养老金融发展趋势 - 中国社会已步入长寿时代，养老问题成为民生焦点，公众对养老的期待从"老有所养、老有所依"向"老有所乐"升级，需求呈现多样化和前瞻性[3][6] - 实现品质养老需要家庭提前筹划、养老三支柱协同发力以及社会各方共同推动养老金融体系供给侧改革与服务升级[6][7] 大都会人寿的战略布局 - 公司作为美国大都会集团在华机构，自2004年进入中国以来持续深耕养老金融领域，2025年联合中国乡村发展基金会发起"银龄关怀"公益计划，聚焦提升老年人群金融健康水平[7] - 公司联合清华大学五道口金融学院开展覆盖2.6万人的调研，发布业内首份《中国家庭养老金融健康指数调研报告》，为产品优化和政策制定提供依据[7] - 未来将深化与学界、业界及政府合作，探索创新性、普惠性养老金融解决方案，助力构建韧性养老保障体系[3][7] 行业协作与研究成果 - 清华大学五道口金融学院《清华金融评论》作为核心学术平台，累计发表3500余篇文章，汇聚近3000位专家，为养老金融研究提供智库支持[9] - 本次报告发布会汇聚300余企业代表及专家学者，推动行业思想碰撞与创新思路交流[2][8]

行业趋势与政策影响 - 商业健康险面临政策推动和市场需求的双重变化，产品创新需从传统住院保障向涵盖门诊、院外购药的全链条延伸 [2] - 医保与商保的结算融合为行业发展带来新动力，数据互联互通为支付方式创新提供基础 [4] - 医院将部分治疗转向门诊或院外，对传统以住院保障为主的产品提出挑战 [4] 产品创新与设计 - 健康险产品需覆盖更多医疗环节，满足不同场景下的保障需求，门诊和院外购药需求不断增长 [4] - 医疗险整体规模庞大，但覆盖住院风险的部分相对有限 [4] - 医保和商保结算机制融合为产品设计带来更多灵活空间 [4] 服务体系与客户体验 - 客户期待通过健康险获得便捷和高质量的医疗服务，而不仅仅是理赔保障 [6] - 线上线下一体化服务体系包括全天候视频问诊和快速送药上门，提升客户体验 [6] - 线下覆盖全国的优质医疗网络包括公立和私立医院，满足专业可靠的医疗服务需求 [6] - 针对疑难重症和国际医疗需求，依托全球医疗资源支持海外诊疗和多专家会诊 [6] 国际化与生态协同 - 中国企业国际化进程加快，商业健康险面临更复杂的国际环境和多样化客户需求 [7] - 不同类型企业（如传统能源、制造业、互联网）对医疗保障模式和服务侧重点需求各异 [7] - 跨境服务需应对海外医疗服务标准和法律法规差异，提升合规和贴切解决方案能力 [7] - 海外市场信息和数据缺乏使产品定价与风险管理难度加大，需行业持续积累经验 [7] 行业未来发展方向 - 商业健康险需紧贴医疗场景，持续推进产品责任延伸和创新 [7] - 通过服务体系升级提升客户体验，结合国际化需求构建多元协同保障生态 [7] - 在政策和市场双重驱动下，找到健康险发展的新路径 [7]

家庭养老金融健康的核心观点 - 家庭养老金融健康的核心在于家庭结构变化与多层次金融保障体系的适配，传统家庭功能弱化，养老责任更需依托制度与金融工具支持 [2] - 判断家庭养老金融健康的关键在于是否拥有相应的养老财富用来保障老年阶段的生活质量，每个家庭和个人都应尽早启动养老金融规划 [2] - 养老问题的本质是"适老"问题，人类社会需要适应老年人比重越来越高的现象，长寿时代改变了工业社会的"两短一长"格局 [4] 家庭结构变化与养老责任转型 - 家庭结构从传统农耕社会的四世同堂转变为现代城镇化背景下的核心家庭、单亲家庭乃至独居者，家庭在养老方面的功能发生巨大转变 [4] - 传统家庭养老承担经济支持、生活照料和情感陪伴三项功能，但现实中孙辈对祖辈的养老责任存在模糊地带 [4] - 当前中国年轻人三十岁才开始职业生涯，即使延迟退休至65岁，工作年限约三十多年，而退休后生活可能长达二三十年 [4] 多层次养老保障体系构建 - 老年人需求分为经济需求（稳定收入）、服务需求（医疗照护）和社会需求（社交精神支持），这些需求随年龄变化分为活力期、康复期与照护期 [5] - 中国已构建多支柱养老金体系：第一支柱为城镇职工基本养老保险和城乡居民养老保险，第二三支柱为企业年金、职业年金和个人养老金 [5] - 除养老金外，商业保险、银行理财、基金等金融产品和房产也是重要的养老财富来源，房产可能成为支付养老开支的重要来源 [5] 养老金融工具与收入来源 - 个人收入来源分为劳动收入、资产收入、转移收入和赠与收入，退休后劳动收入下降，转移收入和资产性收入重要性上升 [6] - 金融工具在财富积累、风险转移、代际资源配置等方面发挥多重功能，养老金制度是典型的金融资源重分配机制 [6] - 实现养老金融健康需要个人早做规划，积极参与多支柱养老金制度，合理配置养老金融产品，社会保险仍是关键一环 [6]

