資產管理業成長至2030年面臨獲利能力受壓

預計資產管理業將持續成長至2030年，但資產增加未必會轉化為更強的獲利能力。摩根士丹利與Oliver Wyman預測，產業年營收成長率約為7%，低於管理資產約9%的成長率，原因是平均管理費率下降。

重點摘要

• 預計全球管理資產到2030年將達約247兆美元。
• 私人市場與客製化投資解決方案預計將重塑營收結構。
• 企業全面採用人工智慧可能提升效率，但僅僅採用技術尚不足以證明能帶來財務收益。

目錄

• 資產管理業成長掩蓋費用壓力
• 私人市場與客製化重塑營收
• 人工智慧節省成本有賴企業營運方式改變
• 結論

資產管理業成長掩蓋費用壓力

摩根士丹利與Oliver Wyman發布的2026年資產管理業聯合展望指出，2026年初全球管理資產為159兆美元。報告預測資產將持續擴大至2030年，同時提醒，資產總額本身不足以完整衡量業務表現。

2025年管理資產成長中，超過80%來自市場表現，而非淨新增投資。這項區別很重要：市場上漲可以增加管理公司的資產規模，卻無法證明該公司吸引了新的客戶資金。

預測平均管理費率將從約35個基點降至2030年的32個基點。實際而言，產業每管理一美元資產所賺取的管理費營收將會減少，這有助於解釋為何預期營收成長將慢於資產成長。

私人市場與客製化重塑營收

摩根士丹利估計，至2030年，私人市場將占產業營收的39%，但僅占管理資產的15%。這項預測凸顯，決定管理公司營收機會的關鍵在於產品組合，而不只是吸引資產。

這項聯合研究也指出，私人市場的需求正在轉變。2025年，與保險業者關聯的委託管理資產成長約18%，半流動型財富管理投資工具成長約25%；傳統提取型基金則出現超過2%的資本淨流出。

客製化投資解決方案的適用範圍正從大型機構與超高淨值客戶擴大。在美國財富管理通路，外部管理的客製化投資模型資產，從2023年的約900億美元增至2026年第一季末的約3,000億美元。

研究人員預測，到2030年，這類資產可能達到7,500億至1.6兆美元。要大規模提供客製化服務，必須建立相互連結的投資組合建構、執行、監控與報告系統，而不是為每個帳戶重新打造流程。

人工智慧節省成本有賴企業營運方式改變

人工智慧已應用於投資流程：55%的資產管理公司已將其整合至至少一個領域，另有27%正在試行相關應用。不過，使用這項技術不等於已證明其能帶來財務回報。

根據Oliver Wyman Forum與紐約證券交易所的一項調查，半數資產與財富管理業執行長表示，人工智慧尚未帶來成本節省，或目前評估仍為時過早。營收創造方面的調查結果也相近。

研究人員估計，領先的資產管理公司若運用共享資料、可重複使用的人工智慧能力並重新設計工作流程，至2030年成本收入比最高可改善15個百分點。這是有條件的估算，並非整個產業已經實現的成本節省。

實際上的差別，在於讓個別任務加快，還是改變整個工作流程。財務效益取決於能否取消某些工作，或利用釋出的產能服務更多客戶並創造額外營收。

結論

展望至2030年，資產成長與獲利成長呈現分歧。值得關注的指標包括費率水準、吸引客戶資金的產品組合，以及更廣泛地部署人工智慧是否帶來可衡量的成本節省，而不只是資產總額擴大。

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