Состоятельные россияне почти не используют нейросети для управления капиталом. По данным исследования Альфа-банка со ссылкой на «Ведомости», только 2% клиентов с активами от 15 млн рублей активно применяют ИИ при принятии инвестиционных решений. Около 1 трети опрошенных плохо разбираются в технологии, ещё примерно столько же полностью ей не доверяют.
Главная причина недоверия понятна. Инвестиции для состоятельных клиентов не являются экспериментом с новой функцией в приложении. Подобная работа связана с капиталом для сохранения и приумножения. Ошибка модели, неверная интерпретация рынка, выдуманные факты или некорректные цифры могут стоить дорого. Богатые инвесторы осторожнее относятся к нейросетям, чем массовые пользователи к ИИ-помощникам для текста и поиска.

Интересно, что лишь 2% состоятельных россиян пускают ИИ в свои инвестиционные решения, и это в эпоху, когда нейросетями уже пишут диссертации и собирают сайты.

По данным исследования, 70% клиентов с активами от 15 млн рублей опираются на собственные знания при управлении инвестициями. Менее половины используют открытые источники и СМИ. Среди состоятельных инвесторов сохраняется высокая роль нескольких привычных ориентиров:

личный опыт работы на рынке;
финансовая интуиция и наработанные паттерны;
консультации проверенных специалистов;
профессиональная аналитика крупных банков;
надёжные деловые СМИ и отраслевые отчёты.

Директор по продукту платформы автоматизации маркетинга Unisender Иван Дудин считает осторожность миллионеров ожидаемой. По словам Ивана Дудина, большие языковые модели плохо подходят для прямого управления финансами из-за галлюцинаций, выдумывания фактов, путаницы в цифрах и разных ответов на один вопрос. Чем выше сумма, тем болезненнее возможная ошибка.
Иван Дудин отмечает полезность ИИ-инструментов в разработке с возможностью проверки и тестирования результата. В инвестициях ситуация другая. При ошибке модели в оценке актива или совете по рынку последствия проявляются уже после сделки.
Технологии автоматического анализа финансовых данных используются на рынке давно. Иван Дудин разделяет массовые LLM-сервисы и специализированные модели на данных крупных компаний. Большие финансовые игроки обладают целым набором уникальных активов:

исторические данные за десятилетия торговли;
внутренняя аналитика и методики оценки;
отчётность сотен и тысяч эмитентов;
рыночная информация в реальном времени;
проверенные модели риск-менеджмента.

По данным Банка России, на конец 2025 года каждая 5 финансовая организация использовала ИИ. Более 80% из них применяли подобные технологии на постоянной основе. Между использованием ИИ внутри финансовой организации и прямым доверием частного капитала нейросети есть большая дистанция.
Крупные игроки банковского сектора применяют ИИ для анализа рынка, инвестиций, управления активами, оценки рисков, персонализации продуктов и обработки больших массивов данных. Внутри банка систему окружают риск-менеджмент, комплаенс, аналитики, инвестиционные комитеты и внутренние лимиты. Для клиента картина выглядит иначе.
Профессор Международного НИИ проблем управления и генеральный директор IT-компании «А-Я эксперт» Роман Душкин считает состоятельных людей не готовыми легко отдавать управление деньгами непрозрачной системе. По словам Романа Душкина, капитал часто заработан большим трудом, поэтому владелец спрашивает не только о точности технологии, но и об ответственности.
Роман Душкин указывает на главный вопрос доверия. При решении человека можно обсуждать его квалификацию, опыт, полномочия и ответственность. При непрозрачной ИИ-системе вопрос становится сложнее. Без ответа состоятельные инвесторы будут относиться к подобным инструментам осторожно.

Интересно, что в США среди инвесторов старше 70 лет ИИ в финансах одобряют только 16%, а среди молодых брокеров до 50 лет уже более 60%.

Международная картина похожа. В США, по данным Cerulli Associates, только 38% состоятельных инвесторов чувствуют себя спокойно при использовании нейросетей в финансовых вопросах. Отношение к технологии сильно зависит от возраста:

среди брокеров младше 50 лет ИИ одобряют более 60%;
в группе 50–60 лет поддержка падает до 42%;
среди инвесторов старше 70 лет одобрение составляет 16%;
средний показатель спокойствия с ИИ в финансах около 38%;
разрыв между поколениями превышает 40 процентных пунктов.

Возрастной разрыв объясним. Молодые инвесторы и консультанты чаще воспринимают ИИ как рабочий инструмент. Более старшее поколение оценивает финансовые решения через личное доверие, опыт, репутацию консультанта и понятную ответственность.
Сами банки продолжат внедрять ИИ для обработки больших объёмов информации, поиска закономерностей, проверки документов, выявления аномалий и анализа клиентского поведения. Прямое управление капиталом состоятельных клиентов потребует не только сильной модели, но и прозрачного механизма контроля.
Ранее сообщалось о прогнозе IBM и Oxford Economics с главным риском к 2030 году в виде чрезмерной осторожности в применении ИИ. 79% топ-менеджеров ожидают прямого влияния ИИ на выручку бизнеса. Также прогнозируется рост продуктивности на 42% и появление ИИ-советников в советах директоров.
На инвестиционном рынке идея сталкивается с естественным ограничением. Бизнес боится отстать от конкурентов, а частный инвестор с крупным капиталом боится потерять деньги из-за непрозрачного решения. ИИ в финансах будет развиваться не как самостоятельный управляющий, а как помощник для аналитиков и инвестиционных команд.
Эксперты редакции CISOCLUB отмечают, что недоверие миллионеров к ИИ в инвестициях показывает важную границу внедрения нейросетей. По мнению редакции, при крупном капитале на кону одной скорости и красивого интерфейса недостаточно. В подобных задачах нужны прозрачность модели, проверяемые данные, контроль человека, понятная ответственность и защита от ошибок. В финансовой сфере любая ошибка быстро превращается в реальные убытки, поэтому ИИ ещё долго будет оставаться помощником, а не управляющим миллионами.