（来源：现代商业银行杂志）

文_江苏银行北京世纪城支行行长  文根第

　　以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的新质生产力正在重塑经济社会的各个领域。所谓新质生产力赋能养老金融，是指通过突破性技术创新与养老金融产品、服务、模式深度融合，优化金融资源配置效率，提升养老服务质量，拓展养老服务边界，从而实现养老金融体系的质量变革、效率变革、动力变革。本文从理论阐释与实践案例双重视角出发，系统分析新质生产力赋能养老金融的内在逻辑、创新路径与挑战对策，以期为养老金融高质量发展提供学术支撑。

新质生产力与养老金融的关联逻辑

　　1.要素重构：数据成为重要生产要素

　　在新质生产力框架下，数据已成为与资本、劳动力并列的重要生产要素。在养老金融领域，通过人工智能与大数据技术整合多源数据（如健康记录、消费行为、金融历史等），能够对老年群体进行精准画像，实现产品与服务的个性化定制。依托大数据和机器学习，一方面企业和个人客户能够借助AI更好地了解产品的运作和表现；另一方面也可以利用AI工具，根据不同的风险偏好、收入、年龄等要素，针对长住、旅居等多样的养老场景，精准为客户提供“一人一策”的养老规划或者资产配置建议。

　　养老金融数据的价值不仅体现在商业层面，还具有明显的社会正外部性。通过数据分析，政府和社会机构能够更准确地把握老年群体的分布特征、需求变化和趋势演变，为公共政策制定提供科学依据，提高养老资源布局的精准性和效率。

　　2.产业链优化：科技创新驱动产业升级

　　新质生产力通过技术创新驱动养老产业链优化升级，进而创造新的养老金融需求。一方面，新质生产力催生的先进信息技术、数智化设备以及海量数据分析技术，提高了金融机构为居民医养康护等新需求的服务质效；另一方面，激发的养老新需求既给人工智能、新材料、高端制造、人形机器人、生物医药、大健康等养老产业领域技术创新提供广阔的市场空间，也为养老产业与智能化养老服务交互提供丰富的C端应用场景，从而推动资本市场更好服务新质生产力，形成新的增长动能。

　　养老产业金融是金融服务实体经济的重要体现，同时养老产业对高端制造、人工智能、生物医药等新质生产力的培育，也将孕育一批新兴产业和专精特新企业，为商业银行投融资业务创造了新需求、新可能。这种产业链与金融链的良性互动，正是新质生产力赋能养老金融的典型体现。

　　3.服务模式创新：从单一金融产品到综合解决方案

　　新质生产力推动养老金融从单一的金融产品供给向全生命周期综合解决方案转变。传统养老金融主要关注养老金积累和保值增值，而新质生产力赋能下的养老金融则扩展至健康管理、医疗服务、养老照护等多个领域，形成覆盖财富、健康、生活等多维度的服务生态。

表：新质生产力在养老金融中的主要应用场景及效果

新质生产力赋能养老金融的创新路径

　　1.智能投顾与养老资产管理创新

　　在养老资产管理领域，人工智能与大数据技术正彻底改变传统决策模式。中国银行创新开发了年金投资经理画像评估系统，通过对海量数据进行挖掘分析，精准刻画投资经理的能力特质与风格偏好，实现管理人的精准匹配与资产配置的优化，从源头提升养老资金管理的专业性与稳健性。同时，中国银行充分发挥集团全球化、综合化优势，结合中银理财、中银基金等综合经营公司利用智能算法为客户提供个性化的养老资产配置建议，让财富养老更安心。 

　　智能投顾的广泛应用显著降低了养老金融服务门槛与成本。传统的养老服务集中于职工众多、效益优良的企业或高净值人群，这是因为专业方案制定、精算以及投资管理需要一定成本支撑，而通过智能销售、智能投资、智能风控、智能运营、智能客服等多个产品应用，AI可以大幅地提升效率，降低成本，使养老金融的服务延伸至中小微企业、灵活就业人员等群体。 

