人口老龄化现状与养老金融重要性 - 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周岁及以上人口22023万人占比15.6% [2] - 人口老龄化成为长期基本国情 养老金融被纳入中央金融工作会议"五篇大文章" 承担服务国家战略与民生福祉使命 [2] 人工智能赋能养老金融的核心价值 - AI技术通过智能销售、投资、风控、运营、客服等应用降低服务门槛与成本 使服务延伸至中小微企业和灵活就业群体 [2] - 依托大数据与机器学习实现"一人一策"精准规划 提升产品透明度与适配性 覆盖旅居、长住等多元养老场景 [3] - 整合健康记录、消费行为、金融历史等多源数据 通过机器学习模型优化产品设计、定价及服务资源配置 [3] 当前AI应用面临的核心挑战 - 应用深度不足 多数机构仅将AI用于智能客服 风控、运营等核心业务环节渗透率低 [4] - 高质量金融数据稀缺且整合难度大 公共数据存在行政分割 非公共数据流通不畅 [4] - 数据隐私保护边界不清 敏感个人信息泄露风险高 老年人数字安全意识较弱 [5] - 算力支撑不足导致私有化部署成本高昂 训练数据偏差可能加剧养老资源分配不公 [4][5] 多方协同发展路径与解决方案 - 需加强顶层设计与制度供给 推动年金及个人养老金制度惠及更广泛人群 [7] - 建立国家级公共数据库 按照"原始数据不出域、数据可用不可见"原则提供数据服务 [7] - 构建康养云平台整合健康档案、护理记录、金融资产等数据 形成长者全景画像 [8] - 通过物联网、智能穿戴设备打造智慧病房、无感跌倒监测等数字化应用场景 [8] - 搭建开放式社区居家养老服务平台 连接社会服务商实现"一键下单"便捷体验 [8]

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]

公司战略举措 - 众淼控股战略入股科创融鑫 实现从保险科技向综合金融科技服务商转型的关键举措 [1] - 此次收购基于业务场景互补与客户资源协同 涉及技术能力整合、客户资源共享和规模效应提升 [2] - 对众淼控股而言 突破保险行业边界切入银行高壁垒市场 降低单一业务依赖风险 [3] - 对科创融鑫而言 获得海尔集团平台资本支持 提升产品智能化水平并拓展非银行客户市场 [3] - 交易完成后可能提升众淼控股资本市场估值逻辑 并重塑金融科技细分领域竞争格局 [4] 行业政策环境 - 金融强国战略与国产替代浪潮双重驱动 金融科技产业迎来历史性发展机遇 [1] - 中国人民银行规划明确至2027年金融机构数字化率将超过85% 加速信创替代进程 [1] - 艾瑞咨询报告显示未来五年市场复合增长率预计达13.3% 2028年市场规模有望超6500亿元 [1] 标的公司概况 - 科创融鑫专注于金融科技和金融信息服务 主要面向银行证券等机构提供软件与数据服务 [2] - 以人民币流通管理和清分系统为核心业务 客户覆盖多家国有银行及区域性商业银行 [2] - 近6年平均利润稳定在3000万元以上 财务表现稳健 [2] 协同效应分析 - 技术整合方面 众淼智能风控大数据分析可与科创融鑫银行系统管理经验结合开发跨行业产品 [2] - 客户资源方面 科创融鑫银行客户群体为众淼提供新业务入口 众淼保险客户可成为科创融鑫技术潜在使用者 [2] - 规模效应方面 并购后众淼业务规模进一步扩大 年营收及利润水平有望显著增长 [2]

上海"人工智能+"行动与金融AI应用 - 上海正大力开展"人工智能+"行动 深入实施"模塑申城"工程 支持金融等重点领域垂类大模型建设 夯实智能算力 行业语料等基础 打造标杆应用场景 推动企业数智化转型 培育智能经济新形态 [1] - 以"智联金融 大模型驱动新质生产力跃升"为主题的金融论坛召开 探讨金融业如何驾驭AI浪潮 锻造新质生产力 [3] 金融AI应用发展趋势 - 金融AI应用从简单向复杂加速推进 智能算力为金融领域注入强劲动力 金融机构持续加码AI基础设施投入 [4] - AI应用向多场景融合发展 从智能营销 客服 风控等传统场景 扩展到投研 决策 运营等复杂领域 实现全流程智能化转型 [4] - 监管机构强调安全稳妥推进AI大模型在金融领域应用 高度关注数据基础性作用 [4] 中电金信全栈AI技术体系 - 公司构建覆盖应用层 能力平台层 模型算法层 框架平台层 系统软件层与硬件基础层的全栈智算技术体系 形成技术生态闭环 [5] - 应用层支撑智能风控 智能营销 视觉应用等数十个场景 能力平台层提供通用与行业智能组件 模型算法层部署金融垂类大模型 [5] - 强调数据 模型 算力深度融合 通过源启升级推动行业智能体矩阵发展 精准定位大模型适用场景 打造规模化AI专业团队 [5] 行业协同与上海发展机遇 - 呼吁行业与产业侧加大协同 开放场景 分级分类共享行业数据集 推动数智基础设施规模化升级 [6] - 上海金融与科技融合氛围为公司提供发展舞台 公司将发挥全栈AI能力优势 助力上海建设世界级AI产业集群与智能算力基础设施 [6]