資産管理における人工知能市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：技術別、展開モード別、用途別、地域別、競合別、2018～2028年

資産管理における人工知能の世界市場は近年著しい成長を遂げており、今後も力強い拡大が続く展望です。

資産管理における人工知能市場は、2022年に25億8,000万米ドルの規模に達し、2028年まで35.67%の複合年間成長率を維持すると予測されています。

資産管理における人工知能の世界市場は、世界中の産業を変革し続ける絶え間ない技術進歩に牽引され、現在著しい成長期を迎えています。このダイナミックな状況の中で、企業は最先端の技術、特に人工知能（AI）を積極的に取り入れ、様々な分野での資産管理への取り組み方や最適化の方法を再定義しようとしています。

資産運用における人工知能の採用で最前線にあるセクターの1つが金融サービス業界です。資産運用会社を含む金融機関は、投資戦略を強化し、ポートフォリオ管理を最適化し、投資家に優れたリターンを提供するためのAI主導型ソリューションの可能性を認識しつつあります。AIアルゴリズムは、膨大なデータセットの分析、投資機会の特定、リスクの軽減に活用されています。これにより、財務成果が改善されるだけでなく、資産運用会社は競争の激しい業界のリーダーとして位置づけられます。

進化する市場力学とデータ主導の意思決定が不可欠な時代において、資産運用における人工知能の役割は極めて重要です。大手金融機関は、AIを活用した資産運用ソリューション・プロバイダーと提携し、競争力を高めようとしています。これらのソリューションは、リアルタイムの市場洞察を提供し、取引プロセスを自動化し、投資予測の精度を高めるように設計されています。

市場促進要因

AI別投資意思決定の強化

資産運用における人工知能の世界市場を促進している主な要因の1つは、投資意思決定プロセスの大幅な強化です。AI主導のソリューションは、膨大で複雑なデータセットをリアルタイムで分析する前例のない能力を資産運用会社や投資家に与えます。これらのAIアルゴリズムは、ニュース記事、財務報告書、ソーシャルメディアのセンチメント、過去の市場データを処理し、人間のアナリストには判別が難しいパターンや動向、投資機会を特定することができます。

機械学習と自然言語処理（NLP）技術を活用することで、AIモデルはニュース記事やソーシャルメディア投稿などの非構造化データソースから貴重な洞察を引き出すことができます。これにより資産運用会社は、より多くの情報に基づいたタイムリーな投資判断を下し、市場の動きを予測し、リスクを最小限に抑えながらリターンを最大化するためにポートフォリオを動的に調整することができます。さらに、AIを活用した予測分析により、資産運用会社は資産パフォーマンスの評価、異常の検出、市場変動の予測を行うためのツールを手に入れることができます。このプロアクティブなアプローチにより、より優れたリスク管理と投資戦略の改善が可能になり、最終的には資産運用会社とその顧客の双方に優れた財務的成果をもたらすことになります。まとめると、資産運用におけるAIの応用は、より正確でデータに基づいた投資判断の追求によって推進されています。膨大な量のデータを分析し、パターンを特定し、実用的な洞察を提供するAIの能力は、資産運用会社が投資戦略を最適化し、顧客により良い結果をもたらすための力となります。

まとめると、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みが、世界の資産運用における人工知能市場の主要な促進要因となっています。企業は、ITインフラストラクチャの近代化、データ分析の活用、シームレスな統合の実現といった複雑な課題を解決するために、ソフトウェア・コンサルタントを活用するようになっています。

金融市場の複雑化

資産管理における世界の人工知能市場は、金融市場の複雑化によっても牽引されています。今日の相互接続された世界経済では、金融市場は、地政学的イベント、経済指標、急速に変化する投資家心理など、多くの要因の影響を受けています。この複雑さは、資産運用会社や投資家にとって、効果的にナビゲートすることが難しい環境を作り出しています。

AIソリューションは、大量のデータを迅速に処理・解釈する能力を提供することで、この複雑な情勢における競合情勢に優位性をもたらします。AIは、様々な要因が資産価格に与える潜在的な影響を評価し、資産運用担当者がリアルタイムでより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。AIは過去の市場データを分析し、潜在的な市場の動きや機会を示すパターンを特定することができます。

さらに、AI主導のリスク管理ツールを統合することで、資産運用会社はポートフォリオに関連するリスクをよりよく理解し、軽減することができます。市場を継続的にモニタリングし、ポートフォリオの脆弱性を評価することで、AIシステムは資産運用会社に潜在的な脅威を警告し、リスク軽減戦略を提案することができます。金融市場の複雑さは今後も増し続けることが予想され、AIを活用した資産運用ソリューションは、競争力を維持し、前向きな投資成果を達成するためにますます不可欠となっています。したがって、資産運用におけるAIの採用は、複雑で変化し続ける金融情勢を効果的にナビゲートする高度なツールの必要性によって推進されています。

個別化された投資戦略への需要

資産運用における人工知能の世界市場のもう一つの重要な促進要因は、個別化された投資戦略に対する需要の高まりです。従来の画一的な投資手法は、もはや今日の投資家の期待に応えていないです。その代わりに、個人や機関投資家の顧客は、独自の財務目標、リスク許容度、嗜好に合わせてカスタマイズ型投資ソリューションを求めています。AIを活用した資産運用プラットフォームは、このようなパーソナライゼーションの需要に対応するのに適しています。これらのプラットフォームは、AIアルゴリズムを活用して顧客の財務プロファイル、投資目的、リスク選好を分析します。そして、各顧客の具体的な目標に沿ったパーソナライズされた投資戦略を生成することができます。さらにAIは、顧客のニーズや市場環境の変化に合わせて、ポートフォリオの継続的なモニタリングと調整を可能にします。パーソナライズされた推奨を提供し、状況の変化に適応することで、AI主導の資産運用プラットフォームは顧客満足度、ロイヤルティ、リテンションを高める。

