党的二十届四中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，完善并落实基本养老保险全国统筹制度，加快发展多层次、多支柱养老保险体系，并首次将“养老金融”纳入金融强国建设的重要部署。养老金融涵盖三大领域：以基本养老保险、企业（职业）年金和个人养老金（即“三支柱”）体系为核心的养老金金融，聚焦银发产业资金支持的养老产业金融，以及面向居民养老服务需求的养老服务金融。相较发达国家，我国养老金融体系仍存在结构性短板，难以充分满足深度老龄化时代居民的多元养老需求。在此背景下，人工智能技术为精准破解三大领域各自痛点，推动领域间协同联动，促进养老金融高质量发展注入了强劲动能。
发展养老金融面临挑战
养老金融不仅是银发经济高质量发展的核心动力，也是金融强国建设的重要抓手。作为长期资本，养老金融具有期限长、稳定性高的特性，能够推动金融产品创新与市场深化。通过流入银发产业及相关实体经济领域，养老金融可为健康管理服务、养老社区建设、智能养老设备等提供长期资金支持。例如，养老目标基金投资智能养老设备企业，可助力企业研发低成本、高适配的适老产品；个人养老金通过养老基础设施公募不动产投资信托资金（REITs）投向养老社区建设，可提升养老服务供给能力。然而，当前我国养老金融面临诸多挑战。
一是总量缺口与结构矛盾并存。我国深度老龄化态势持续加剧，2024年末，65周岁及以上人口达2.2亿，占比15.6%。总量上，养老金融的供给不足：据测算，2024年养老金三支柱总规模在15万亿元左右，占GDP比重不足12%，养老社区、智能养老设备等养老产业的资金缺口显著，养老服务金融的普惠型产品与服务覆盖有限。结构上，养老金体系目前呈现“一柱独大、二柱薄弱、三柱起步”的失衡格局，且不同群体养老金融需求分化。中高收入群体需要多元投资产品与高端护理服务，低收入群体则迫切需要低成本普惠型理财产品和基础养老服务。
二是养老金跨期配置精准性不足。从公共财政视角，传统的养老基金调度多基于年度静态数据制定分配方案，在应对人口流动、经济波动带来的动态变化时显得灵活性不足。从个人决策视角，养老金是个体通过“工作期储蓄、退休期消费”的跨期配置，实现全生命周期效用最大化的理性规划，但个体实际决策时因难以精准预判长寿风险、通胀率、医疗成本等重要信息，多依赖主观判断。加之三支柱间数据不通、衔接机制不健全，进一步加剧了跨期配置的盲目性。
三是养老产业资金供需错配、服务普惠度不够。传统养老产业以重资产模式为主，投资周期长且部分领域运营微利，对追求短期收益的金融资本吸引力有限，资金缺口较大。同时，传统金融机构服务成本高、覆盖范围有限，难以触达低收入群体。此外，老年群体金融素养普遍不高，对养老金融产品的风险收益认知不足，易受误导性销售影响，权益保障难度大。
AI赋能养老金融发展
&bsp;人工智能技术为破解养老金融的上述问题提供了可能。AI凭借数据处理、智能匹配、风险管控等核心能力，有望直击我国养老金结构失衡、养老产业联动薄弱、养老服务普惠性不足等痛点，让养老金融既满足居民多元化养老需求，又为银发产业注入稳定资金，成为银发经济高质量发展的关键支撑。具体路径如下。
第一，动态优化跨期配置，补齐精准适配短板。针对跨期配置盲目性与动态适配缺失问题，AI可通过数据整合与算法建模实现精准规划。一方面，有望通过构建全国统一的养老金融数据平台，打通社保、税务、金融机构、医疗机构跨部门数据，实现三支柱缴费记录、账户信息“一账通查”。AI利用智能算法自动核对缴费信息、计算税收优惠额度，动态推荐第三支柱参与比例与缴费金额，强化三支柱协同联动。另一方面，通过整合个人健康数据、经济数据与宏观利率数据，有望构建个性化养老资金需求模型，精准预判长寿风险、医疗成本等信息。当宏观经济波动或个人健康状况变化时，AI可提示调整产品配置或转换组合，将传统“一次性规划”升级为“动态适配方案”。
第二，赋能银发产业，夯实养老金融内在价值基础。在AI的赋能下，银发经济正催生一批高成长性、高回报率的产业形态，为养老金融资金提供了优质的投资标的。例如，在智慧健康领域，AI辅助诊断系统、可穿戴监测设备等产品已形成千亿级市场。在养老服务领域，AI调度平台可整合居家、社区、机构养老资源，实现“按需派单、精准服务”。在老年消费领域，智能适老产品等新业态快速崛起。这种“AI赋能产业—产业创造价值—金融分享收益—资金反哺产业”的循环机制，有望在解决养老资金“投向难”的同时，实现产业的升级改造，为应对深度老龄化提供可持续的产融联动方案。
第三，精准匹配供需，拓宽普惠服务边界。一方面，打破服务覆盖局限。通过手机端“AI养老金融顾问”等轻量化工具，为城乡低收入群体提供免费缴费规划、产品咨询等服务，以零边际成本破解养老金融服务高成本、难触达的困境。另一方面，整合多源数据构建全面用户画像，以算法推荐实现供需智能精准契合，避免人工推荐的主观性与片面性。例如，为中青年群体推荐增值型养老目标基金，为高龄老人匹配稳健型理财，为失能老人设计“保险+护理服务”一体化方案。同时，还可通过自然语言处理技术将复杂金融条款转化为通俗语言说明，配合语音交互、一键咨询功能，降低老年群体使用门槛；开发智能风控模型，实时监测产品收益波动、隐性收费等情况，保障用户权益。
（作者单位：北京大学现代农学院、中国农业政策研究中心）
