我國人口老齡化進程加速，養老服務需求日益多元化，養老金融作為保障老年人生活質量、支撐養老體系建設的關鍵領域，其普惠化、智能化發展成為行業焦點。當前，人工智能技術正深度融入養老金融全鏈條，為破解服務門檻高、覆蓋范圍窄、數據支撐弱等痛點提供新解法。9月13日，2025年中國國際服務貿易交易會全球養老金融大會在首鋼園舉行，與會嘉賓熱議人工智能如何激活養老金融潛能，為行業發展貢獻真知灼見。

助力養老金融降成本降門檻

截至2024年末，我國60周歲及以上老年人口31031萬人，占總人口的22%；全國65周歲及以上老年人口22023萬人，占總人口的15.6%。人口老齡化已成為今后較長一段時期我國基本國情。

在中央金融工作會議提出的“五篇大文章”中，養老金融被賦予服務國家戰略、增進民生福祉的重要使命。隨著人口老齡化加速，老年群體對專業化、精準化養老金融服務需求愈發迫切。

養老金融的精準化服務，離不開對長者需求的全面洞察，而人工智能的應用，正從數據整合與場景落地兩方面夯實這一基礎。中國人壽養老黨委委員、副總裁劉振龍在會上表示，AI技術可以降低養老金融服務門檻與成本，傳統的養老服務集中于職工眾多、效益優良的企業或高凈值人群，這是因為專業方案制定、精算以及投資管理需要一定成本支撐，而通過智能銷售、智能投資、智能風控、智能運營、智能客服等多個產品應用，AI可以大幅地提升效率，降低成本，使養老金融的服務延伸至中小微企業、靈活就業人員等群體。

在劉振龍看來，AI還能提升養老金融產品透明度與適配性，增強消費者的信任和參與感。他表示：“依托大數據和機器學習，一方面企業和個人客戶能夠借助AI更好地了解產品的運作和表現，另一方面也可以利用AI工具，根據不同的風險偏好、收入、年齡等要素，針對長住、旅居等多元的養老場景，精準為客戶提供‘一人一策’的養老規劃或者資產配置建議，提高整體的感受體驗。”

養老金融不僅是簡單的資金積累，更是將資金和技術作為紐帶，整合金融、醫療、健康、科技、養老服務等多方資源，構建涵蓋養老規劃、健康管理、服務對接等全生命周期的綜合性服務的生態。浙大城市學院副教授林先平在接受北京商報記者采訪時提到，AI能夠整合多源數據(如健康記錄、消費行為、金融歷史等)，通過機器學習模型進行風險評估和需求預測，為養老金融產品設計、定價及服務優化提供科學依據，解決傳統數據碎片化問題，優化資源配置，提升服務體驗。

應用深度與高質量數據

盡管AI為養老金融帶來諸多想象空間，但其進一步應用仍面臨現實瓶頸。劉振龍指出，智能化AI在養老金融領域的應用仍面臨不少挑戰，一是深度不足，當前多數機構僅將AI用于智能客服，在風控、運營等核心業務環節的滲透率仍低。二是數據隱私保護邊界不清，合規風險高。三是高質量金融數據稀缺，整合難度大。四是算力支撐不足，私有化部署成本高昂。

AI模型開發需要海量數據，金融是數據密集型行業，金融數據有效價值取決于真實性和有效性。

然而，當前在金融行業，數據共享方面存在明顯短板。中國銀行原行長李禮輝在演講中分析，當前公共數據還存在局部行政分割問題，有些數據分散在有關部門中，難以走出區域系統。非公共數據存在局部流通不暢問題，當前數字支付是主要數據入口，但數據大戶與金融機構之間的數據關聯、數據共享，還沒有達成成熟的模式。

此外，即使獲得了充足數據，在數據應用環節，也存在一定挑戰。林先平提到，養老金融涉及敏感個人信息(如健康、財務數據)，人工智能依賴大量數據訓練，但數據泄露、濫用風險較高，且老年人數字安全意識較弱，需要加強數據加密與匿名化技術，完善相關法律法規；人工智能模型可能因訓練數據偏差導致推薦不公，加劇養老資源分配不均。

各主體需加強協同與配合

養老金融是一項長期而艱巨的事業，絕非任何一家企業能夠獨自完成。想要AI工具激發養老金融潛能，也需要政府、市場、社會、家庭各方力量的同向而行、協同發力。

劉振龍指出，未來，需要加強頂層設計和制度供給，將AI賦能養老金融跨越式發展作為創新驅動的重要抓手，推動年金、個人養老金等制度惠及更多人群。各方要加強協同，鼓勵科技運用與風險可控下的產品服務創新，明晰發展框架和行為邊界，激發市場機構參與的積極性。各主體機構要密切協作，打破業態壁壘，發揮各自優勢，以便捷靈活透明為導向，夯實產品服務的供給能力。社會各界也需要積極參與，加強養老金融知識普及，提升企業與個人保險風險保障意識，深化理論研究，為制度創新提供智力支持，營造良好生態。

李禮輝認為，要讓數據真正成為富有價值的生產要素，應該擴大公共數據開放共享，擴展專業數據集，建立國家級公共數據庫，公共數據按照“原始數據不出域、數據可用不可見”的要求，以模型、核驗等產品和服務的形式向社會提供，加大供給使用范圍。同時完善個人信息保護機制，規范采集使用個人信息行為，并且創新技術手段，推動個人信息匿名化處理。

從數據化、場景化等角度，光大養老總裁董懷虎表示，在數據化方面，通過搭建統一的康養云平臺，整合長者的健康檔案、護理記錄、消費偏好、金融資產等數據，構建長者全景畫像，為實現精準服務和個性化產品定制提供數據支撐；在場景化方面，圍繞安全防護、健康管理、生活照料、精神關愛等具體場景，廣泛應用物聯網、智能穿戴設備、攝像頭等科技手段，打造智慧病房、智慧餐廳、無感跌倒監測等數字化應用場景；在智能化方面，積極引入康復機器人、智能護理床、認知癥篩查與干預系統等先進智能設備和技術，輔助員工提升服務效率，延緩長者機能衰退，提升生活質量；在平臺化方面，構建一個開放式的社區居家養老服務平臺，通過輸出標準、輸出系統、輸出管理和培訓，連接整合社會上的各類服務商，為更廣大的居家長者提供“一鍵下單，上門服務”的便捷體驗，將專業服務延伸至家庭。