結論として、パーソナライズされた投資戦略に対する需要の高まりが、資産運用におけるAIの採用を後押しする大きな原動力となっています。オーダーメイドの投資ソリューションを構築し、個々の顧客のニーズに継続的に適応するAIの能力は、競争の激しい市場で顧客を引き付け、維持しようとする資産運用会社にとって重要なツールと位置付けられます。この推進力は、投資家の多様なニーズによりよく応えるために資産運用業界を再形成するAIの変革の可能性を浮き彫りにしています。

主な市場課題

データの品質と可用性

資産運用における人工知能の世界市場における最重要課題の1つは、データの質と可用性です。AIを活用した資産運用は、投資の意思決定、リスク評価、ポートフォリオの最適化においてデータに大きく依存しています。しかし、金融データの状況は断片化されていることが多く、情報は市場フィード、経済指標、企業レポート、ソーシャルメディアのセンチメントのような代替データの流れのような様々なソースに散らばっています。このように断片化されているため、データを統合してAIモデルに効率的に組み込むことが課題となっています。さらに、データソースの正確性と信頼性も重要です。不正確なデータや古いデータは、誤った投資判断、リスクの増大、潜在的な損失につながる可能性があります。さらに、資産運用会社は、特にGDPRやドッド・フランク法のような厳しい規制の時代に、データのプライバシーとコンプライアンスの問題に取り組まなければならないです。これらの規制を遵守しながら、機密性の高い金融情報を取り扱うには、強固なデータ管理の実践とコンプライアンス対策が必要となります。さらに、衛星画像やウェブスクレイピングなどの代替データソースを使用すると、構造化されていない、ノイズが多い、または偏ったデータによる複雑さが生じ、慎重な取り扱いと前処理が必要になります。

モデルの解釈可能性と説明可能性

資産管理における世界の人工知能市場におけるもう一つの重要な課題は、AIモデルの解釈可能性と説明可能性に関連しています。AIのアルゴリズムが高度化・複雑化するにつれて、「ブラックボックス」モデルとして動作することが多くなります。つまり、これらのモデルは正確な予測や投資判断を行うことはできるが、その内部構造は人間には容易に解釈できないです。特にSECのような規制機関が投資戦略の透明性と説明を求めている場合、顧客や規制当局に投資判断を説明するのに苦労する可能性があります。モデルの解釈可能性と説明可能性を確保することは、規制上の必要性だけでなく、効果的なリスク管理にとっても不可欠です。AIによる投資判断の背後にあるリスク要因とドライバーを理解することは、リスクを軽減し、ポートフォリオの安定性を維持するために極めて重要です。

オーバーフィッティングとモデルの頑健性

オーバーフィッティングとモデルの頑健性は、資産運用における世界の人工知能市場における根強い課題です。オーバーフィッティングは、AIモデルが訓練データでは非常に優れた性能を発揮するもの、新しい未知のデータへの汎化に苦戦し、実世界のシナリオで最適な性能を発揮できない場合に発生します。一方、モデルのロバスト性とは、変化する市場環境に適応し、優れたパフォーマンスを発揮するAIモデルの能力に関するものです。急激な変化やパターンの移り変わりを伴う金融市場のダイナミックな性質を考えると、過去のデータに過剰に適合したAIモデルは、新たな市場環境に効果的に対応できない可能性があります。市場の暴落や経済危機のような極端なイベントの際にも、データの不足が大きな課題となる可能性があります。学習中に同様の出来事に遭遇していないAIモデルは、こうした時期に意味のある洞察や予測を提供するのに苦労する可能性があります。このような課題に対処するため、資産運用会社は、AIモデルが堅牢性を維持し、十分にキャリブレーションされ、さまざまな市場シナリオに対応できるよう、継続的なモデルのモニタリング、検証、再トレーニングに投資する必要があります。規制機関は資産運用におけるAI駆動モデルの精査を強めており、モデルの堅牢性とコンプライアンスの重要性をさらに強調しています。

結論として、資産運用における世界の人工知能市場は、データの質と可用性、モデルの解釈可能性と説明可能性、オーバーフィッティング／モデルのロバスト性に関連する大きな課題に直面しています。これらの課題は、資産運用戦略にAIを統合することの複雑さと、リスクを効果的に管理しながらAIの可能性を最大限に活用するための取り組みの重要性を強調しています。

主な市場動向

透明性とコンプライアンスのための説明可能なAI（XAI）

世界の資産運用における人工知能市場の顕著な動向の一つは、透明性を高め、規制要件へのコンプライアンスを確保するために、説明可能なAI（XAI）の採用が増加していることです。XAIとは、意思決定や予測に対して人間が理解できる説明を提供するように設計されたAIシステムを指し、ブラックボックス化したAIモデルの課題に対処します。規制当局の監視が強まっている資産運用では、AIによる投資判断を確実に説明し、正当化することが極めて重要です。XAI技術は資産運用のAIプラットフォームに不可欠なものとなりつつあり、資産運用会社はAIが生み出す投資戦略の背後にある理由を理解し、伝えることができます。この動向は、透明性と説明責任を必要とする金融業界の規制を考えると、特に関連性が高いです。例えば、米国のSECのベスト・インタレスト規制（Regulation Best Interest：BI規制）は、ファイナンシャル・アドバイザーに対し、顧客の最善の利益のために行動し、投資決定に関する明確な開示を提供することを求めています。資産運用会社は、複雑なAIモデルと人間の理解のギャップを埋めるためにXAIを活用しています。XAIを使えば、AIアルゴリズムの意思決定プロセスを分解し、投資選択に影響を与える主な要因、変数、データポイントを強調することができます。これは規制要件を満たすのに役立つだけでなく、投資推奨の背後にある根拠を理解しようとする顧客との信頼関係を築くことにもなります。

さらにXAIは、資産運用会社がAIモデルの潜在的なバイアスやアノマリーを特定できるようにすることで、リスク管理を強化します。規制当局の監視が進化し続ける中、資産運用のAIソリューションにXAIを取り入れることは極めて重要な動向であり、資産運用会社はコンプライアンスの課題を克服し、顧客や規制当局との信頼を醸成することができます。

