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      人民網(wǎng)健康·生活

      用人工智能破解養(yǎng)老金融痛點(diǎn)

      2025年12月01日08:37 來源:科技日報(bào)222

      點(diǎn)擊播報(bào)本文,約

      黨的二十屆四中全會審議通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》提出,完善并落實(shí)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)全國統(tǒng)籌制度,加快發(fā)展多層次、多支柱養(yǎng)老保險(xiǎn)體系,并首次將“養(yǎng)老金融”納入金融強(qiáng)國建設(shè)的重要部署。養(yǎng)老金融涵蓋三大領(lǐng)域:以基本養(yǎng)老保險(xiǎn)、企業(yè)(職業(yè))年金和個(gè)人養(yǎng)老金(即“三支柱”)體系為核心的養(yǎng)老金金融,聚焦銀發(fā)產(chǎn)業(yè)資金支持的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)金融,以及面向居民養(yǎng)老服務(wù)需求的養(yǎng)老服務(wù)金融。相較發(fā)達(dá)國家,我國養(yǎng)老金融體系仍存在結(jié)構(gòu)性短板,難以充分滿足深度老齡化時(shí)代居民的多元養(yǎng)老需求。在此背景下,人工智能技術(shù)為精準(zhǔn)破解三大領(lǐng)域各自痛點(diǎn),推動領(lǐng)域間協(xié)同聯(lián)動,促進(jìn)養(yǎng)老金融高質(zhì)量發(fā)展注入了強(qiáng)勁動能。

      發(fā)展養(yǎng)老金融面臨挑戰(zhàn)

      養(yǎng)老金融不僅是銀發(fā)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心動力,也是金融強(qiáng)國建設(shè)的重要抓手。作為長期資本,養(yǎng)老金融具有期限長、穩(wěn)定性高的特性,能夠推動金融產(chǎn)品創(chuàng)新與市場深化。通過流入銀發(fā)產(chǎn)業(yè)及相關(guān)實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,養(yǎng)老金融可為健康管理服務(wù)、養(yǎng)老社區(qū)建設(shè)、智能養(yǎng)老設(shè)備等提供長期資金支持。例如,養(yǎng)老目標(biāo)基金投資智能養(yǎng)老設(shè)備企業(yè),可助力企業(yè)研發(fā)低成本、高適配的適老產(chǎn)品;個(gè)人養(yǎng)老金通過養(yǎng)老基礎(chǔ)設(shè)施公募不動產(chǎn)投資信托資金(REITs)投向養(yǎng)老社區(qū)建設(shè),可提升養(yǎng)老服務(wù)供給能力。然而,當(dāng)前我國養(yǎng)老金融面臨諸多挑戰(zhàn)。

      一是總量缺口與結(jié)構(gòu)矛盾并存。我國深度老齡化態(tài)勢持續(xù)加劇,2024年末,65周歲及以上人口達(dá)2.2億,占比15.6%。總量上,養(yǎng)老金融的供給不足:據(jù)測算,2024年養(yǎng)老金三支柱總規(guī)模在15萬億元左右,占GDP比重不足12%,養(yǎng)老社區(qū)、智能養(yǎng)老設(shè)備等養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的資金缺口顯著,養(yǎng)老服務(wù)金融的普惠型產(chǎn)品與服務(wù)覆蓋有限。結(jié)構(gòu)上,養(yǎng)老金體系目前呈現(xiàn)“一柱獨(dú)大、二柱薄弱、三柱起步”的失衡格局,且不同群體養(yǎng)老金融需求分化。中高收入群體需要多元投資產(chǎn)品與高端護(hù)理服務(wù),低收入群體則迫切需要低成本普惠型理財(cái)產(chǎn)品和基礎(chǔ)養(yǎng)老服務(wù)。

      二是養(yǎng)老金跨期配置精準(zhǔn)性不足。從公共財(cái)政視角,傳統(tǒng)的養(yǎng)老基金調(diào)度多基于年度靜態(tài)數(shù)據(jù)制定分配方案,在應(yīng)對人口流動、經(jīng)濟(jì)波動帶來的動態(tài)變化時(shí)顯得靈活性不足。從個(gè)人決策視角,養(yǎng)老金是個(gè)體通過“工作期儲蓄、退休期消費(fèi)”的跨期配置,實(shí)現(xiàn)全生命周期效用最大化的理性規(guī)劃,但個(gè)體實(shí)際決策時(shí)因難以精準(zhǔn)預(yù)判長壽風(fēng)險(xiǎn)、通脹率、醫(yī)療成本等重要信息,多依賴主觀判斷。加之三支柱間數(shù)據(jù)不通、銜接機(jī)制不健全,進(jìn)一步加劇了跨期配置的盲目性。