　　2.数字适老与普惠服务创新

　　数字适老化改造是养老金融实现普惠性的关键路径。针对老年群体面临的“数字鸿沟”问题，金融机构纷纷推进界面简化、流程优化和语音交互等技术应用。商业银行全面升级手机银行老年版，通过大字体、简流程、智能语音交互等功能，显著降低使用门槛，帮助银发族跨越数字鸿沟。这种适老化设计不仅体现在视觉层面，更深入到交互逻辑和业务流程，使老年用户能够轻松享受数字金融便利。

　　科技赋能适老化金融产品，能够增强老年人快速适应社会变化的能力，实现金融自立，提升社会参与度和自信心。通过自然语言沟通和情感性陪护，能够准确理解老年客户需求，实现产品与服务的精准推荐，为老年客户完成业务流程提供即时性帮助。

　　3.养老产业金融支持模式创新

　　针对养老产业企业轻资产、高风险的特点，新质生产力助力金融机构创新风险评估模式。中国银行针对智慧养老、适老化科技等领域的企业特点，创新评估方法，将投行视角与商行风控相结合，优化信用评价模型，突出科创要素权重，并运用科技手段提升风险评估效率，有效破解此类企业的融资瓶颈。此外，中国银行深化“银政合作”，积极参与各地风险补偿机制，例如在上海推出“养老服务批次贷”，为养老科技企业提供精准信贷支持。 

　　兴业银行成都分行在四川南充向当地某养老服务公司发放全国首单养老床位使用率挂钩贷款，通过“利率-床位使用率”动态调节机制，引导企业提升运营水平和综合服务质量，支持区域集中养老服务快速发展。这种创新贷款模式将融资成本与企业运营效率直接挂钩，形成有效的激励相容机制，推动养老产业高质量发展。 

　　养老产业金融的创新不仅局限于信贷领域，还扩展到全产业链融资服务。这种产融互动、互为促进的格局，正是新质生产力赋能下养老产业金融发展的理想状态。

　　4.养老金融生态圈构建与跨界融合

　　新质生产力推动养老金融从单一产品服务向生态圈构建升级。中信银行借助中信集团协同力量，成立“养老金融工作室”，涵盖养老相关的集团子公司，通过融融协同、产融协同，构建养老金融综合服务生态圈。中信银行围绕客户全生命周期养老需求，搭建了“幸福+”养老金融服务体系，推出国内首张老年客户专属卡“幸福年华卡”，与中国老龄协会、中国老年大学协会建立独家战略合作，培养行业首支养老金融规划师队伍，同时携手集团内外优质伙伴打造“财富”“健康”“医养”“长寿”的养老金融综合服务生态圈。 

　　光大银行从数据化、场景化、智能化到平台化的生态进行路径构建。在数据化方面，通过搭建统一的康养云平台，整合长者的健康档案、护理记录、消费偏好、金融资产等数据，构建长者全景画像；在场景化方面，围绕安全防护、健康管理、生活照料、精神关爱等具体场景，广泛应用物联网、智能穿戴设备等科技手段；在智能化方面，引入康复机器人、智能护理床等先进智能设备和技术；在平台化方面，构建开放式的社区居家养老服务平台，通过输出标准、输出系统、输出管理和培训，联结整合社会上的各类服务商，为更广大的居家长者提供“一键下单，上门服务”"的便捷体验。 

　　这种生态圈模式打破了传统金融机构的单打独斗局面，形成了多方共赢的合作网络。金融机构通过与政府、社区、医疗、护理、文化教育等机构合作，将金融服务无缝嵌入养老生活全场景，实现了从“金融+”到“生态+”的升级，为老年群体提供更加完整、便捷的养老解决方案。

新质生产力赋能养老金融的挑战

　　1.数据隐私与算法伦理问题

　　养老金融涉及大量敏感个人信息（如健康、财务数据），人工智能依赖大量数据训练，但数据泄露、滥用风险较高，且老年人数字安全意识较弱，需要加强数据加密与匿名化技术，完善相关法律法规。当前公共数据还存在局部行政分割问题，有些数据分散在有关部门中，难以走出区域系统。非公共数据存在局部流通不畅问题，当前数字支付是主要数据入口，但数据大户与金融机构之间的数据关联、数据共享，还没有达成成熟的模式。

