打造大众化、长周期的养老金融

2023年末，中国60岁及以上人口2.97亿，占全国人口的21.1%；2023年中国人平均寿命77岁，其中男性73.64岁，女性79.43岁；上海、北京、天津居前三，平均寿命分别达到83.24岁、83.18岁和82.02岁。有关部门预计，到2035年左右，中国60岁及以上人口将突破4亿，占比超过30%。

按上述数据，目前约3亿国人、十年后约4亿国人退休，退休前有10年-20年的养老金融培育期，退休后有近20年的养老金融延续期。显然，养老金融属于双向延伸的金融业务，可以成为一个超大群体、超长周期、超级规模的金融市场。

中国已建成全球规模最大的社会保障体系，养老保险第一支柱的基本养老保险人数约10.5亿，其中城镇职工约5亿，城乡居民约5.5亿；全国基本医疗保险参保人数约13.5亿，其中职工约3.7亿，城乡居民约9.8亿。但是，市场化、商业化的养老金融目前还处在发展的初级阶段，覆盖面小。第二支柱企业年金参加人数约3000万，第三支柱个人养老金参加人数约2000万，正在试点的养老理财认购投资者47万、规模约1000亿元，长期养老储蓄存款人数20万、余额约400亿元，商业养老金开户59万个，专属商业养老保险保单74万件、累积养老准备金约110亿元。

党的二十届三中全会决定提出，“积极应对人口老龄化，完善发展养老事业和养老产业政策机制。”养老金融是中央金融工作会议要求做好的金融大文章之一。国务院最近发布的《关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》（保险新十条）明确了发展目标，到2029年“初步形成覆盖面稳步扩大、保障日益全面、服务持续改善、资产配置稳健均衡、偿付能力充足、治理和内控健全有效的保险业高质量发展框架”。到2035年“基本形成市场体系完备、产品和服务丰富多样、监管科学有效、具有较强国际竞争力的保险业新格局”。新十条对积极发展第三支柱养老保险、提升健康保险服务保障水平、健全普惠保险体系、发挥保险资金长期投资优势、持续推进高水平对外开放等提出了具体要求。我们必须以人民为中心，谋划大局，创新驱动，打造大众化、长周期、可持续的养老金融。

一、养老服务体系：多层次+广覆盖

据国家统计局数据，2023年全国居民人均可支配收入39218元，比上年实际增长6.1%。按全国人口五等份分组，高收入组人均可支配收入95055元，中间偏上收入组人均可支配收入50220元，中间收入组人均可支配收入32195元，中间偏下收入组人均可支配收入20442元，低收入组人均可支配收入9215元。高收入组是低收入组的10.32倍、中间偏下收入组的4.65倍。高收入群体可以获得与家庭金融资产和支付能力相匹配的老龄生活护理和医疗服务。但是，面向中间偏上和中间收入群体的中端养老服务、养老金融远远不足，面向中间偏下和低收入群体的普惠型养老服务、养老金融更加欠缺。

不同家庭的财富积累、收入水平、支付能力和消费结构各不相同，不同区域的自然环境、医疗水平、房地产价格和物价指数各不相同。必须构建多层次、广覆盖、惠及人民大众的养老服务体系。

第一，高端养老服务。

实力强的金融机构有条件吸纳与高端养老服务挂钩的个人金融投资，区位好的高端养老社区有条件吸引中长期金融资本投资，只要政府在土地和税费上给点支持，就能形成可持续的养老服务+养老金融商业模式。

例如，泰康在35个核心城市布局42个高品质养老社区，突出“尊享”，执行国际化的照护标准，提供医疗、保养、健身、文娱、老年大学等多元化的养老生活方案，按独立生活、协助生活、专业照料和记忆照护分区分档分价，万元级月费，购买泰康幸福有约系列年金险200万元保单总额可优先锁定入住权。

第二，中端养老服务。

多数中端养老社区的经营者尚不具备吸纳个人投资所需的金融资质和商业信誉，机构投资者对中端养老社区的投资偏于审慎，即使政府在土地和税费上给了支持，目前仍未形成可普及的养老服务+养老金融商业模式。