2024年末，我国金融业机构总资产495.59万亿元，其中银行业444.57万亿，证券业15.11万亿，保险业35.91万 亿，可以看出银行业占据总体金融业的89.7%，"银行独大"是中国金融业的常态。 从货币情况来看，2024年末我国的广义货币M2为313.53万亿元,其中定期存款高达246.4万亿元。相对美国而 言，如图所示，2007-2024年间中国GDP增速远超美国，但股市表现截然相反，标普500涨幅显著，而上证综 指长期低迷。美国资本市场以养老金等机构投资者为主导，规模庞大且半数资金配置股市，形成稳定基石； 而中国以散户为主，市场大幅波动。 从2024年M2/GDP数据可以进一步印证中美两国的差距：中国高达2.27，主要是因为定期储蓄（M2的主体） 高企，而美国仅0.71；但如果加上归属个人的私人养老金，美国则与中国持平。这表明中国是储蓄养老为 主，而美国以投资养老为主。在很多领域，中国都在快速追赶甚至超越美国的今天，图中两国宏观经济（以 GDP为代表）和资本市场（以上证指数和标普500指数为代表）的巨大差距表明：中国养老金融发展亟需壮 大养老金这样的机构投资者作为长期资本，通过长钱长投来推动我国资 ...

政策背景与核心内容 - 国家金融监督管理总局发布《关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知》，将于10月1日起施行，目前进入百日倒计时[1][2] - 新规旨在填补助贷业务监管空白，解决权责不清、定价不透明、风控外包等问题，明确合作边界与模式[3][6] - 主要内容包括压实总行管理责任、禁止盲目扩张、实施助贷平台名单制管理、设定综合融资成本区间、强化消费者保护[6] 行业现状与问题 - 助贷业务依托互联网和移动支付快速发展，满足个人消费贷和小微经营贷需求，但存在高利率（24%～36%）、授信造假等问题推高借款人风险[4] - 此前监管政策不健全，《商业银行互联网贷款管理暂行办法》等文件对助贷业务规范不足[6] - 部分中小助贷平台因客诉率高或依赖高利率资产，正被金融机构排除在合作名单外[9][10] 金融机构应对与市场变化 - 金融机构加速披露助贷合作"白名单"，如尚诚消金公布14家头部平台（蚁智信、微众银行等），广州银行列出17家合作方（平安融易、蚂蚁消金等）[9] - 城商行、农商行收缩高利率资产资金投放，切断中小助贷机构资金通道，导致其资产规模萎缩[10] - 头部平台因数据建模和场景分析技术优势更受青睐，行业加速出清[10] 未来趋势 - 名单制管理将提升助贷业务透明度，推动与实体经济需求结合[8] - 中小平台需强化金融科技能力并完善经营机制以重回合作名单[10]

据新华社消息，当地时间6月9日至10日， 中美经贸中方牵头人、国 务院副总理何立峰与美方牵头人、美国财政部长贝森特及商务部长 卢特尼克、贸易代表格里尔在英国伦敦举行中美经贸磋商机制首次 会议。 据新华社消息，当地时间6月9日至10日，中美经贸中方牵头人、国务院副总理何立峰与美方牵头 人、美国财政部长贝森特及商务部长卢特尼克、贸易代表格里尔在英国伦敦举行中美经贸磋商机 制首次会议。双方进行了坦诚、深入的对话，就各自关心的经贸议题深入交换意见，就落实两国 元首6月5日通话重要共识和巩固日内瓦经贸会谈成果的措施框架达成原则一致，就解决双方彼此 经贸关切取得新进展。 何立峰表示，本次会议是在两国元首今年6月5日战略共识指引下开展的一次重要磋商。中方对中 美经贸问题的态度和立场是明确的、一贯的。中美经贸关系的本质是互利共赢，中美在经贸领域 合则两利、斗则俱伤。贸易战没有赢家，中方不愿打，但也不怕打。双方应通过平等对话、互利 合作解决经贸分歧，中方对经贸磋商是有诚意的，也是有原则的。下一步，双方要按照两国元首 通话达成的重要共识和要求，进一步发挥好中美经贸磋商机制作用，不断增进共识、减少误解、 加强合作。中方重申，双方应 ...

