人口老龄化现状与养老金融需求 - 截至2024年末中国60周岁及以上老年人口达31031万人占总人口22.0% 65周岁及以上老年人口22023万人占总人口15.6% [3] - 养老服务需求日益多元化 养老金融成为保障老年人生活质量及支撑养老体系建设的关键领域 [1] - 老年群体对专业化精准化养老金融服务需求愈发迫切 [3] 人工智能在养老金融中的应用价值 - AI技术通过智能销售、智能投资、智能风控、智能运营、智能客服等应用大幅提升效率并降低成本 使服务延伸至中小微企业及灵活就业人员 [3] - 依托大数据和机器学习提升产品透明度与适配性 根据风险偏好、收入、年龄等要素为客户提供"一人一策"的养老规划或资产配置建议 [4] - 整合多源数据（如健康记录、消费行为、金融历史） 通过机器学习模型进行风险评估和需求预测 为产品设计、定价及服务优化提供科学依据 [4] - 构建康养云平台整合长者健康档案、护理记录、消费偏好、金融资产等数据 形成全景画像支撑精准服务与个性化产品定制 [8] 人工智能应用面临的挑战 - 当前AI应用深度不足 多数机构仅用于智能客服 在风控、运营等核心业务环节渗透率低 [5] - 数据隐私保护边界不清且合规风险高 高质量金融数据稀缺且整合难度大 [5] - 公共数据存在局部行政分割 非公共数据流通不畅 数据大户与金融机构间未形成成熟共享模式 [5] - 养老金融涉及敏感个人信息 数据泄露与滥用风险较高 老年人数字安全意识较弱 [6] - 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 [6] - 算力支撑不足 私有化部署成本高昂 [5] 行业发展与协同需求 - 需加强顶层设计和制度供给 推动年金、个人养老金等制度惠及更广人群 [7] - 各方需加强协同 鼓励科技运用与风险可控下的产品服务创新 明晰发展框架和行为边界 [7] - 需扩大公共数据开放共享 建立国家级公共数据库 公共数据按照"原始数据不出域、数据可用不可见"原则提供服务 [7] - 需完善个人信息保护机制 规范个人信息采集使用行为 推动个人信息匿名化处理 [7] - 通过物联网、智能穿戴设备、摄像头等技术打造智慧病房、智慧餐厅、无感跌倒监测等数字化应用场景 [8] - 引入康复机器人、智能护理床、认知症筛查与干预系统等先进设备提升服务效率与生活质量 [8] - 构建开放式社区居家养老服务平台 连接整合社会服务商为居家长者提供便捷服务 [8]