KI im Asset Management Markt Größe und Anteil 2025 – 2034

KI in Asset Management Marktgröße

Die globale KI im Asset Management Marktgröße wurde 2024 auf 3,4 Mrd. USD geschätzt und wird bei einem CAGR von 24,2% zwischen 2025 und 2034 wachsen. Die rapide steigende Datenmenge, strenge Regelungen und niedrige Zinssätze zwingen die Asset Manager weiterhin dazu, ihre konventionellen Geschäftspraktiken neu zu bewerten. Die jüngsten Fortschritte in der Technologie bieten auch einen Weg für eine weitere Spezialisierung im Asset Management. Zahlreiche Fintech-Unternehmen nutzen wissensbasiertes maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) Technologien, die eine breite Palette von Finanz- und Investitionsdienstleistungen anbieten.

Zum Beispiel behauptet Statista, dass die Menge der Daten, die weltweit produziert, erfasst oder verwendet werden, mit einer erschreckenden Rate zu erhöhen, um 149 zettabytes bis 2024. In den nächsten fünf Jahren wird die Menge der erzeugten globalen Daten voraussichtlich bis 2028 394 zettabytes überschreiten. Diese massive Datenskala zu verarbeiten und zu analysieren Vermögensverwaltung, moderne Technologien sind notwendig. Diese Nachfrage nach Daten treibt KI in Asset Management-Märkten an.

Die rasche Übernahme von KI im Bereich Asset Management wird durch starke staatliche Initiativen weiter vorangetrieben, die die Transformation der Finanzindustrie durch Investitionen in KI-getriebene Infrastruktur fördern. Es gibt in vielen Ländern laufende Anstrengungen, um für die KI-Forschung zu investieren, intelligente Regelungen zu formulieren und KI-gestützte Fintech-Ökosysteme zu entwickeln, die Vermögensverwalter dazu bringen werden, KI in ihren Anlagestrategien anzuwenden. Politiken, die die Entwicklung von Cloud Computing, Big Data und KI-Spezialisten stärken, fördern den Einsatz von KI in Finanzinstituten.

So suchte Saudi-Arabien im März 2024 eine beträchtliche Investition in KI durch die Einrichtung eines vorgeschlagenen Fonds in Höhe von 40 Milliarden US-Dollar, der dem Land bei seiner allgemeinen wirtschaftlichen Diversifizierungsstrategie unter Vision 2030 helfen wird. Diese Investition orientiert sich an der Vision Saudi-Arabiens, zu einem der größten Investoren in KI weltweit zu werden und ein zentrales Aktivitätszentrum für KI außerhalb der USA.

KI in Asset Management Markttrends

• Alle Finanzinstitute und Investmentgesellschaften übernehmen Robo-Advisors mit KI-Technologie, um kostengünstige Investitionsdienstleistungen zu automatisieren, zu personalisieren und zu liefern. KI wird in der Asset Management-Branche schnell angenommen, da maschinelles Lernen und Prognoseanalysen genutzt werden, um Portfolios zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu maximieren.
• Nach Statista wird der robo-advisor Sektor voraussichtlich bis 2025 Vermögenswerte in Höhe von 2,06 Billionen US-Dollar verwalten. Darüber hinaus soll diese Branche bis 2029 rund 34 Millionen registrierte Nutzer haben. Dieses Wachstum wirkt sich direkt auf die KI-Verwaltungsindustrie aus und fördert das Wachstum der Branche.
• AI-Algorithmen scannen durch historische Daten, aktuell verfügbare Daten und Echtzeit allgemeine wirtschaftliche Trends und formulieren zukünftige Risiken für Anlageportfolios. Damit können Unternehmen ihre Asset-Allocations kontinuierlich auf Ungewissheit und Verluste umstellen. Prädiktive Analytik hilft auch im Risikomanagement, indem es Asset Managern ermöglicht, potenzielle Marktveränderungen besser zu antizipieren.
• Laut Statista hatte prognostizierende Analyse-Software eine Marktkappe von 5,29 Milliarden US-Dollar ab 2020 und es wird erwartet, dass bis 2028 auf 41,52 Milliarden US-Dollar zu erhöhen. Solche Analysen haben einen positiven Einfluss auf die KI im Asset Management und werden das Wachstum der Branche stimulieren.

