黨的二十屆四中全會(huì)審議通過(guò)的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)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(guó)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(guó)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(guó)家，我國(guó)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(dòng)領(lǐng)域間協(xié)同聯(lián)動(dòng)，促進(jìn)養(yǎng)老金融高質(zhì)量發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)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(dòng)力，也是金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)的重要抓手。作為長(zhǎng)期資本，養(yǎng)老金融具有期限長(zhǎng)、穩(wěn)定性高的特性，能夠推動(dòng)金融產(chǎn)品創(chuàng)新與市場(chǎng)深化。通過(guò)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(zhǎng)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(guò)養(yǎng)老基礎(chǔ)設(shè)施公募不動(dòng)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(guó)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(guó)深度老齡化態(tài)勢(shì)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(cè)算，2024年養(yǎng)老金三支柱總規(guī)模在15萬(wàn)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(duì)人口流動(dòng)、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)帶來(lái)的動(dòng)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(guò)“工作期儲(chǔ)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(zhǎng)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(zhǎng)且部分領(lǐng)域運(yùn)營(yíng)微利，對(duì)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(duì)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(wèn)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(guó)養(yǎng)老金結(jié)構(gòu)失衡、養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)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(dòng)態(tài)優(yōu)化跨期配置，補(bǔ)齊精準(zhǔn)適配短板。針對(duì)跨期配置盲目性與動(dòng)態(tài)適配缺失問(wèn)題，AI可通過(guò)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(guò)構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一的養(yǎng)老金融數(shù)據(jù)平臺(tái)，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(dòng)核對(duì)繳費(fèi)信息、計(jì)算稅收優(yōu)惠額度，動(dòng)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(dòng)。另一方面，通過(guò)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(zhǎng)壽風(fēng)險(xiǎn)、醫(yī)療成本等信息。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)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(jí)為“動(dòng)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(zhǎng)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(cè)設(shè)備等產(chǎn)品已形成千億級(jí)市場(chǎng)。在養(yǎng)老服務(wù)領(lǐng)域，AI調(diào)度平臺(tái)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(jí)改造，為應(yīng)對(duì)深度老齡化提供可持續(xù)的產(chǎn)融聯(lián)動(dòng)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(guò)手機(jī)端“AI養(yǎng)老金融顧問(wèn)”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(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)將復(fù)雜金融條款轉(zhuǎn)化為通俗語(yǔ)言說(shuō)明，配合語(yǔ)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(cè)產(chǎn)品收益波動(dòng)、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(guó)農(nóng)業(yè)政策研究中心）