AI助力养老金融转型 应对人口老龄化挑战

随着我国人口老龄化进程的加快，养老服务需求越来越多样化，养老金融作为维系老年人生活质量的重要领域，其发展受到广泛关注。如何实现养老金融的普惠与智能化，成为行业的焦点。同时，人工智能（AI）技术的崛起为养老金融带来了新的机遇与挑战。未来，AI将在养老金融的全链条中发挥重要作用，推动其转型与升级。

截至2024年底，我国60岁及以上的老年人口将达到约31031万，占总人口的22%；而65岁及以上的老年人口将达到约22023万，占总人口的15.6%。面对如此庞大的老年群体，养老金融的服务需求日益迫切，不仅需要更多的资金支持，还需要基于技术的智能服务，以满足不同年龄段、不同经济状况老年人的多样化需求。

AI助力降低成本与门槛

传统养老金融服务往往集中于高净值人群和大企业，服务覆盖面较窄，主要是因为专业方案、精算和投资管理等环节需要较高的成本支撑。但AI的应用使得这一局面有所改变。通过智能销售、智能投资、智能风控等多种应用，AI能够有效提升服务效率，降低运营成本，进而使得养老金融的服务能够覆盖到中小微企业和灵活就业群体。

在2023年中国国际服务贸易交易全球养老金融大会上，中国人寿副总裁刘振龙强调，AI技术的介入将提升养老金融产品的透明度，增强老年消费者的信任感和参与感。他指出，借助大数据与机器学习，企业和个人客户可以更有效地理解产品的运作和表现，同时AI也能为客户量身定制个性化的养老规划与资产配置建议，使服务更具针对性与适应性。

打造综合性服务生态

养老金融的目标不仅是资金的积累，更是将资金、技术与服务资源整合，建立涵盖养老规划、健康管理、服务对接等多方资源的综合生态。浙大城市学院的副教授林先平提到，通过AI技术的运用，可以整合健康、消费以及金融历史等多种数据，借助机器学习模型进行风险评估与需求分析，为养老金融产品的设计、定价与服务优化提供科学依据，从而更好地满足老年群体的需求。

利用AI技术，养老金融可以形成完整的生命周期服务体系，通过精准的数据支持与科技手段，为老年人提供从养生、医疗、到生活照料的全方位服务体验，使其在面对老龄化问题时，能够保持更高的生活质量。

面临的挑战

虽然AI在养老金融领域展现出广阔的前景，但其推广和应用依然面临诸多挑战。刘振龙指出，当前养老金融领域AI的应用深度仍显不足，很多企业仅在智能客服方面有所应用，而在风险控制、运营等核心环节的渗透率较低。数据隐私保护的边界不够清晰，导致合规风险加大；高质量金融数据的匮乏、资源整合的难度，以及算力支持的不足，都对AI技术的深度运用形成制约。

在金融行业，数据共享的问题尤其明显，很多数据分散于及相关部门之间，导致难以形成有效的整体数据链。中国银行的前行长李礼辉也在大会上指出，公共数据的开放性不足，使得许多潜力未被激发，数据大户与金融机构之间的数据关联尚未形成成熟的共享模式。

各方协同合作

为了打破养老金融在AI应用过程中的瓶颈，行业各方需要携手并进，实现资源的有效整合。刘振龙建议，加强顶层设计，推动AI赋能养老金融，鼓励科研与经济的双向互动，构建起全面有效的养老金融服务体系。

李礼辉则强调，需要扩大公共数据的开放共享，建立国家级的公共数据库。在保证数据隐私安全的前提下，使数据能够在更大范围内流通，同时推动技改与技术创新，提升养老金融的智能化水平。

在数据化、场景化运用方面，光大养老总裁董怀虎提到，需要搭建统一的健康养老云，从数据层面实现全面画像，为精准服务打下基础。同时，围绕老年人的健康管理、生活照料等具体场景，引入新兴科技手段，为老年群体提供切实可行、个性化的服务体验。

面对不断加剧的人口老龄化挑战，AI作为推动养老金融转型的重要力量，将在未来产业发展中扮演不可或缺的角色。在、市场、社会、家庭等多方力量的协同配合下，通过科技与服务的深度融合，养老金融将实现从传统模式向现代智能化的跨越，为广大老年人构建一个更为安全、便捷、个性化的养老服务体系。