KI in Asset Management Marktanalyse

Basierend auf der Technologie ist die KI im Asset Management-Markt in Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) unterteilt. Im Jahr 2024 dominierte das Segment Machine Learning (ML) den Markt mit einem Umsatz von über 2 Milliarden USD und das Segment Machine Learning (ML) wird voraussichtlich im Prognosezeitraum bei einem CAGR von rund 23,8% wachsen.

• Derzeit nutzt das moderne Unternehmen ML, um Muster zu erkennen sowie Modellierungs- und Alpha-Generationsverfahren zu verfeinern. ML-Algorithmen werden auf Handelsgeschichte geschult, um bestimmte Ereignisse oder Indikatoren zu identifizieren, die überdurchschnittliche Renditen produzieren können. Portfoliooptimierung, Risikobewertung, Betrugserkennung und algorithmischer Handel werden durch maschinelles Lernen und Positionierung von Asset Managern verbessert, um die Produktivität zu verbessern und menschliche Fehler zu minimieren.
• NLP-Tools beleuchten die Stimmungsanalyse und Betrugsprognosen weiter und ermöglichen eine effektivere Echtzeitmarktbewertung und -bewegungen. Mit Hilfe von NLP wird die Erstellung von Berichten, die Kommunikation mit Kunden über Chatbots und die Überwachung der Compliance in Finanzinstituten automatisiert, die Produktivität und Genauigkeit erhöht.
• Die Größe des globalen Marktes für Natural Language Processing (NLP) in Finanzen wird im Jahr 2023 mit einem erwarteten CAGR-Satz von 2024 bis 2032 auf über 5,5 Milliarden USD geschätzt. Der Ausbau des NLP im Finanzmarkt wird wiederum den Markt stärken.

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der KI im Asset Management-Markt in On-Premises und Cloud-basierte Segmente unterteilt. Im Jahr 2024 dominiert das On-Premises-Segment den Markt mit 60% Marktanteil und das gefrorene Segment wird voraussichtlich mit einem CAGR von über 23% von 2025 bis 2034 wachsen.

• Unter den verschiedenen Einsatzmodellen hat die On-Premises-Instandhaltung und -Bereitstellung aufgrund der unübertroffenen Sicherheits-, Flexibilitäts- und Compliance-Funktionen den höchsten Marktanteil an künstlicher Intelligenz im Asset Management. Unternehmen, die in der Vermögensverwaltung tätig sind, haben hochsensible Finanzinformationen, die Datenschutz und Cybersicherheit zu einem primären Anliegen machen. Die Finanzfirmen werden auch durch strenge Ausgabenverpflichtungen belastet, so dass KI-Lösungen vor Ort eine feste Kontrolle über ihre Infrastruktur geben.
• Zum Beispiel veröffentlichte ANYbotics im Februar 2025 ein neues Asset Management-Produkt namens Data Navigator, das Inspektionsdaten, die von seinen ANYmal Quadruped-Robotern gesammelt wurden, in nützliche Informationen umwandelt. Mit dieser Plattform können Unternehmen die Asset-Gesundheitsbewertung verbessern und bedingte Wartung in Bereichen wie Energie, Metalle, Bergbau und Öl und Gas durchführen.

Basierend auf der Anwendung wird der KI im Asset Management-Markt in Portfolio-Optimierung, Konversationsplattform, Risiko & Compliance, Datenanalyse, Prozessautomatisierung und andere segmentiert, wobei die Portfolio-Optimierungskategorie aufgrund ihrer entscheidenden Rolle bei der Steigerung der Investitionsleistung und des Risikomanagements zu dominieren ist.

