations and mitigate compliance risks.
Implementation of Robo-Advisors: The rising implementation of robo-advisors is expected to be a key trend in the market. Robo-advisors are anticipated to offer automated, algorithm-driven financial planning services, making investment management more accessible and cost-effective for a broader range of clients.
Here is a more detailed regional analysis of the global AI in asset management market:
North America:
According to Verified Market Research Analyst, North America is projected to dominate the AI in asset management market.
The region is expected to maintain a leading position due to its advanced financial infrastructure, high adoption rates of cutting-edge technologies, and substantial investment in AI research and development. T
he presence of major financial institutions and technology companies is anticipated to further drive the growth of AI applications in asset management. Additionally, favorable regulatory environments and a strong focus on innovation are likely to support the continued dominance of North America in this sector.
Asia Pacific:
According to Verified Market Research Analyst, Asia Pacific is estimated to be rapidly growing in the AI in asset management market.
The region is expected to experience significant growth due to its expanding financial markets, increasing adoption of AI technologies, and rising investments in digital transformation.
Rapid economic development, coupled with a growing number of high-net-worth individuals, is anticipated to drive the demand for advanced asset management solutions.
Moreover, governments in Asia Pacific are likely to support the adoption of AI through various initiatives and incentives, contributing to the rapid expansion of the market.
The Asia Pacific region has experienced a notable increase in the adoption of digital financial services, fostering a conducive environment for AI-driven asset management solutions.
A
ccording to a study conducted by Google, Temasek, and Bain & Company, the number of digital financial services users in Southeast Asia surged from 140 million in 2019 to 310 million by 2023. This significant growth in digital engagement has created ample opportunities for AI-powered asset management platforms to expand and gain prominence across the region.
The Global AI In Asset Management Market is Segmented on the basis of Technology, Deployment Mode, Application, And Geography.
Based on Technology, the market is bifurcated into Machine Learning and Natural Language Processing (NLP). Machine learning is expected to hold the largest share of the technology segment in the AI in asset management market. The substantial growth of this segment is anticipated to be driven by the increasing adoption of machine learning algorithms for predictive analytics and investment strategies. Machine learning models are projected to enhance the accuracy of financial forecasts and risk assessments by analyzing vast amounts of data with greater precision.
Based on Deployment Mode, the Global AI in Asset Management Market is divided into On-Premises and Cloud. Cloud deployment mode is estimated to hold the largest share of the AI in asset management market. This growth is expected to be driven by the increasing preference for scalable and flexible solutions offered by cloud-based platforms. Cloud deployment is anticipated to facilitate cost-effective implementation of AI technologies by reducing the need for significant upfront investments in hardware and infrastructure.
Based on Application, the market is segmented into Portfolio Optimization, Conversational Platform, Risk & Compliance, Data Analysis, and Process Automation. Portfolio Optimization has held the largest share of the AI in asset management market. The growth of this segment is expected to be driven by the increasing need for advanced strategies to enhance investment performance and manage diverse asset classes efficiently. AI technologies are anticipated to provide sophisticated algorithms that analyze market data and optimize portfolio allocations to achieve better returns.
The "Global AI In Asset Management Market" study report will provide valuable insight with an emphasis on the global market. The major players in the market are BlackRock, Vanguard Group, State Street Corporation, Fidelity Investments, Goldman Sachs Group, Inc., JPMorgan Chase & Co., IBM, Microsoft, Google, Palantir Technologies, Inc., AlphaSense, Kensho Technologies, Quantiacs, and Axioma.
Our market analysis also entails a section solely dedicated to such major players wherein our analysts provide an insight into the financial statements of all the major players, along with its product benchmarking and SWOT analysis. The competitive landscape section also includes key development strategies, market share, and market ranking analysis of the above-mentioned players globally.