      三是養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)資金供需錯(cuò)配、服務(wù)普惠度不夠。傳統(tǒng)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)以重資產(chǎn)模式為主,投資周期長且部分領(lǐng)域運(yùn)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(shí),傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)成本高、覆蓋范圍有限,難以觸達(dá)低收入群體。此外,老年群體金融素養(yǎng)普遍不高,對養(yǎng)老金融產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)收益認(rèn)知不足,易受誤導(dǎo)性銷售影響,權(quán)益保障難度大。

      AI賦能養(yǎng)老金融發(fā)展

      &bsp;人工智能技術(shù)為破解養(yǎng)老金融的上述問題提供了可能。AI憑借數(shù)據(jù)處理、智能匹配、風(fēng)險(xiǎn)管控等核心能力,有望直擊我國養(yǎng)老金結(jié)構(gòu)失衡、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)聯(lián)動薄弱、養(yǎng)老服務(wù)普惠性不足等痛點(diǎn),讓養(yǎng)老金融既滿足居民多元化養(yǎng)老需求,又為銀發(fā)產(chǎn)業(yè)注入穩(wěn)定資金,成為銀發(fā)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵支撐。具體路徑如下。

      第一,動態(tài)優(yōu)化跨期配置,補(bǔ)齊精準(zhǔn)適配短板。針對跨期配置盲目性與動態(tài)適配缺失問題,AI可通過數(shù)據(jù)整合與算法建模實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)規(guī)劃。一方面,有望通過構(gòu)建全國統(tǒng)一的養(yǎng)老金融數(shù)據(jù)平臺,打通社保、稅務(wù)、金融機(jī)構(gòu)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)跨部門數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)三支柱繳費(fèi)記錄、賬戶信息“一賬通查”。AI利用智能算法自動核對繳費(fèi)信息、計(jì)算稅收優(yōu)惠額度,動態(tài)推薦第三支柱參與比例與繳費(fèi)金額,強(qiáng)化三支柱協(xié)同聯(lián)動。另一方面,通過整合個(gè)人健康數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與宏觀利率數(shù)據(jù),有望構(gòu)建個(gè)性化養(yǎng)老資金需求模型,精準(zhǔn)預(yù)判長壽風(fēng)險(xiǎn)、醫(yī)療成本等信息。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)波動或個(gè)人健康狀況變化時(shí),AI可提示調(diào)整產(chǎn)品配置或轉(zhuǎn)換組合,將傳統(tǒng)“一次性規(guī)劃”升級為“動態(tài)適配方案”。

      第二,賦能銀發(fā)產(chǎn)業(yè),夯實(shí)養(yǎng)老金融內(nèi)在價(jià)值基礎(chǔ)。在AI的賦能下,銀發(fā)經(jīng)濟(jì)正催生一批高成長性、高回報(bào)率的產(chǎn)業(yè)形態(tài),為養(yǎng)老金融資金提供了優(yōu)質(zhì)的投資標(biāo)的。例如,在智慧健康領(lǐng)域,AI輔助診斷系統(tǒng)、可穿戴監(jiān)測設(shè)備等產(chǎn)品已形成千億級市場。在養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域,AI調(diào)度平臺可整合居家、社區(qū)、機(jī)構(gòu)養(yǎng)老資源,實(shí)現(xiàn)“按需派單、精準(zhǔn)服務(wù)”。在老年消費(fèi)領(lǐng)域,智能適老產(chǎn)品等新業(yè)態(tài)快速崛起。這種“AI賦能產(chǎn)業(yè)—產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價(jià)值—金融分享收益—資金反哺產(chǎn)業(yè)”的循環(huán)機(jī)制,有望在解決養(yǎng)老資金“投向難”的同時(shí),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級改造,為應(yīng)對深度老齡化提供可持續(xù)的產(chǎn)融聯(lián)動方案。

      第三,精準(zhǔn)匹配供需,拓寬普惠服務(wù)邊界。一方面,打破服務(wù)覆蓋局限。通過手機(jī)端“AI養(yǎng)老金融顧問”等輕量化工具,為城鄉(xiāng)低收入群體提供免費(fèi)繳費(fèi)規(guī)劃、產(chǎn)品咨詢等服務(wù),以零邊際成本破解養(yǎng)老金融服務(wù)高成本、難觸達(dá)的困境。另一方面,整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建全面用戶畫像,以算法推薦實(shí)現(xiàn)供需智能精準(zhǔn)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(yǎng)老目標(biāo)基金,為高齡老人匹配穩(wěn)健型理財(cái),為失能老人設(shè)計(jì)“保險(xiǎn)+護(hù)理服務(wù)”一體化方案。同時(shí),還可通過自然語言處理技術(shù)將復(fù)雜金融條款轉(zhuǎn)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(fā)智能風(fēng)控模型,實(shí)時(shí)監(jiān)測產(chǎn)品收益波動、隱性收費(fèi)等情況,保障用戶權(quán)益。

      (作者單位:北京大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)學(xué)院、中國農(nóng)業(yè)政策研究中心)

      (責(zé)編:郝帥、李楠樺)




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