例如，湖南的“九悦九养老”为老年群体提供“医、护、康、娱、食”五位一体的照护方案，千元级月费，力图通过标准化、高品质的养老服务，为养老资产创造稳定的回报，为金融资本提供可持续的投资收益，吸引金融资本，盘活养老资产。

由于中端养老服务的收费定价不可能太高，作为中端养老服务依托的养老资产需要的是较长周期、较低成本的资源配置。这就呼唤加大政策扶持力度，对中端养老服务所需的土地给予价格优惠，对中端养老服务企业的税费扩大减免幅度，与此同时对中端养老资产建设，建立政府投资基金、风险投资、保险投资和银行信贷相结合的投融资机制，降低商业性投融资的风险，达成可预期的商业性投融资收益，形成可持续的中端养老服务+养老金融商业模式。

第三，普惠性养老服务。

2015年党的十八届五中全会提出“探索建立长期护理保险制度。”2024年党的二十届三中全会强调要“改善对孤寡、残障失能等特殊困难老年人的服务，加快建立长期护理保险制度。”长护险制度体现了社会成员相互扶持的理念，建立了互助共济的缴费制度，明确了国家的政策导向，是普惠性养老服务、养老金融的基础制度保障。

2023年长护险试点城市49个，保险定点服务机构8080家，参保人数1.83亿，护理人数134.29万。例如，福寿康以居家为核心、社区为依托，建立“医疗护理站+社区照护中心+养老院”的养老服务体系，运用数字化技术整合养老照护流程，实现医养结合养老服务的标准化、可视化和连锁化，年服务用户10万余人，年服务量超过1800万人次，成为全国规模最大的居家医疗照护服务机构。

普惠性医疗保险正在发展。例如，众惠相互保险社与医疗机构合作，为慢性肾脏病患者提供“肾爱保”专属医疗保险服务，“带病投保+慢病管理+互助保障”，分病种、分年龄、分性别、分阶段定价。

目前的问题是，长期照护尚未形成多渠道筹资机制，医疗保险统筹基金是长护险的主要资金来源，上海、广州达到100%。目前尚有结余的医疗保险统筹基金只能短期扶助长护险，长此以往可能加速医疗保险赤字，难以保障长护险的可持续发展。普惠性医疗保险目前基本依赖医疗保险统筹基金和新型农村合作医疗。

加快发展养老金融，更加注重为中端养老服务和普惠性养老服务提供市场化、可持续的金融资源，与政策性养老资源相辅相成，是全局性的任务。一是完善养老金融产品体系。满足人民群众多样化养老保障和跨期财务规划需求，提供覆盖广泛、公平可得、保费合理、保障有效的保险服务，特别是加快发展商业保险年金和商业养老金业务，加快开发适应个人养老金制度的新产品和专属产品，加快拓展面向中低收入群体的保险保障供给。二是引入公益慈善。二十届三中全会提出“支持发展公益慈善事业”。应该考虑将公益慈善引入普惠性养老服务和养老金融，扩展长期护理保险筹资渠道，助力发展商业长期护理保险，对企业和个人捐赠资金用于资助养老服务的，给予税前抵扣。

二、养老金融创新：大数据+人工智能

数字经济时代，数据成为重要的生产要素。中国依托互联网经济超越式发展堆积的信息资源，在市场交易和公民行为领域具有全球领先的数据优势。宏观上，海量的市场交易和公民行为数据是数字经济发展的宝贵资源，也是养老金融数字化创新的宝贵资源。微观上，不同金融机构占有数据的数量、质量及其挖掘数据的能力，在很大程度上可以决定一家金融机构经营养老金融业务的实际能力。

