人口老龄化现状与养老金融重要性 - 截至2024年末中国60周岁及以上老年人口达31031万人占总人口22.0% 65周岁及以上人口22023万人占比15.6% [2] - 人口老龄化成为长期基本国情 养老金融被纳入中央金融工作会议"五篇大文章" 承担服务国家战略与民生福祉使命 [2] 人工智能赋能养老金融的核心价值 - AI技术通过智能销售、投资、风控、运营、客服等应用降低服务门槛与成本 使服务延伸至中小微企业和灵活就业群体 [2] - 依托大数据与机器学习实现"一人一策"精准规划 提升产品透明度与适配性 覆盖旅居、长住等多元养老场景 [3] - 整合健康记录、消费行为、金融历史等多源数据 通过机器学习模型优化产品设计、定价及服务资源配置 [3] 当前AI应用面临的核心挑战 - 应用深度不足 多数机构仅将AI用于智能客服 风控、运营等核心业务环节渗透率低 [4] - 高质量金融数据稀缺且整合难度大 公共数据存在行政分割 非公共数据流通不畅 [4] - 数据隐私保护边界不清 敏感个人信息泄露风险高 老年人数字安全意识较弱 [5] - 算力支撑不足导致私有化部署成本高昂 训练数据偏差可能加剧养老资源分配不公 [4][5] 多方协同发展路径与解决方案 - 需加强顶层设计与制度供给 推动年金及个人养老金制度惠及更广泛人群 [7] - 建立国家级公共数据库 按照"原始数据不出域、数据可用不可见"原则提供数据服务 [7] - 构建康养云平台整合健康档案、护理记录、金融资产等数据 形成长者全景画像 [8] - 通过物联网、智能穿戴设备打造智慧病房、无感跌倒监测等数字化应用场景 [8] - 搭建开放式社区居家养老服务平台 连接社会服务商实现"一键下单"便捷体验 [8]

在刘振龙看来，AI还能提升养老金融产品透明度与适配性，增强消费者的信任和参与感。他表示："依托大数据和机器学习，一方面企业和个人客户能够借 助AI更好地了解产品的运作和表现，另一方面也可以利用AI工具，根据不同的风险偏好、收入、年龄等要素，针对长住、旅居等多元的养老场景，精准为 客户提供'一人一策'的养老规划或者资产配置建议，提高整体的感受体验。" 养老金融不仅是简单的资金积累，更是将资金和技术作为纽带，整合金融、医疗、健康、科技、养老服务等多方资源，构建涵盖养老规划、健康管理、服务 对接等全生命周期的综合性服务的生态。浙大城市学院副教授林先平在接受北京商报记者采访时提到，AI能够整合多源数据（如健康记录、消费行为、金 融历史等），通过机器学习模型进行风险评估和需求预测，为养老金融产品设计、定价及服务优化提供科学依据，解决传统数据碎片化问题，优化资源配 置，提升服务体验。 应用深度不足、高质量数据稀缺 尽管AI为养老金融带来诸多想象空间，但其进一步应用仍面临现实瓶颈。刘振龙指出，智能化AI在养老金融领域的应用仍面临不少挑战，一是深度不足， 当前多数机构仅将AI用于智能客服，在风控、运营等核心业务环节的渗透率仍 ...