持続可能な投資のためのESG統合

環境・社会・ガバナンス（ESG）への配慮は、資産運用における世界の人工知能市場で支配的な動向として急速に台頭しています。ESG要素には、企業の環境への影響、社会的責任、コーポレート・ガバナンス慣行に関する様々な基準が含まれます。資産運用会社は、持続可能で責任ある投資に対する需要の高まりに対応するため、ESGデータや原則を投資戦略に取り入れる動きを強めています。資産運用会社が膨大なデータセットを分析し、企業や資産のESGパフォーマンスを評価できるようにすることで、AIはESG統合において重要な役割を果たしています。AIアルゴリズムは、ニュース記事、財務報告書、ソーシャルメディアのセンチメント、その他の情報源を調べ上げ、ESG要因が投資機会とリスクにどのような影響を与えるかを評価することができます。この包括的な分析により、資産運用会社はESGの目標に沿った情報に基づいた意思決定を行うことができます。AIを活用した資産運用へのESGの統合は、投資家の需要と規制の変化の両方によって推進されています。投資家は自分の価値観に沿った投資を求めるようになっており、ESGに特化したファンドの急増につながっています。また、様々な地域の規制機関がESG要素に関連する開示要件を導入しており、資産運用会社は投資プロセスにおいてESGを考慮することを余儀なくされています。さらに、AIを活用したESG分析により、資産運用会社は従来の手法では明らかにならなかった貴重な知見を見出すことができます。これには、長期的に同業他社をアウトパフォームする可能性の高い、ESGに強い企業を特定したり、投資パフォーマンスに影響を与える可能性のあるESG関連リスクを検出したりすることが含まれます。

持続可能性と責任投資への注目が高まる中、AIを活用した資産運用戦略へのESG要因の統合は、投資の意思決定を再形成し、ポートフォリオを環境・社会的目標に合致させる変革的な動向になると予想されます。

ブティック型資産運用会社向けにカスタマイズ型AIソリューション

世界の資産運用における人工知能市場では、ブティック型資産運用会社の特定のニーズに合わせてカスタマイズ型AIソリューションを開発する傾向が顕著です。大手資産運用会社は包括的なAIプラットフォームに投資するリソースを持っているが、小規模のブティック型資産運用会社は、大手資産運用会社のような規模を持たずにAIの力を活用する方法を模索しています。カスタマイズ型AIソリューションは、ブティック型資産運用会社特有の課題や投資戦略に対応するように設計されています。こうしたソリューションには、AIを活用したポートフォリオ最適化ツールからリスク評価プラットフォーム、AIを活用した市場センチメント分析まで、さまざまなものがあります。

カスタマイズ型AIソリューションへの動向は、AIが画一的なソリューションではないという認識を反映しています。ブティック型の資産運用会社では、特化した投資ニッチ、リスク許容度プロファイル、または顧客の嗜好により、カスタマイズ型AI機能が必要となる場合があります。カスタマイズ・オプションを提供するAIソリューション・プロバイダーと提携することで、ブティック型資産運用会社は、それぞれの投資目標に沿った最先端の技術にアクセスすることができます。さらに、このようなカスタマイズ型AIソリューションは、大規模なAI導入に伴う不必要な出費を避け、必要な特定の機能に集中できるため、ブティック型企業にとって費用対効果が高い場合が多いです。このようなAI技術の民主化により、ブティック型資産運用会社は、データ主導の意思決定がますます不可欠となる市場で効果的に競争することができます。

AIの進化が進むにつれ、ブティック型資産運用会社向けのカスタマイズ・ソリューションの動向は拡大し、より幅広い企業が投資戦略や顧客サービスの強化にAIのメリットを活用できるようになると思われます。

セグメント別洞察

技術別洞察

世界の資産運用における人工知能市場では、機械学習（ML）分野が優位を占めています。

機械学習は人工知能の一種であり、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習することを可能にします。MLアルゴリズムは、大量のデータを分析し、パターンや動向を特定するために使用されます。そして、この情報を使って予測や意思決定を行うことができます。

MLは資産運用において、以下のような様々な形で活用されている：ポートフォリオの構築：MLアルゴリズムは、過去のデータやその他の要因に基づき、良好なパフォーマンスが期待できる資産を特定し、選択するために使用することができます。

リスク管理：MLアルゴリズムは、さまざまな投資に関連するリスクを特定し、評価するために利用できます。

パフォーマンス分析：MLアルゴリズムは、ポートフォリオのパフォーマンスを分析し、改善のための領域を特定するために使用することができます。MLセグメントの成長は、以下を含む多くの要因によって牽引されています：

データの利用可能性の増加：コンピューティング・パワーのコスト低下：コンピューティング・パワーのコスト低下により、大規模なデータセットでMLアルゴリズムを実行することがより現実的になってきている：資産管理ソリューションに対する需要の高まり：資産管理ソリューションに対する需要の高まりは、MLベースの資産管理ソリューションに対する需要を促進しています。世界の資産管理における人工知能市場のMLセグメントの主要参入企業には、IBM、SAS、BlackRockなどがあります。

自然言語処理（NLP）分野も、資産管理における人工知能の重要な市場です。NLPアルゴリズムは、人間の言語を処理し理解するために使用されます。この情報を使ってレポートを作成し、投資家に洞察を提供し、投資判断を下すことができます。NLP分野の成長は、以下を含む多くの要因によって牽引されている：

非構造化データの増加：より多くのデータが生成されるにつれ、非構造化データも増えています。NLPアルゴリズムは、非構造化データを処理し理解するために使用することができ、資産管理者に貴重な洞察を提供することができます。