• Mit der AI-enabled Portfolio-Optimierung können Asset Manager große Datensätze anzeigen und analysieren sowie interpretieren. Dadurch kann es Managern helfen, rechtzeitig Investitionen zu tätigen, die durch Echtzeit-Datenmuster informiert werden. Um optimale Asset-Allocations, maximale Renditen und Exposition abzuleiten und vorzuschlagen, bewerten maschinelle Lernalgorithmen Marktbedingungen, historische Leistung und Risikoexposition.
• Zum Beispiel, im Februar 2025 AlphaSavings einhändig in den Finanzdienstleistungsmarkt durch die Einführung einer KI-getriebenen Aktien- und Anleiheinvesting-Plattform. Diese Plattform nutzt künstliche Intelligenz in der Vermögensverwaltung, indem sie wirklich Freie Investitionen zur Verfügung stellt, da ein Konto vollständig von KI verwaltet wird. KI stellt sicher, dass ein optimales Gleichgewicht zwischen Aktien und Anleihen stets erhalten bleibt, unabhängig von wirtschaftlichen Bedingungen und Umsiedlungen.

Im Jahr 2024 dominierte die Region Nordamerika die KI im Asset Management Markt mit rund 38 % Marktanteil und erzielt rund 1,3 Milliarden USD Umsatz.

• Mit der Übernahme von anspruchsvollen Werkzeugen und maschinenlernender Automatisierung bei der Herstellung von Investitionen wird der US-Markt für KI im Asset Management voraussichtlich wachsen. Führende Banken und Hedge-Fonds üben Asset Management, Risikobewertung und Handel durch KI-gestützte automatisierte Systeme. Die Präsenz führender Anbieter von KI-Technologien und Fintech-Startups treibt jedoch Innovationen in der vorausschauenden Analyse und der Entwicklung von Robo-Advisory-Diensten an.
• Zum Beispiel haben Blackrock und Microsoft unter dem Titel Global Artificial Intelligence Infrastructure Investment Partnership (GAIIP) mit dem Ziel, im September 2024 USD 30 Milliarden in Private Equity Capital zu erhöhen. Diese Investition ist Teil eines größeren Systems, das letztendlich 100 Milliarden Dollar mobilisieren soll.

Der KI im Asset Management-Markt in Deutschland wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 deutliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Der Markt für KI im Asset Management in Deutschland wird durch die zunehmende Nutzung von Social Media Analytics, algorithmischen Handel und AI-fähige Robo-Beratung bei Banken, Investmentfirmen und Asset Managern gefördert. So nutzen die Deutsche Bank und Allianz Global Investors bereits KI, um Portfoliomanagement, Risikominderung und Kundendienst zu verbessern.
• So erhielt Big Xyt, ein in London ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz, im November 2024 10 Mio. € von Finch Capital. Mit dieser Investition konnte das Unternehmen seine Kundenbasis- und Serviceangebote in Europa, den USA und APAC-Regionen erweitern. Dies ist das erste Mal, dass das Unternehmen eine Investition erhalten hat; es wurde ausschließlich für die letzten zehn Jahre selbst finanziert.

Der KI im Asset Management-Markt in China wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 erhebliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Mit der Präsenz von Top-Technologie-Unternehmen wie Tencent, Alibaba und Baidu zusammen mit AI-Startups fördert Innovation in der Branche. Die führenden chinesischen Finanzinstitute und Asset-Management-Unternehmen haben auch mit der Annahme von KI-Technologien begonnen, um Investitionsentscheidungen, Betrugserkennung und regulatorische Compliance zu verbessern.
• Zum Beispiel hat China im Januar 2024 einen brandneuen Investmentfonds geschaffen, der darauf abzielt, Entwicklungen in der KI schnell zu verfolgen, vorausgesetzt, dass es ein anfängliches Kapital von 60 Milliarden Yuan (oder rund 8,2 Milliarden Dollar) hat. Dies ist Teil eines größeren Plans, Chinas Stand mit KI und anderen Technologien weltweit zu verbessern.