　　除了数据隐私以外，算法公平性也是重要挑战。人工智能模型可能因训练数据偏差导致推荐不公，加剧养老资源分配不均。如果算法主要基于城市高收入群体的数据训练，可能难以适应农村或低收入老年群体的需求，导致服务歧视。此外，算法的“黑箱”特性可能导致决策过程不透明，影响老年用户对智能投顾的信任度。

　　2.技术应用深度与广度不足

　　当前智能化AI在养老金融领域的应用仍面临深度不足的挑战。当前多数机构仅将AI用于智能客服，在风控、运营等主要业务环节的渗透率仍低。此外，高质量金融数据稀缺，整合难度大。金融是数据密集型行业，金融数据有效价值取决于真实性和有效性，但养老产业数据分散在医疗、社保、金融机构等多个系统，形成数据孤岛，难以有效整合利用。

　　算力支撑不足也是制约AI深度应用的因素之一。特别是对中小型养老金融机构，单独部署成本高昂，难以承担全面的数字化改造。这可能导致技术应用的马太效应，大型金融机构凭借资金和技术优势不断强化竞争力，而中小机构则难以跟上技术发展步伐，进一步加剧市场分化。

　　3.数字鸿沟与区域失衡问题

　　虽然数字技术有望扩大养老金融覆盖面，但老年群体的数字素养差异可能导致新的排斥。部分高龄、低学历或偏远地区的老年人难以掌握智能设备操作，无法充分享受科技带来的便利。即使针对老年群体进行了适老化改造，但复杂的金融产品设计和网络操作流程仍然构成使用障碍。

　　养老金融服务还存在明显的区域失衡。经济发达地区的养老金融创新活跃，产品丰富，而农村和欠发达地区则服务不足。如何通过技术创新降低服务成本，扩大普惠养老金融的覆盖范围，是亟待解决的问题。

未来发展展望

　　1.鼓励技术融合与创新应用

　　针对技术应用深度不足的问题，应鼓励金融机构在关键业务环节深化技术应用。金融机构应通过深化科技创新，注重数字化、智能化技术应用，推动业务模式和服务方式的变革升级，从而更好地培育自身的新质生产力。

　　在投资端，应持续建设体系化、系统化、智能化的投资管理体系；在客户端，则通过加大金融科技投入，建设统一的数字化系统，精准刻画客户画像，实现智能营销、智能投顾、智能客服。

　　2.建立包容审慎的数据治理框架

　　数据是新质生产力的核心要素，建立健全数据治理框架至关重要。可以制定专门的养老金融数据分类分级标准，明确各类数据的使用边界和共享规则，在保障数据安全的前提下促进数据有序流动。对于敏感个人信息（如健康数据、财务数据等），应采用隐私计算、联邦学习等“数据可用不可见”的技术，实现数据价值的安全提取。

　　同时，应建立算法审计与评估机制，对养老金融领域的智能算法进行定期检测，识别潜在的偏差和歧视，确保算法决策的公平性和透明度。特别是对于高龄、低收入等弱势群体，应避免因算法歧视导致的服务壁垒，维护养老金融的普惠特性。

　　3.加强复合型人才培养与数字素养教育

　　面对养老金融与科技创新深度融合的趋势，人才短缺成为制约行业发展的重要因素。应鼓励支持金融机构加快培育或引进深耕科技与养老金融的复合型管理或专职人才。完善复合型人才储备制度，加强人才梯度培养，健全导师制、学徒制，加大对青年人才的培养力度。

　　同时，应加强老年群体数字素养教育，帮助银发族跨越数字鸿沟。有效提升老年群体的金融知识和数字技能，增强他们使用数字化养老金融服务的能力。不仅有助于老年群体适应数字社会，也为金融机构提供了深入了解客户需求的渠道。