ソーシャルメディアデータから洞察の需要の高まり：ソーシャルメディアデータは、アセットマネージャーにとって貴重な洞察源となり得る。NLPアルゴリズムはソーシャルメディア・データを処理・理解するために利用でき、資産運用会社が動向を把握し、より良い投資判断を下すのに役立ちます。

世界の人工知能による資産運用市場のNLP分野の主要企業には、KenshoやSentient Technologiesなどがあります。

その他のセグメントには、コンピューター・ビジョンやディープ・ラーニングなど、資産管理で使用されているその他のさまざまな人工知能技術が含まれます。これらの技術は、新たな資産管理ソリューションの開発や既存ソリューションの改善に利用されています。

この成長は、データの利用可能性の増加、コンピューティングパワーのコスト低下、資産管理ソリューションに対する需要の高まりなど、多くの要因によってもたらされています。

地域別洞察

北米は、資産管理における人工知能の世界市場において支配的な地域です。北米の資産管理における人工知能市場の成長は、以下を含む多くの要因によって牽引されている：

資産運用会社の集積度の高さ：北米には多数の資産運用会社があり、資産運用ソリューションにおける人工知能の主要な消費者となっています。

新技術の早期採用：北米の資産運用会社は一般的に新技術をいち早く採用するため、資産運用ソリューションにおける人工知能の需要が高まり、投資パフォーマンスの向上とリスクの低減に貢献している：北米には、IBM、SAS、ブラックロックなど、世界有数の資産運用人工知能ベンダーが存在します。

資産運用における人工知能の世界市場におけるその他の主要地域は以下の通り：

欧州：この地域も資産運用における人工知能の主要市場であり、この地域に本社を置く大手多国籍資産運用会社が多数存在します。

アジア太平洋：中東・アフリカ：この地域の資産運用会社による資産運用における人工知能の採用が増加していることから、予測期間中、この地域は最も速いCAGRで成長すると予想される：この地域は、ITインフラへの政府投資の増加、およびこの地域の資産管理会社による資産管理における人工知能の採用拡大により、予測期間中、緩やかなCAGRで成長すると予想されます。この成長は、データの可用性の増加、コンピューティング・パワーのコスト低下、資産管理ソリューションの需要拡大など、多くの要因によってもたらされています。

目次

第1章 サービス概要

• 市場の定義
• 市場の範囲
  • 対象市場
  • 調査対象年
  • 主要市場セグメンテーション

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 資産管理における人工知能の世界市場概要

第6章 資産管理における人工知能の世界市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別（機械学習、自然言語処理（NLP）、その他）
  • 展開モード別（オンプレミス、クラウド）
  • 用途別（ポートフォリオ最適化、カンバセーショナル・プラットフォーム、リスク・コンプライアンス、データ分析、その他）
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第7章 北米の資産管理における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別
  • 展開モード別
  • 用途別
  • 国別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第8章 欧州の資産管理における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別
  • 展開モード別
  • 用途別
  • 国別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン

第9章 アジア太平洋の資産管理における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別
  • 展開モード別
  • 用途別
  • 国別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第10章 南米の資産管理における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別
  • 展開モード別
  • 用途別
  • 国別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア

第11章 中東・アフリカの資産管理における人工知能市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • 技術別
  • 展開モード別
  • 用途別
  • 国別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • クウェート
  • トルコ
  • エジプト

第12章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第13章 市場動向と発展

第14章 企業プロファイル

• BlackRock, Inc.
• State Street Corporation
• Bridgewater Associates
• Two Sigma Investments
• AQR Capital Management
• Goldman Sachs Asset Management
• Invesco Ltd.
• Schroders plc.
• Vanguard Group.
• Morgan Stanley Investment Management

第15章 戦略的提言

第16章 調査会社について・免責事項

Global Artificial Intelligence in Asset Management Market has experienced tremendous growth in recent years and is poised to continue its strong expansion. The Artificial Intelligence in Asset Management Market reached a value of USD 2.58 billion in 2022 and is projected to maintain a compound annual growth rate of 35.67% through 2028.

The Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is currently experiencing a period of remarkable growth, driven by relentless technological advancements that continue to transform industries worldwide. In this dynamic landscape, businesses are eagerly embracing cutting-edge technologies, particularly Artificial Intelligence (AI), to redefine how asset management is approached and optimized across various sectors.

One sector that is at the forefront of adopting Artificial Intelligence in Asset Management is the Financial Services industry. Financial institutions, including asset management firms, are increasingly recognizing the potential of AI-driven solutions to enhance their investment strategies, optimize portfolio management, and deliver superior returns to investors. AI algorithms are being leveraged to analyze vast datasets, identify investment opportunities, and mitigate risks. This not only improves financial outcomes but also positions asset management firms as leaders in a highly competitive industry.

In an era marked by evolving market dynamics and the critical need for data-driven decision-making, the role of Artificial Intelligence in Asset Management is pivotal. Leading financial organizations are partnering with AI-driven asset management solution providers to gain a competitive edge. These solutions are designed to provide real-time market insights, automate trading processes, and enhance the accuracy of investment predictions.

Moreover, AI in Asset Management firms is making substantial investments in research and development, focusing on advancing AI algorithms and machine learning models. These investments are poised to unlock additional value through innovations such as algorithmic trading strategies, personalized investment recommendations, and predictive asset performance analytics. Importantly, these firms prioritize data security and compliance to ensure that sensitive financial information remains confidential and compliant with industry regulations. The convergence of Artificial Intelligence in Asset Management and the financial services sector presents a wealth of growth opportunities for AI in Asset Management providers. As these services continue to evolve and incorporate advanced features, they empower financial institutions to offer more sophisticated and data-driven investment services, reduce investment risks, and maintain compliance with regulatory standards. This transformation is not only enhancing the quality of asset management but also reshaping how financial institutions approach investment strategies, from wealth management to retirement planning.