人口老龄化与养老金融 - 全球面临前所未有的人口老龄化浪潮，正在重塑各国经济和社会结构，可能导致经济增长潜力减弱、社会保障压力加剧 [1] - 中国实施积极应对人口老龄化国家战略，发展养老事业和养老产业，推动全体老年人享有基本养老服务 [1] - 养老金融健康建设是金融健康的重要组成部分，对金融消费者权益保护和家庭金融韧性提升至关重要 [1] 70、80后养老挑战 - 70、80后面临"上有老、下有小"的双重压力，经济负担较重，尤其是80后作为独生子女一代赡养责任更集中 [3] - 养老准备不足，传统储蓄观念主导，缺乏对养老保险和商业养老金融产品的重视 [4] - 家庭小型化和社会流动性增强导致传统家庭养老功能弱化，需构建多层次养老保障体系 [4] 提升养老金融产品参与度 - 加强养老金融知识普及，通过线上线下结合方式开展针对性宣传教育活动 [5] - 优化产品设计，根据收入水平、风险偏好和家庭结构设计稳健性和收益性兼具的产品 [6] - 降低参与门槛，简化购买流程，优化线上服务体验，推出智能化养老金融工具 [7] - 强化政策支持和激励，通过税收优惠、补贴等政策鼓励参与 [8] 家庭养老金融需求与误区 - 需求集中在养老资金储备与增值、多样化养老服务、个性化与长期性规划 [9][10][11] - 认知误区包括过度依赖公共养老金、对产品复杂性存疑、追求短期收益忽视长期稳健性 [12][13][14] 养老金融创新与监管 - 产品设计应以稳健性和长期性为核心，充分披露风险收益特征 [17] - 完善法律法规和行业标准，建立全流程监管机制和动态监测系统 [17] - 加强投资者教育，提升风险意识，建立多重风险缓释机制 [18] 全球养老模式 - 公共养老模式如美国社会保障计划，保障范围广但面临财政压力 [21] - 个人储蓄养老模式如美国401(k)计划，灵活性高但对个人能力要求高 [22] - 以房养老模式如美国反向抵押贷款，可提供稳定现金流但受市场波动和政策限制影响 [23][24]

商业健康险发展策略 - 商业健康险发展应紧密围绕客户健康保障责任 医疗险创新需聚焦中端医疗 重疾险注重细分核心病种 避免"大而全"设计 以更合理的价格满足大众保障需求 [2] - 医疗改革为商业保险打开更大空间 中产阶层对价格合理且覆盖实际需求的中端医疗险关注度提升 借鉴日韩成熟市场经验 细分核心病种如癌症 心脑血管疾病和失智老年保障 [4] - 未来商业健康险创新需实现持续风险动态管理 与传统产品定价和一次性交易模式形成差异 [4] 健康险服务升级 - 服务是将产品价值传递给客户的关键 强调"三级预防"理念 重点推动病前预防观念普及 [6] - 客户理解有限导致服务效果与设计初衷存在差距 需通过系统沟通培训和流程优化 实现产品与服务的自然结合 [6] - 让客户"听懂 看得见"产品带来的健康价值 服务才能有效落地 保险才能发挥更大保障效能 [6] 核保与生态协同 - 核保需紧跟医疗技术和体检水平提升 推动风险识别方法革新 避免对体检结果"一刀切"处理 [8] - 与再保险合作探索简化核保流程 针对特定病种设计灵活附加险产品 体现服务保障持续性和动态性 [8] - 构建开放健康生态体系 整合医疗机构 技术平台和保险企业 共同推进商业健康险未来发展 [8] 行业活动背景 - 第二届"保险家论道"研讨会主题为"保险服务中国式现代化" 由清华大学五道口金融学院主办 聚焦保险行业推动经济高质量发展 [2] - 《清华金融评论》累计出刊127期 发表文章3500余篇 汇聚专家学者近3000位 微信关注人数超36万 [9]

