The current state and prospects of Asset Management development in the context of technological transformation and changes in the regulatory environment
- Authors: Kolesnikova V.V.1
-
Affiliations:
- Issue: No 2 (2025)
- Pages: 35-51
- Section: Articles
- URL: https://journals.rcsi.science/2409-7802/article/view/372256
- DOI: https://doi.org/10.25136/2409-7802.2025.2.73710
- EDN: https://elibrary.ru/UDFZET
- ID: 372256
Cite item
Full Text
Abstract
The work focuses on analyzing the impact of technological innovations, including artificial intelligence, machine learning, and blockchain, on the evolution of asset management methods. The article examines changes in the structure of investment portfolios, the emergence of new asset classes and the transformation of traditional investment strategies. Special attention is paid to the integration of ESG factors into investment decision-making processes and their impact on the long-term effectiveness of asset management. The role of regulatory changes in the formation of new asset management standards and their impact on the development of the industry is analyzed. The issues of cybersecurity and data protection in the context of asset management digitalization, as well as the impact of global economic trends on the transformation of the industry are considered. The research is based on a systematic analysis of theoretical concepts, practical cases and regulatory requirements in the field of asset management. A comparative analysis of traditional and innovative approaches to asset management is applied, historical precedents of successful and unsuccessful asset management are studied. For the first time, the study presents a comprehensive analysis of the transformation of asset management under the influence of digitalization and ESG factors. An innovative methodology for evaluating the effectiveness of investment strategies has been developed, taking into account both traditional financial metrics and sustainable development factors. A new model for integrating artificial intelligence into asset management processes is proposed, including machine learning algorithms for portfolio optimization and risk management. The approaches to assessing the impact of technological innovations on the effectiveness of asset management are systematized. A methodology for analyzing cyber risks in digital asset management has been developed. The key findings demonstrate the need for a fundamental transformation of traditional approaches to asset management. It has been established that success in modern asset management is determined by the ability of organizations to adapt innovative technologies, integrate ESG factors and ensure cybersecurity. The critical importance of developing competencies in the field of big data analysis and the use of artificial intelligence has been identified. The necessity of creating new risk management models that take into account the increasing interconnectedness of global financial markets and the emergence of new classes of digital assets has been identified.
References
Карасева И.А., Карханина А.С., Кузнецов Ю.В., Сямина Е.И. Будущее стратегического менеджмента в условиях цифровой трансформации // StudNet. 2024. № 7(2). Hastings N.A.J. Physical Asset Management: With an Introduction to ISO55000. 3rd ed. Cham: Springer International Publishing, 2021. 566 p. Боброва Е.А., Мазур Л.В., Малащенко В.В. Портфельная теория Марковица в условиях современности // Экономическая среда. 2021. № 2(36). С. 78-83. doi: 10.36683/2306-1758/2021-2-36/78-83 EDN: SUGAWR. Abad P. A Deeper Theoretical Understanding of the Capital Asset Pricing Model // SSRN Electronic Journal. 2025. doi: 10.2139/ssrn.5094280. Martin I.W.R., Nagel S. Market efficiency in the age of big data // Journal of Financial Economics. 2022. Vol. 145, Issue 1. P. 154-177. Schellhorn H., Kong T. Machine Learning for Asset Management and Pricing. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2024. 200 p. Клишина Е.Ю., Ежов А.Н. Активное и пассивное управление портфелем // Вестник международного Института управления. 2017. № 3(145). С. 72-75. EDN: ZVFAYJ. Вишневер В.Я. Инвестиционный портфель: теоретические основы, принципы и методы формирования, оценка эффективности // Российская наука: актуальные исследования и разработки: сб. науч. ст. XI Всерос. науч.-практ. конф. Самара: СГЭУ, 2021. Ч. 1. С. 303-307. doi: 10.46554/Russian.science-2021.02-1-303/307 EDN: ITALZX. Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование на финансовых рынках с применением фрактального анализа: монография. Пермь: ПГНИУ, 2022. 158 с. Дашков А.А., Нестерова Ю.О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации // E-Management. 2020. № 3(4). С. 26-36. doi: 10.26425/2658-3445-2020-3-4-26-36 EDN: NUACGM. Новлянский В.В., Пелихов Д.А. Роль искусственного интеллекта в сфере бизнеса и промышленности // Вестник науки. 2024. № 1(7). С. 556-562. EDN: SUXXED. Поняева И.И. Управленческая модель трансформации современной организации как ответ на вызовы цифровизации // Экономика и управление. 2023. Т. 29, № 5. С. 593-604. Ценжарик М.К., Крылова Ю.В., Стешенко В.И. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2020. Т. 36, № 3. С. 390-420. doi: 10.21638/spbu05.2020.303 EDN: LJLLJT. Чебуханова Л.В. Искусственный интеллект и его влияние на трансформацию финансовых инструментов // Вестник Академии знаний. 2024. № 5(64). С. 486-491. EDN: GQHFTM. Schopf M. Advancing Portfolio Construction and Optimization: AI's Role in Boosting Returns, Lowering Risks, and Streamlining Efficiency // SSRN Electronic Journal. 2024. Nagel S. Machine Learning in Asset Pricing. Princeton: Princeton University Press, 2021. 368 p. Грачева К.А. Роль цифровой трансформации в управлении предприятиями: анализ цифровых кейсов // KANT. 2023. № 1(46). С. 16-23. doi: 10.24923/2222-243X.2023-46.3 EDN: FQMQQO. Сураева М.О. Влияние инноваций на систему управления бизнесом: парадигма искусственного интеллекта и цифрового личного ассистирования // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 3(53). С. 588-593. Прокопьев М.А. Влияние на банковскую систему России международных стандартов "Базель 3" в условиях пандемии COVID 19 // Экономика, финансы, проектное управление и социальная сфера России: императивы устойчивости: материалы науч.-практ. конф. Краснодар: РЭА, 2022. С. 47-53. EDN: POQYJC. Тимофеева Е.Ю., Фечина А.О. ESG-инвестирование: мировой и российский опыт // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25, № 6. С. 76-97. doi: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-76-97.
Supplementary files