In conclusion, the future of the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is exceedingly promising. The industry's rapid growth underscores its pivotal role in reshaping the financial services sector, pushing the boundaries of data-driven investment strategies, customer experience, and risk management. As AI in Asset Management providers continue to innovate, these services will remain at the forefront of revolutionizing asset management, ushering in a new era of sophisticated, data-powered investment solutions. It is evident that the market's trajectory points toward continued innovation and relevance in the ever-evolving landscape of Artificial Intelligence in Asset Management for the financial sector.

Key Market Drivers

Enhanced Investment Decision-Making with AI

One of the primary drivers propelling the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is the significant enhancement it brings to investment decision-making processes. AI-driven solutions empower asset managers and investors with unprecedented capabilities to analyze vast and complex datasets in real-time. These AI algorithms can process news articles, financial reports, social media sentiment, and historical market data to identify patterns, trends, and investment opportunities that might be difficult for human analysts to discern.

By leveraging machine learning and natural language processing (NLP) techniques, AI models can extract valuable insights from unstructured data sources, such as news articles and social media posts. This enables asset managers to make more informed and timely investment decisions, anticipate market movements, and adjust portfolios dynamically to maximize returns while minimizing risks. Additionally, AI-powered predictive analytics provide asset managers with tools to assess asset performance, detect anomalies, and anticipate market fluctuations. This proactive approach allows for better risk management and improved investment strategies, ultimately leading to superior financial outcomes for both asset managers and their clients. In summary, the application of AI in asset management is driven by the quest for more precise and data-driven investment decisions. The ability of AI to analyze vast amounts of data, identify patterns, and provide actionable insights empowers asset managers to optimize their investment strategies and deliver better results for their clients..

In summary, digital transformation initiatives are a primary driver of the global Artificial Intelligence in Asset Management market. Organizations are turning to software consultants to help them navigate the complexities of modernizing their IT infrastructure, leveraging data analytics, and achieving seamless integration.

Increasing Complexity of Financial Markets

The Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is also driven by the increasing complexity of financial markets. In today's interconnected global economy, financial markets are influenced by a multitude of factors, including geopolitical events, economic indicators, and rapidly changing investor sentiments. This complexity creates a challenging environment for asset managers and investors to navigate effectively.

AI solutions offer a competitive advantage in this complex landscape by providing the ability to process and interpret large volumes of data rapidly. They can assess the potential impact of various factors on asset prices, helping asset managers make more informed decisions in real-time. AI can analyze historical market data and identify patterns that indicate potential market movements or opportunities.

Moreover, the integration of AI-driven risk management tools enables asset managers to better understand and mitigate risks associated with their portfolios. By continuously monitoring the market and assessing portfolio vulnerabilities, AI systems can alert asset managers to potential threats and suggest risk mitigation strategies. The complexity of financial markets is expected to continue growing, making AI-driven asset management solutions increasingly essential for staying competitive and achieving positive investment outcomes. Therefore, the adoption of AI in asset management is driven by the need for advanced tools to navigate the intricate and ever-changing financial landscape effectively.

Demand for Personalized Investment Strategies

Another significant driver for the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is the increasing demand for personalized investment strategies. Traditional one-size-fits-all investment approaches no longer meet the expectations of today's investors. Instead, individuals and institutional clients seek customized investment solutions tailored to their unique financial goals, risk tolerance, and preferences. AI-driven asset management platforms are well-suited to address this demand for personalization. These platforms leverage AI algorithms to analyze clients' financial profiles, investment objectives, and risk preferences. They can then generate personalized investment strategies that align with each client's specific goals. Additionally, AI enables continuous monitoring and adjustment of portfolios to ensure they remain in line with clients' evolving needs and market conditions. By providing personalized recommendations and adapting to changing circumstances, AI-driven asset management platforms enhance customer satisfaction, loyalty, and retention.

In conclusion, the growing demand for personalized investment strategies is a significant driver pushing the adoption of AI in asset management. AI's ability to create tailored investment solutions and continuously adapt to individual client needs positions it as a critical tool for asset managers seeking to attract and retain clients in a competitive market. This driver highlights the transformative potential of AI in reshaping the asset management industry to better serve the diverse needs of investors.

Key Market Challenges

Data Quality and Availability

One of the foremost challenges in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is the quality and availability of data. AI-driven asset management heavily relies on data for investment decision-making, risk assessment, and portfolio optimization. However, the financial data landscape is often fragmented, with information scattered across various sources such as market feeds, economic indicators, company reports, and alternative data streams like social media sentiment. This fragmentation makes it challenging to consolidate and integrate data efficiently into AI models. Furthermore, the accuracy and reliability of data sources are critical. Inaccurate or outdated data can lead to erroneous investment decisions, increased risks, and potential losses. Moreover, asset managers must grapple with data privacy and compliance issues, especially in the era of stringent regulations like GDPR and Dodd-Frank. Handling sensitive financial information while adhering to these regulations requires robust data management practices and compliance measures. Additionally, the use of alternative data sources, such as satellite imagery or web scraping, introduces complexities due to unstructured, noisy, or biased data that need careful handling and preprocessing.

Model Interpretability and Explainability

Another significant challenge in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market pertains to the interpretability and explainability of AI models. As AI algorithms become more advanced and complex, they often operate as "black-box" models. This means that while these models can make accurate predictions and investment decisions, the inner workings of these models are not readily interpretable by humans. This opacity can raise concerns among asset managers as they may struggle to explain investment decisions to clients or regulators, particularly when regulatory bodies like the SEC require transparency and explanations for investment strategies. Ensuring model interpretability and explainability is not only a regulatory necessity but also essential for effective risk management. Understanding the risk factors and drivers behind AI-driven investment decisions is crucial for mitigating risks and maintaining portfolio stability.