核心观点 - 大语言模型技术日趋成熟，银行业正经历深刻技术变革，AI智能体技术可显著提升业务流程效率并创造新增长点 [2][3] - AI智能体在银行业应用广泛，包括客户服务、风险管理、智能投顾、运营优化等多个领域，已有多家金融机构取得显著成效 [10][12][13][14] - 银行业部署AI智能体面临数据隐私、算法偏见、系统集成、监管合规等多重挑战 [15][16][17][18][19][20] - 建议银行采用"循序渐进、由浅入深、分阶段赋能"的战略路径实施AI智能体技术 [22][23][24] - AI智能体代表银行业从"大模型"时代向"智能体驱动"时代的转型，是未来金融竞争的关键 [26][27] AI智能体技术概述 - AI智能体是指能够感知环境、进行决策并采取行动以达成目标的计算机程序或系统，核心目标是实现"感知→处理→决策→反馈"闭环 [6] - 智能体通常包含四大核心模块：感知模块(如NLP、CV)、决策模块(如LLM、RL)、执行模块(如API调用)、学习模块(如监督学习、强化学习) [6] - 技术框架层面已有多种AI智能体平台与开发框架，如LangChain、AutoGPT(国际)、Coze、AgentBuilder(国内)等 [4] 银行业AI智能体应用场景 客户服务类 - 中国工商银行"工小智"通过NLP技术准确识别客户意图，提升回答准确率 [10] - 中国招商银行"招小宝"整合NLP与知识图谱技术，自动解答大部分客户常见问题 [10] - 美国银行Erica智能助手已服务超4200万客户，完成超20亿次交互 [10] 智能投顾类 - 中国工商银行"AI投顾"平台结合大语言模型和行为画像，为客户生成个性化资产配置建议 [12] - 高盛Marcus平台整合AI引擎，为中层客户提供更贴近需求的投资建议 [12] 风险管理类 - 花旗银行与Feedzai合作开发"Citi Payment Outlier Detection"系统，利用机器学习识别异常交易 [12] - 中国农业银行反电诈平台结合图神经网络与大模型技术，大幅提升防诈准确率 [12] 运营与合规类 - 高盛推出"GS AI助手"生成式AI工具，帮助银行家、交易员提升工作效率 [13] - 渣打银行推出SC GPT生成式AI工具，赋能全球7万名员工 [13] - 工商银行"工小慧"员工助手基于自研大模型，为员工提供智能解答和知识支持 [13] 多智能体协同 - 在企业开户或信贷业务中，可构建"材料审核Agent""风险评分Agent"与"合规检查Agent"组成的协同系统 [14] 实施路径建议 - 第一阶段：聚焦降本增效，应用智能客服、数字员工、编程助手等 [22] - 第二阶段：强化风险管理，应用风险监测、欺诈检测等 [22] - 第三阶段：提升研究能力，应用智能投研、数据智能等 [23] - 第四阶段：驱动业务发展，应用智能投顾、智能获客、智能化交易等 [24] 未来发展趋势 - 多模态与自然交互升级，如虚拟理财咨询、图像识别辅助业务办理 [26] - 生成式AI深度融合，自动生成个性化理财报告、贷款方案书等 [26] - 智能体将更加自主与主动，从"被动工具"升级为"主动协作者" [26] - 多智能体协同网络构建，共同完成跨部门端到端业务流程 [26] - 可信AI与负责任AI框架将成为关键 [26]

医保体制改革对商业健康险的影响 - 医保体制改革正在重塑商业健康险的价值边界 对行业既是挑战也是机会 [2] - 改革后医院与医生对商保身份识别弱化 客户权益无法保障 导致销售端遭遇困境 [2][4] - 医保与商保之间的脱节正在影响商业健康险的市场信心 出现"买了商保也没用"的说法 [4] 商业健康险的破局方向 - 保险公司应积极转向中高端医疗市场 针对不同客户群体精细化设计产品 [2] - 不能再用"百万医疗"一类大而全的思路 需聚焦中高端市场的细分赛道 [5] - 强化服务的主动性与穿透力 基于理赔与健康管理数据实现前置干预 [2][5] - 客户不再仅关注"能赔多少" 更关心"能否被提醒""是否被理解" [5] 行业生态协同发展 - 商保发展不能脱离医保 应推动身份识别 资源对接与系统协同 [2] - 需构建医保与商保在身份识别 数据共享与资源配置上的深度协同 [7] - 期待医院接入商业保险理赔与服务系统 实现就医路径更顺畅 [7] - 保险公司应通过理赔数据反哺产品设计 介入客户全生命周期服务 [7]