中国公共数据存在行政分割的问题，涉及居民和企业的财务数据和行为数据，分散在金融机构、金融监管、工商管理、税务、海关等不同的局域系统中，存在行政性数据分割，影响数据价值的深度开发。中国非公共数据存在流通不畅的问题。全国移动支付用户超过9亿，数字化支付是主要的数据入口，但数据大户与金融机构之间的数据关联、数据共享尚未达成成熟的模式，数据价值未能充分发掘。

最新的人工智能大模型实现了内容生产方式和人机交互方式的变革。生成式AI模型可以学习和理解非结构化数据，生成新的非结构化内容，包括文本、音频、视频、图像和代码，适应多种任务。GPT-4o大模型底层技术的核心是文本、视觉、语音多模态组合的感知、学习和交互的能力，已经突破文本交互的局限性，能够感知、理解和模拟动态的物理世界，能够与真实世界进行交互和学习。新一代人工智能将加快基于多模态感知的技术创新，促进智能化的数字金融创新。

数字金融创新并非给传统体制传统流程加上数字化外套，而是从根本上改革体制，重构流程，再造底层系统。人工智能+大数据，将进一步推进包括养老金融在内的智能化数字金融创新。

第一，打破数据壁垒。

一是公共数据脱敏和开放共享。对具有公共属性的机构收集的个人信息和企业信息，进行脱敏处理消除个人和企业的标记。国家建立集中统一的公共数据库和互联互通的公共数据应用系统，打破数据孤岛。公共数据按照“原始数据不出域、数据可用不可见”的要求，以模型、核验等产品和服务等形式向社会提供，加大供给使用范围。

二是个人数据和企业数据的确权和共同使用。对各类市场主体在生产经营活动中采集加工的不涉及个人信息和公共利益的数据，应该确认市场主体对该数据的持有权、使用权和收益权。对承载个人信息的数据，数据处理者必须按照个人授权和法规许可范围采集、持有、托管和使用，同时创新技术手段，推动个人信息匿名化处理，保障信息安全和个人隐私。要加快推进非公共数据按市场化方式“共同使用、共享收益”的新模式，支持金融机构与互联网平台、交通物流企业、数据分析加工企业、征信机构、公共服务机构等“数据大户”建立市场化的数据分享机制，为养老金融提供数据支持。

第二，行业级与企业级垂直模型融合发展。

用海量数据预训练行业级垂直模型并持续调优，再根据不同需求调适差异化应用，定制企业级垂直模型，可以有效降低模型开发的边际成本，同时扩展模型的应用范围。在养老金融领域，采用行业级和企业级垂直模型融合发展的技术路线，同时选择适当的商业模式，有利于实现高效率、低投入、个性化的创新需求。

第三，全面提升养老金融智能化水平。

建立智能化的服务管理系统，实现客户细分和差异化定价，为客户提供个性化、定制化的养老金融方案；建立财富管理AI助理，准确识别客户，提供更多关于客户的定制见解和定制方案，提高销售和顾问的服务品质和工作效率；建立资产负债管理引擎，实现关联岗位之间的高效协调，提高不同板块之间的资金流动性；建立AI产品开发系统，提高产品的专业性和适应性，更好满足市场需求。

第四，加强家族传承的财富管理。

财富管理赋予养老金融保值增值、财富传承等重要职能。借鉴国际上的成功经验，应该大力拓展家族传承的财富管理，扩展养老金融功能。一是优化个人和家庭的资产配置规划，合理设计和安排金融资产投资、不动产投资、收藏品投资的资产结构和时序结构；二是优化家庭和家族的财富传承规划，合理设计和安排家族财产继承的税务策略和法律事务；三是优化家族和企业的财富再创造规划，合理设计和安排家族投资增值、家族产业升级、家族人才培养的发展方向和行动方案。

第五，尝试多模态AI技术创新和应用。

一是实现人机交互高拟真的人性化。例如，应用多模态技术的智能金融机器人有可能做到动态捕捉、即时感知、正确理解客户的语言和表情，准确判断客户的风险偏好和业务诉求（意图识别），采用具有人性温度的表达方式为客户提供最优的服务方案，解决机器服务冰冷的问题，并能成为养老服务数字人。