黨的二十屆四中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》提出，完善并落實基本養老保險全國統籌制度，加快發展多層次、多支柱養老保險體系，并首次將“養老金融”納入金融強國建設的重要部署。養老金融涵蓋三大領域：以基本養老保險、企業（職業）年金和個人養老金（即“三支柱”）體系為核心的養老金金融，聚焦銀發產業資金支持的養老產業金融，以及面向居民養老服務需求的養老服務金融。相較發達國家，我國養老金融體系仍存在結構性短板，難以充分滿足深度老齡化時代居民的多元養老需求。在此背景下，人工智能技術為精準破解三大領域各自痛點，推動領域間協同聯動，促進養老金融高質量發展注入了強勁動能。

發展養老金融面臨挑戰

養老金融不僅是銀發經濟高質量發展的核心動力，也是金融強國建設的重要抓手。作為長期資本，養老金融具有期限長、穩定性高的特性，能夠推動金融產品創新與市場深化。通過流入銀發產業及相關實體經濟領域，養老金融可為健康管理服務、養老社區建設、智能養老設備等提供長期資金支持。例如，養老目標基金投資智能養老設備企業，可助力企業研發低成本、高適配的適老產品；個人養老金通過養老基礎設施公募不動產投資信托資金（REITs）投向養老社區建設，可提升養老服務供給能力。然而，當前我國養老金融面臨諸多挑戰。

一是總量缺口與結構矛盾并存。我國深度老齡化態勢持續加劇，2024年末，65周歲及以上人口達2.2億，占比15.6%。總量上，養老金融的供給不足：據測算，2024年養老金三支柱總規模在15萬億元左右，占GDP比重不足12%，養老社區、智能養老設備等養老產業的資金缺口顯著，養老服務金融的普惠型產品與服務覆蓋有限。結構上，養老金體系目前呈現“一柱獨大、二柱薄弱、三柱起步”的失衡格局，且不同群體養老金融需求分化。中高收入群體需要多元投資產品與高端護理服務，低收入群體則迫切需要低成本普惠型理財產品和基礎養老服務。

二是養老金跨期配置精準性不足。從公共財政視角，傳統的養老基金調度多基于年度靜態數據制定分配方案，在應對人口流動、經濟波動帶來的動態變化時顯得靈活性不足。從個人決策視角，養老金是個體通過“工作期儲蓄、退休期消費”的跨期配置，實現全生命周期效用最大化的理性規劃，但個體實際決策時因難以精準預判長壽風險、通脹率、醫療成本等重要信息，多依賴主觀判斷。加之三支柱間數據不通、銜接機制不健全，進一步加劇了跨期配置的盲目性。

三是養老產業資金供需錯配、服務普惠度不夠。傳統養老產業以重資產模式為主，投資周期長且部分領域運營微利，對追求短期收益的金融資本吸引力有限，資金缺口較大。同時，傳統金融機構服務成本高、覆蓋范圍有限，難以觸達低收入群體。此外，老年群體金融素養普遍不高，對養老金融產品的風險收益認知不足，易受誤導性銷售影響，權益保障難度大。

AI賦能養老金融發展

&bsp;人工智能技術為破解養老金融的上述問題提供了可能。AI憑借數據處理、智能匹配、風險管控等核心能力，有望直擊我國養老金結構失衡、養老產業聯動薄弱、養老服務普惠性不足等痛點，讓養老金融既滿足居民多元化養老需求，又為銀發產業注入穩定資金，成為銀發經濟高質量發展的關鍵支撐。具體路徑如下。

第一，動態優化跨期配置，補齊精準適配短板。針對跨期配置盲目性與動態適配缺失問題，AI可通過數據整合與算法建模實現精準規劃。一方面，有望通過構建全國統一的養老金融數據平臺，打通社保、稅務、金融機構、醫療機構跨部門數據，實現三支柱繳費記錄、賬戶信息“一賬通查”。AI利用智能算法自動核對繳費信息、計算稅收優惠額度，動態推薦第三支柱參與比例與繳費金額，強化三支柱協同聯動。另一方面，通過整合個人健康數據、經濟數據與宏觀利率數據，有望構建個性化養老資金需求模型，精準預判長壽風險、醫療成本等信息。當宏觀經濟波動或個人健康狀況變化時，AI可提示調整產品配置或轉換組合，將傳統“一次性規劃”升級為“動態適配方案”。

第二，賦能銀發產業，夯實養老金融內在價值基礎。在AI的賦能下，銀發經濟正催生一批高成長性、高回報率的產業形態，為養老金融資金提供了優質的投資標的。例如，在智慧健康領域，AI輔助診斷系統、可穿戴監測設備等產品已形成千億級市場。在養老服務領域，AI調度平臺可整合居家、社區、機構養老資源，實現“按需派單、精準服務”。在老年消費領域，智能適老產品等新業態快速崛起。這種“AI賦能產業—產業創造價值—金融分享收益—資金反哺產業”的循環機制，有望在解決養老資金“投向難”的同時，實現產業的升級改造，為應對深度老齡化提供可持續的產融聯動方案。

第三，精準匹配供需，拓寬普惠服務邊界。一方面，打破服務覆蓋局限。通過手機端“AI養老金融顧問”等輕量化工具，為城鄉低收入群體提供免費繳費規劃、產品咨詢等服務，以零邊際成本破解養老金融服務高成本、難觸達的困境。另一方面，整合多源數據構建全面用戶畫像，以算法推薦實現供需智能精準契合，避免人工推薦的主觀性與片面性。例如，為中青年群體推薦增值型養老目標基金，為高齡老人匹配穩健型理財，為失能老人設計“保險+護理服務”一體化方案。同時，還可通過自然語言處理技術將復雜金融條款轉化為通俗語言說明，配合語音交互、一鍵咨詢功能，降低老年群體使用門檻；開發智能風控模型，實時監測產品收益波動、隱性收費等情況，保障用戶權益。

（作者單位：北京大學現代農學院、中國農業政策研究中心）