Overfitting and Model Robustness

Overfitting and model robustness are persistent challenges in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market. Overfitting occurs when an AI model performs exceptionally well on training data but struggles to generalize to new, unseen data, leading to suboptimal performance in real-world scenarios. Model robustness, on the other hand, relates to the ability of AI models to adapt and perform well in changing market conditions. Given the dynamic nature of financial markets with abrupt changes and shifting patterns, AI models that are overfit to historical data may not respond effectively to new market conditions. During extreme events such as market crashes or economic crises, data scarcity can also pose a significant challenge. AI models that have not encountered similar events during training may struggle to provide meaningful insights or predictions during these periods. To address these challenges, asset managers must invest in ongoing model monitoring, validation, and retraining to ensure that AI models remain robust, well-calibrated, and capable of handling various market scenarios. Regulatory bodies are increasingly scrutinizing AI-driven models in asset management, further emphasizing the importance of model robustness and compliance.

In conclusion, the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market faces significant challenges related to data quality and availability, model interpretability and explainability, and overfitting/model robustness. These challenges underscore the complexity of integrating AI into asset management strategies and the importance of addressing them to harness the full potential of AI while managing risks effectively.

Key Market Trends

Explainable AI (XAI) for Transparency and Compliance

One prominent trend in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market is the increasing adoption of Explainable AI (XAI) to enhance transparency and ensure compliance with regulatory requirements. XAI refers to AI systems designed to provide human-understandable explanations for their decisions and predictions, addressing the challenge of black-box AI models. In asset management, where regulatory scrutiny is on the rise, ensuring that AI-driven investment decisions can be explained and justified is crucial. XAI technologies are becoming integral to asset management AI platforms, allowing asset managers to understand and communicate the reasoning behind AI-generated investment strategies. This trend is particularly relevant given the regulatory mandates in the financial industry that necessitate transparency and accountability. For instance, the SEC's Regulation Best Interest (Reg BI) in the United States requires financial advisors to act in the best interest of clients and provide clear disclosures regarding investment decisions. Asset managers are leveraging XAI to bridge the gap between complex AI models and human understanding. With XAI, they can dissect the decision-making process of AI algorithms, highlighting the key factors, variables, and data points that influence investment choices. This not only aids in meeting regulatory requirements but also builds trust with clients who seek to comprehend the rationale behind their investment recommendations.

Moreover, XAI enhances risk management by allowing asset managers to identify potential biases or anomalies in AI models. This proactive approach helps mitigate risks associated with AI-driven decision-making, ensuring that investment strategies remain in line with regulatory standards and clients' best interests.As regulatory scrutiny continues to evolve, the incorporation of XAI in asset management AI solutions will be a pivotal trend, enabling asset managers to navigate compliance challenges and foster trust with clients and regulatory authorities alike.

ESG Integration for Sustainable Investing

Environmental, Social, and Governance (ESG) considerations are rapidly emerging as a dominant trend in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market. ESG factors encompass a range of criteria related to a company's environmental impact, social responsibility, and corporate governance practices. Asset managers are increasingly incorporating ESG data and principles into their investment strategies to meet growing demand for sustainable and responsible investing. AI plays a critical role in ESG integration by enabling asset managers to analyze vast datasets and assess the ESG performance of companies and assets. AI algorithms can comb through news articles, financial reports, social media sentiment, and other sources to evaluate how ESG factors impact investment opportunities and risks. This comprehensive analysis assists asset managers in making informed decisions aligned with ESG goals. The integration of ESG into AI-driven asset management is driven by both investor demand and regulatory changes. Investors are increasingly seeking investments that align with their values, leading to a surge in ESG-focused funds. Regulatory bodies in various regions are also implementing disclosure requirements related to ESG factors, compelling asset managers to consider ESG in their investment processes. Furthermore, AI-driven ESG analysis enables asset managers to uncover valuable insights that may not be apparent through traditional methods. This includes identifying companies with strong ESG practices that are likely to outperform their peers in the long run or detecting ESG-related risks that could impact the performance of investments.

As the emphasis on sustainability and responsible investing continues to grow, the integration of ESG factors into AI-driven asset management strategies is expected to be a transformative trend, reshaping investment decision-making and aligning portfolios with environmental and social goals.

Customized AI Solutions for Boutique Asset Managers

In the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market, there is a notable trend towards the development of customized AI solutions tailored to the specific needs of boutique asset managers. While large asset management firms have the resources to invest in comprehensive AI platforms, smaller boutique firms are seeking ways to harness the power of AI without the scale of their larger counterparts. Customized AI solutions are designed to address the unique challenges and investment strategies of boutique asset managers. These solutions can range from AI-powered portfolio optimization tools to risk assessment platforms and AI-driven market sentiment analysis.

The trend towards customized AI solutions reflects the recognition that AI is not a one-size-fits-all solution. Boutique asset managers may have specialized investment niches, risk tolerance profiles, or client preferences that require tailored AI capabilities. By partnering with AI solution providers that offer customization options, boutique asset managers can access cutting-edge technology that aligns with their specific investment goals. Moreover, these customized AI solutions are often more cost-effective for boutique firms, as they can focus on the specific functionalities they need, avoiding unnecessary expenses associated with large-scale AI implementations. This democratization of AI technology allows boutique asset managers to compete effectively in a market where data-driven decision-making is increasingly essential.

As AI continues to evolve, the trend of customized solutions for boutique asset managers is likely to expand, enabling a broader range of firms to leverage the benefits of AI in enhancing their investment strategies and client services.

Segmental Insights

Technology Insights

The Machine Learning (ML) segment is dominating in the global artificial intelligence in asset management market.

Machine learning is a type of artificial intelligence that allows computers to learn without being explicitly programmed. ML algorithms are used to analyze large amounts of data and to identify patterns and trends. This information can then be used to make predictions and decisions.

ML is being used in asset management in a number of ways, including: Portfolio construction: ML algorithms can be used to identify and select assets that are likely to perform well, based on historical data and other factors.

Risk management: ML algorithms can be used to identify and assess risks associated with different investments.

