Цивилизация
Состоятельные клиенты все чаще предпочитают инвестиционные продукты классическим накопительным продуктам, если в 2024 году на инвестрешения в их портфеле приходилось 27%, то в 2026 году эта доля вырастет уже до 38%. Об этом заявил на 16-м Инвестиционном форуме ВТБ «РОССИЯ ЗОВЕТ!» член правления ВТБ Дмитрий Брейтенбихер.
Отмечается, что в 2024 году 73% от общего объема средств под управлением клиентов Private Banking и «Привилегия» составляли классические пассивы, 27% — инвестиционные решения. В 2025 году соотношение скорректировалось на 69% и 31% соответственно. В 2026 году, по прогнозам ВТБ, динамика сохранится, и на долю инвестиционных инструментов будет приходиться уже 38% портфеля.
«Благодаря смягчению денежно-кредитной политики мы наблюдаем переход от сберегательной модели на инвестиционно-сберегательную, прежде всего у состоятельных инвесторов. Вслед за защитными активами, такими как ОФЗ, золото, ЗПИФы недвижимости в фокус внимания начинают попадать и другие инструменты фондового рынка, в том числе достаточно новые и инновационные как ЦФА», — отметил Брейтенбихер.
В ВТБ добавили, что ранее банк запустил решения для инвестирования в криптовалюты. Одним из востребованных продуктов в финансовой организации назвали структурную облигацию, привязанную к росту биткоина.
Параллельно, отметили в ВТБ, растет интерес к фондам прямых инвестиций. В частности, стоимость чистых активов фонда «Pre IPO 2» превысила 6,3 млрд рублей, увеличившись с начала года почти на 4 млрд рублей.
В банке подчеркнули, что значительный вклад в рост числа розничных инвесторов и популярности инвестиционных решений вносит искусственный интеллект.
«Мы ожидаем, что более половины активных состоятельных инвесторов будут использовать ИИ-инструменты как «второе мнение» для проверки продуктов и оценки альтернатив», — полагает Брейтенбихер.
Сообщается, что в текущем году ВТБ уже внедрил ИИ-сервисы для частных инвесторов, в том числе запущен проект создания индивидуальных портфелей. Также банк планирует запустить новое поколение ИИ-стратегии на основе табличных нейросетей и данных в реальном времени.