Der KI im Asset Management-Markt in Saudi-Arabien wird voraussichtlich von 2025 bis 2034 deutliches und vielversprechendes Wachstum erleben.

• Saudi-Arabien hat bereits viele moderne Technologien angenommen, weshalb der Markt für KI im Asset Management auftaucht. Regierungsinitiativen wie Vision 2030 fördern die Annahme von KI in Bank- und Investmentdiensten. Diese Initiativen schaffen auch einen Bedarf an automatisierten Werkzeugen für Portfoliomanagement und Risikobewertung. Unternehmen wie Saudi Aramco Investment Management und Riyad Bank nutzen KI für vorausschauende Analysen und Robo-Advisory-Dienste.
• Zum Beispiel übertraf das Land im Februar 2025 während der LEAP 2025 Konferenz in Riad alle bisherigen Aufzeichnungen, indem es 14,9 Milliarden US-Dollar für Investitionen in KI erhielt. Solche Investitionen positionieren Saudi-Arabien deutlich auf der globalen Szene als sich schnell entwickelndes Land in KI, Cloud Computing und anderen digitalen Diensten.

KI im Asset Management Market Share

• Top 7 Unternehmen der KI in der Asset Management-Branche sind Amazon Web Services, Microsoft, IBM, Intel, Infosys, Genpact und Accenture mit rund 49 % des Marktes im Jahr 2024.
• Das Asset Management wird von KI-Technologien von AWS über Produkte wie Amazon Lookout for Equipment und AWS IoT betrieben. Das maschinelle Lernmodell des Unternehmens verbessert die vorausschauende Wartung und die Anomalie-Erkennung der Betriebseffizienz. KI in Verbindung mit digitalen Zwillingen und Echtzeitanalysen ermöglicht es Unternehmen, den Asset-Lebenszyklus und Ausfallzeiten effektiv zu verwalten. Das Eindringen in den Industriesektor macht das Asset Management tiefer.
• Mit Microsoft werden Branchen, die AI nutzen, Azure AI- und IoT-Lösungen nutzen, um die vorausschauende Wartung und Asset Performance Management. Mit Hilfe von Azure Machine Learning und Digital Twins werden Echtzeit-Überwachung sowie Ausfallprognosen und operative Erkenntnisse ermöglicht. Die Organisation erweitert weiter die Verwendung von Intelligenz- und Automatisierungsanalysen in Enterprise Asset Management Systeme (EAM) und Partner mit der Fertigungs- und Energieindustrie für eine bessere Asset-Tracking- und Lebenszyklus-Management.
• IBM nutzt sein AI-powered Asset Management Tool, die Maximo Application Suite, die für das Asset Management aktiviert ist. Synchronisierte IoT-KI und Analytik arbeiten für vorausschauende Wartung und Risikomanagement. Watson AI unterstützt bessere Echtzeit-Einsichten, verbesserte Erkennung von Anomalien und Optimierung von Vermögenswerten. Auch IBM ist darauf angewiesen, die Automatisierung von AI-Prozessen die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Gesamtlebensdauer der Vermögenswerte zu erhöhen. Sie arbeiten mit Versorgungs- und Transportindustrien zusammen, um skalierbare KI-basierte Asset Management-Lösungen umzusetzen.

KI in Asset Management Market Companies

Hauptakteure der KI in der Asset Management-Branche sind:

• Beschleunigung
• Amazon Web Services
• Charles Schwab & Co
• Genpac
• IBM
• Infos Ã1⁄4ber uns
• Intel Corporation
• Microsoft
• S&P Global
• Umsatz

Die führenden Unternehmen auf dem Markt nutzen zahlreiche Möglichkeiten, z.B. Partnerschaften oder Kooperationen, Fusionen und Akquisitionen, neue Starts sowie Innovationen bestehender und Investitionen in Forschung und Entwicklung. Es hilft auch bei der ganzheitlichen Absorption neuer Elemente und Technologien. Ebenso bietet die Zusammenführung von Herstellern durch Fusionen und Übernahmen einen besseren Zugang zum Markt und Ressourcen zur Modifikation der Angebote sowie zu Innovationen.

