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(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》提出，完善并落實基本養(yǎng)老保險全國統籌制度，加快發(fā)展多層次、多支柱養(yǎng)老保險體系，并首次將“養(yǎng)老金融”納入金融強國建設的重要部署。養(yǎng)老金融涵蓋三大領域：以基本養(yǎng)老保險、企業(yè)（職業(yè)）年金和個人養(yǎng)老金（即“三支柱”）體系為核心的養(yǎng)老金金融，聚焦銀發(fā)產業(yè)資金支持的養(yǎng)老產業(yè)金融，以及面向居民養(yǎng)老服務需求的養(yǎng)老服務金融。相較發(fā)達國家，我國養(yǎng)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(yǎng)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(yǎng)老金融高質量發(fā)展注入了強勁動能。
發(fā)展養(yǎng)老金融面臨挑戰(zhàn)
養(yǎng)老金融不僅是銀發(fā)經濟高質量發(fā)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(yǎng)老金融具有期限長、穩(wěn)定性高的特性，能夠推動金融產品創(chuàng)新與市場深化。通過流入銀發(fā)產業(yè)及相關實體經濟領域，養(yǎng)老金融可為健康管理服務、養(yǎng)老社區(qū)建設、智能養(yǎng)老設備等提供長期資金支持。例如，養(yǎng)老目標基金投資智能養(yǎng)老設備企業(yè)，可助力企業(yè)研發(fā)低成本、高適配的適老產品；個人養(yǎng)老金通過養(yǎng)老基礎設施公募不動產投資信托資金（REITs）投向養(yǎng)老社區(qū)建設，可提升養(yǎng)老服務供給能力。然而，當前我國養(yǎng)老金融面臨諸多挑戰(zhàn)。
一是總量缺口與結構矛盾并存。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2.2億，占比15.6%。總量上，養(yǎng)老金融的供給不足：據測算，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)老設備等養(yǎng)老產業(yè)的資金缺口顯著，養(yǎng)老服務金融的普惠型產品與服務覆蓋有限。結構上，養(yǎng)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(yǎng)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(yǎng)老服務。
二是養(yǎng)老金跨期配置精準性不足。從公共財政視角，傳統的養(yǎng)老基金調度多基于年度靜態(tài)數據制定分配方案，在應對人口流動、經濟波動帶來的動態(tài)變化時顯得靈活性不足。從個人決策視角，養(yǎng)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(guī)劃，但個體實際決策時因難以精準預判長壽風險、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(yǎng)老產業(yè)資金供需錯配、服務普惠度不夠。傳統養(yǎng)老產業(yè)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(yǎng)普遍不高，對養(yǎng)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(yǎng)老金融發(fā)展
&bsp;人工智能技術為破解養(yǎng)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(yǎng)老金結構失衡、養(yǎng)老產業(yè)聯動薄弱、養(yǎng)老服務普惠性不足等痛點，讓養(yǎng)老金融既滿足居民多元化養(yǎng)老需求，又為銀發(fā)產業(yè)注入穩(wěn)定資金，成為銀發(fā)經濟高質量發(fā)展的關鍵支撐。具體路徑如下。
第一，動態(tài)優(yōu)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(tài)適配缺失問題，AI可通過數據整合與算法建模實現精準規(guī)劃。一方面，有望通過構建全國統一的養(yǎng)老金融數據平臺，打通社保、稅務、金融機構、醫(yī)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(yōu)惠額度，動態(tài)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(yǎng)老資金需求模型，精準預判長壽風險、醫(yī)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(guī)劃”升級為“動態(tài)適配方案”。
第二，賦能銀發(fā)產業(yè)，夯實養(yǎng)老金融內在價值基礎。在AI的賦能下，銀發(fā)經濟正催生一批高成長性、高回報率的產業(yè)形態(tài)，為養(yǎng)老金融資金提供了優(yōu)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(jiān)測設備等產品已形成千億級市場。在養(yǎng)老服務領域，AI調度平臺可整合居家、社區(qū)、機構養(yǎng)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(yè)態(tài)快速崛起。這種“AI賦能產業(yè)—產業(yè)創(chuàng)造價值—金融分享收益—資金反哺產業(yè)”的循環(huán)機制，有望在解決養(yǎng)老資金“投向難”的同時，實現產業(yè)的升級改造，為應對深度老齡化提供可持續(xù)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(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繳費規(guī)劃、產品咨詢等服務，以零邊際成本破解養(yǎng)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(yǎng)老目標基金，為高齡老人匹配穩(wěn)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(fā)智能風控模型，實時監(jiān)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(yè)政策研究中心）