Performance analysis: ML algorithms can be used to analyze portfolio performance and to identify areas for improvement.The growth of the ML segment is being driven by a number of factors, including:

The increasing availability of data: As more and more data is generated, ML algorithms are becoming more accurate and powerful.The decreasing cost of computing power: The decreasing cost of computing power is making it more feasible to run ML algorithms on large datasets.The growing demand for asset management solutions: The growing demand for asset management solutions is driving the demand for ML-based asset management solutions.Some of the major players in the ML segment of the global artificial intelligence in asset management market include IBM, SAS, and BlackRock.

The Natural Language Processing (NLP) segment is also a significant market for artificial intelligence in asset management. NLP algorithms are used to process and understand human language. This information can then be used to generate reports, provide insights to investors, and make investment decisions. The growth of the NLP segment is being driven by a number of factors, including:

The increasing availability of unstructured data: As more and more data is generated, more and more of it is unstructured. NLP algorithms can be used to process and understand unstructured data, which can provide valuable insights to asset managers.

The growing demand for insights from social media data: Social media data can be a valuable source of insights for asset managers. NLP algorithms can be used to process and understand social media data, which can help asset managers to identify trends and make better investment decisions.

Some of the major players in the NLP segment of the global artificial intelligence in asset management market include Kensho and Sentient Technologies.

The Other segment includes a variety of other artificial intelligence technologies that are being used in asset management, such as computer vision and deep learning. These technologies are being used to develop new asset management solutions and to improve existing solutions.

This growth is being driven by a number of factors, including the increasing availability of data, the decreasing cost of computing power, and the growing demand for asset management solutions.

Regional Insights

North America is the dominating region in the global artificial intelligence in asset management market. .The growth of the artificial intelligence in asset management market in North America is being driven by a number of factors, including:

High concentration of asset management firms: North America is home to a large number of asset management firms, which are major consumers of artificial intelligence in asset management solutions.

Early adoption of new technologies: North American asset management firms are typically early adopters of new technologies, which drives the demand for artificial intelligence in asset management solutions to help them improve their investment performance and reduce risk.Presence of leading artificial intelligence in asset management vendors: North America is home to some of the world's leading artificial intelligence in asset management vendors, such as IBM, SAS, and BlackRock.

Other key regions in the global artificial intelligence in asset management market include:

Europe: This region is also a major market for artificial intelligence in asset management, with a number of large multinational asset management firms headquartered in the region.

Asia Pacific: This region is expected to grow at the fastest CAGR during the forecast period, driven by the increasing adoption of artificial intelligence in asset management by asset management firms in the region.Middle East and Africa: This region is expected to grow at a moderate CAGR during the forecast period, driven by the increasing government investments in IT infrastructure and the growing adoption of artificial intelligence in asset management by asset management firms in the region.This growth is being driven by a number of factors, including the increasing availability of data, the decreasing cost of computing power, and the growing demand for asset management solution.

Key Market Players

• BlackRock, Inc.

• State Street Corporation

• Bridgewater Associates

• Two Sigma Investments

• AQR Capital Management

• Invesco Ltd.

• Schroders plc

• Vanguard Group

• Goldman Sachs Asset Management

• Morgan Stanley Investment Management

Report Scope:

In this report, the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

Artificial Intelligence in Asset Management Market By Technology :

• Machine Learning
• Natural Language Processing (NLP)
• Others

Artificial Intelligence in Asset Management Market, By Deployment Mode:

• On-Premises
• Cloud

Artificial Intelligence in Asset Management Market, By Application :

• Portfolio Optimization
• Consumer Electronic
• Risk & Compliance
• Data Analysis
• Others

Artificial Intelligence in Asset Management Market , By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Europe
• France
• United Kingdom
• Italy
• Germany
• Spain
• Asia-Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• South America
• Brazil
• Argentina
• Colombia
• Middle East & Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Kuwait
• Turkey
• Egypt

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Artificial Intelligence in Asset Management Market .

Available Customizations:

• Global Artificial Intelligence in Asset Management Market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Service Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
  • 1.2.1. Markets Covered
  • 1.2.2. Years Considered for Study
  • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Formulation of the Scope
• 2.4. Assumptions and Limitations
• 2.5. Sources of Research
  • 2.5.1. Secondary Research
  • 2.5.2. Primary Research
• 2.6. Approach for the Market Study
  • 2.6.1. The Bottom-Up Approach
  • 2.6.2. The Top-Down Approach
• 2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
• 2.8. Forecasting Methodology
  • 2.8.1. Data Triangulation & Validation

3. Executive Summary

4. Voice of Customer

5. Global Artificial Intelligence in Asset Management Market Overview

6. Global Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Technology (Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Others)
  • 6.2.2. By Deployment Mode (On-Premises, Cloud)
  • 6.2.3. By Application (Portfolio Optimization, Conversational Platform, Risk & Compliance, Data Analysis, and Others)
  • 6.2.4. By Region
• 6.3. By Company (2022)
• 6.4. Market Map

7. North America Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Technology
  • 7.2.2. By Deployment Mode
  • 7.2.3. By Application
  • 7.2.4. By Country
• 7.3. North America: Country Analysis
  • 7.3.1. United States Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Technology
      • 7.3.1.2.2. By Deployment Mode
      • 7.3.1.2.3. By Application
  • 7.3.2. Canada Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Technology
      • 7.3.2.2.2. By Deployment Mode
      • 7.3.2.2.3. By Application
  • 7.3.3. Mexico Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Technology
      • 7.3.3.2.2. By Deployment Mode
      • 7.3.3.2.3. By Application

8. Europe Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Technology
  • 8.2.2. By Deployment Mode
  • 8.2.3. By Application
  • 8.2.4. By Country
• 8.3. Europe: Country Analysis
  • 8.3.1. Germany Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Technology
      • 8.3.1.2.2. By Deployment Mode
      • 8.3.1.2.3. By Application
  • 8.3.2. United Kingdom Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Technology
      • 8.3.2.2.2. By Deployment Mode
      • 8.3.2.2.3. By Application
  • 8.3.3. Italy Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecasty
      • 8.3.3.2.1. By Technology
      • 8.3.3.2.2. By Deployment Mode
      • 8.3.3.2.3. By Application
  • 8.3.4. France Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Technology
      • 8.3.4.2.2. By Deployment Mode
      • 8.3.4.2.3. By Application
  • 8.3.5. Spain Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Technology
      • 8.3.5.2.2. By Deployment Mode
      • 8.3.5.2.3. By Application

9. Asia-Pacific Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Technology
  • 9.2.2. By Deployment Mode
  • 9.2.3. By Application
  • 9.2.4. By Country
• 9.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 9.3.1. China Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Technology
      • 9.3.1.2.2. By Deployment Mode
      • 9.3.1.2.3. By Application
  • 9.3.2. India Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Technology
      • 9.3.2.2.2. By Deployment Mode
      • 9.3.2.2.3. By Application
  • 9.3.3. Japan Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.3.1.1. By Value
    • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.3.2.1. By Technology
      • 9.3.3.2.2. By Deployment Mode
      • 9.3.3.2.3. By Application
  • 9.3.4. South Korea Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 9.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.4.1.1. By Value
    • 9.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.4.2.1. By Technology
      • 9.3.4.2.2. By Deployment Mode
      • 9.3.4.2.3. By Application
  • 9.3.5. Australia Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 9.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.5.1.1. By Value
    • 9.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.5.2.1. By Technology
      • 9.3.5.2.2. By Deployment Mode
      • 9.3.5.2.3. By Application

10. South America Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Technology
  • 10.2.2. By Deployment Mode
  • 10.2.3. By Application
  • 10.2.4. By Country
• 10.3. South America: Country Analysis
  • 10.3.1. Brazil Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Technology
      • 10.3.1.2.2. By Deployment Mode
      • 10.3.1.2.3. By Application
  • 10.3.2. Argentina Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Technology
      • 10.3.2.2.2. By Deployment Mode
      • 10.3.2.2.3. By Application
  • 10.3.3. Colombia Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Technology
      • 10.3.3.2.2. By Deployment Mode
      • 10.3.3.2.3. By Application

11. Middle East and Africa Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook

• 11.1. Market Size & Forecast
  • 11.1.1. By Value
• 11.2. Market Share & Forecast
  • 11.2.1. By Technology
  • 11.2.2. By Deployment Mode
  • 11.2.3. By Application
  • 11.2.4. By Country
• 11.3. MEA: Country Analysis
  • 11.3.1. South Africa Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.1.1.1. By Value
    • 11.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.1.2.1. By Technology
      • 11.3.1.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.1.2.3. By Application
  • 11.3.2. Saudi Arabia Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.2.1.1. By Value
    • 11.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.2.2.1. By Technology
      • 11.3.2.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.2.2.3. By Application
  • 11.3.3. UAE Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.3.1.1. By Value
    • 11.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.3.2.1. By Technology
      • 11.3.3.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.3.2.3. By Application
  • 11.3.4. Kuwait Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.4.1.1. By Value
    • 11.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.4.2.1. By Technology
      • 11.3.4.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.4.2.3. By Application
  • 11.3.5. Turkey Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.5.1.1. By Value
    • 11.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.5.2.1. By Technology
      • 11.3.5.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.5.2.3. By Application
  • 11.3.6. Egypt Artificial Intelligence in Asset Management Market Outlook
    • 11.3.6.1. Market Size & Forecast
      • 11.3.6.1.1. By Value
    • 11.3.6.2. Market Share & Forecast
      • 11.3.6.2.1. By Technology
      • 11.3.6.2.2. By Deployment Mode
      • 11.3.6.2.3. By Application

12. Market Dynamics

• 12.1. Drivers
• 12.2. Challenges

13. Market Trends & Developments

14. Company Profiles

• 14.1. BlackRock, Inc. .
  • 14.1.1. Business Overview
  • 14.1.2. Key Revenue and Financials
  • 14.1.3. Recent Developments
  • 14.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.1.5. Key Product/ Service Offered
• 14.2. State Street Corporation
  • 14.2.1. Business Overview
  • 14.2.2. Key Revenue and Financials
  • 14.2.3. Recent Developments
  • 14.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.2.5. Key Product/ Service Offered
• 14.3. Bridgewater Associates
  • 14.3.1. Business Overview
  • 14.3.2. Key Revenue and Financials
  • 14.3.3. Recent Developments
  • 14.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.3.5. Key Product/ Service Offered
• 14.4. Two Sigma Investments
  • 14.4.1. Business Overview
  • 14.4.2. Key Revenue and Financials
  • 14.4.3. Recent Developments
  • 14.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.4.5. Key Product/ Service Offered
• 14.5. AQR Capital Management
  • 14.5.1. Business Overview
  • 14.5.2. Key Revenue and Financials
  • 14.5.3. Recent Developments
  • 14.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.5.5. Key Product/ Service Offered
• 14.6. Goldman Sachs Asset Management
  • 14.6.1. Business Overview
  • 14.6.2. Key Revenue and Financials
  • 14.6.3. Recent Developments
  • 14.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.6.5. Key Product/ Service Offered
• 14.7. Invesco Ltd.
  • 14.7.1. Business Overview
  • 14.7.2. Key Revenue and Financials
  • 14.7.3. Recent Developments
  • 14.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.7.5. Key Product/ Service Offered
• 14.8. Schroders plc .
  • 14.8.1. Business Overview
  • 14.8.2. Key Revenue and Financials
  • 14.8.3. Recent Developments
  • 14.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.8.5. Key Product/ Service Offered
• 14.9. Vanguard Group.
  • 14.9.1. Business Overview
  • 14.9.2. Key Revenue and Financials
  • 14.9.3. Recent Developments
  • 14.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.9.5. Key Product/ Service Offered
• 14.10. Morgan Stanley Investment Management
  • 14.10.1. Business Overview
  • 14.10.2. Key Revenue and Financials
  • 14.10.3. Recent Developments
  • 14.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
  • 14.10.5. Key Product/ Service Offered

15. Strategic Recommendations

16. About Us & Disclaimer