Primäre Stakeholder innerhalb des KI im Asset Management-Markt konzentrieren sich auf die Umsetzung von KI-basierten Analyselösungen zur Verbesserung des Portfoliomanagements und der Risikobewertung. Sie nutzen eine vorausschauende Modellierung durch maschinelles Lernen, automatisieren Investitionsprozesse und verbessern die Entscheidungsfindung. Unternehmen konzentrieren sich auf AI-getriebene robo-advisors und Echtzeit-Markt- und Stimmungsanalysen für bessere Asset Allocations. Die Zusammenarbeit mit Fintech- und Cloud-Unternehmen stärkt die KI-Fähigkeiten.

KI in Asset Management Industry News

• Im Februar 2025 entschied sich Vital Voices Global Partnership, eine NGO, die Frauenführer auf der ganzen Welt unterstützt, um Veritone Inc. AI-basierte Digital Media Hub (DMH) für ein besseres digitales Asset Management und Storytelling zu implementieren. Das Kapital, das in dieser Zusammenarbeit durch Amazon Web Services (AWS) Marketplace zur Verfügung gestellt wird, soll die Veränderungsträgerinnen durch KI-soziales Wohl unterstützen. Es wird derzeit von großen Marken wie NCAA, iHeartRadio, NBC Universal, CNBC, Bloomberg und CNN eingesetzt.
• Im Februar 2025 fügte Covet ein KI-Modul zu ihrer Plattform hinzu, das das persönliche Immobilienmanagement erleichtert und den Nutzern erlaubt, ihre Immobilienvermögen wie nie zuvor zu verwalten. Die Plattform nutzt die KI-Technologie, um den Prozess der Katalogisierung und Bewertung von persönlichen Gegenständen wie Schmuck, Kunst und Sammlern zu optimieren. Dieses KI-Modul bietet Marktschätzungen und Beschreibungen der Vermögenswerte, die das Nutzerverständnis der intelligenten Entscheidungsfindung verbessern.
• Pacific Gas and Electric (PG&E) sicherte seine bestehende Zusammenarbeit mit Sharper Shape, indem sie einen 5-Jahres-Vertrag für die Funktionen des Versorgungsvermögensmanagements ihrer CORE-Software unterzeichnen und die Nutzung von KI im Versorgungsvermögensmanagement seit Januar 2025 weiter einbetten. Die Partnerschaft verbessert eine bestehende, im Jahr 2019 unterzeichnete und nutzt eine schärfere Version des von PG&E im Jahr 2021 gestarteten Fernvermögensmanagements.
• Siemens Smart Infrastructure hat ein KI-gestütztes Feld- und Asset-Management integriert und sein Siemens Xcelerator-Partnernetzwerk erweitert, das auf die Versorgungs- und Schwerindustriesektoren abzielt, die im Juli 2024 von schlechten Infrastruktur-, Liefer- und Personalproblemen geprägt sind. Die Lösung enthält die Überwachung, dass Unregelmäßigkeiten auf der tiefsten Ebene entdeckt, um die Produktivität zu verbessern, indem es „vorhersehbare“ Wartung anstelle von „Frühfest“ Wartung ermöglicht.

Der Bericht KI im Bereich Asset Management Marktforschung umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (Mn/Bn) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, nach Technologie

• Maschinenlernen (ML)
• Natural Language Processing (NLP)

Markt, nach Einsatzmodell

• On-Premises
• Cloud-basiert

Markt, nach Anwendung

• Portfoliooptimierung
• Konversationsplattform
• Risiko und Compliance
• Datenanalyse
• Prozessautomatisierung
• Sonstige

Markt, Durch Endverwendung

• BFSI
• Einzelhandel und E-Commerce
• Gesundheit
• Energie und Nutzung
• Herstellung
• Transport & Logistik
• Medien und Unterhaltung
• Sonstige

Die vorstehenden Informationen sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
• Asia Pacific
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • ANZ
  • Südostasien
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika