原创 黄涛 养老金融50人论坛 2026-03-04 08:01 北京
2025年12月27—28日，中国财富管理50人论坛2025年会暨国研平台第三届“AI+金融”峰会在京召开。国民养老党委书记、总经理，清华五道口养老金融50人论坛核心成员黄涛在“AI时代金融行业基础设施建设”圆桌论坛上作主题发言。
AI可以扩大养老金融生产的可能性边界。需求、产品、产品服务、价值和情怀是养老保险的五个关键问题。国民养老利用AI技术分析养老金融需求，开发养老保险产品，提高产品服务。并和有关厂商合作推出了自己的AI模型，一是从养老金的管理和支付往前推理，推出了养老规划，超越了单独的养老产品；二是开发了“简言”；三是AI赋能精算，提高投资效率。
养老保险领域的人工智能实践和思考
国民养老保险成立于三年半之前。作为一家新设立的公司，我们探讨了自身的商业模式以实现差异化发展。同时，也思考了如何从现有行业或产业中汲取更多经验。同时，我们注意到人工智能近三四年来的蓬勃发展态势，并决定将其与自身发展相结合。我们认为，人工智能技术能够扩大养老金融生产的可能性边界，即通过技术手段实现以往难以触及或未曾设想的对长尾客户的覆盖。人工智能技术的下一步发展，预计将在养老金融领域发挥重要作用。
01 养老保险的关键问题
从养老保险的视角来看，有以下五个方面的关键问题：
**第一，需求定位问题。**即寻找具有养老金融需求的客群，这一群体的特征如何，应当如何进行分析，以及在何种时间节点可能触发其对养老金融产品的购买行为。
**第二，产品供给问题。**在明确目标客群及其需求后，应当提供何种产品。传统保险产品往往呈现同质化或文本复杂的特点，此类产品形态在当前的AI时代与数字化环境下已显滞后。因为当前目标客群已习惯于互联网大厂提供的流畅、便捷体验。相比之下，保险产品尽管具有其行业特性，但面向同一客群时，在产品体验上仍存在落差。
**第三，服务交付问题。**在具备适配产品与对应客群的前提下，如何完成服务的交付。许多金融产品的渠道成本高昂，以保险产品为例，“羊毛出在羊身上”，代理人销售保险过程中，其所属机构及各项成本均需从产品中得来。因此，是否可能建立一种更高效、更节约成本的交付方式，是值得探讨的方向。
**第四，价值实现问题。**在所有相关业务中，无论是涉及AI、金融或保险，各方参与主体均需获得正向收益，否则该商业模式难以持续运转。
**第五，理念引领问题。**企业应当追寻利润之上的更高目标。我们所处的行业，包括AI与保险，也需要关注商业之上的价值追求。当追求利润之上的价值时，利润自然会随之而来；若仅追逐利润，则永远只会囿于利润本身。
02 国民养老保险的AI实践
国民养老保险在运用人工智能技术落实前述三个方向时，已与相关合作厂商共同研发并推出了自主的人工智能模型。
**一是超越单独的养老产品，推出养老规划模型。**该模型基于诺贝尔奖得主莫迪利安尼的储蓄生命周期理论，刻画了从20岁至80岁生命周期内的收入与支出曲线。该曲线决定了个体在不同阶段的资金积累与获取情况，产生的资金缺口即由养老金来弥补。我们在实践中认识到，当居民在65岁退休时的一个核心诉求在于解决养老支付问题，具体涵盖养老机构入住、医疗康养、文化娱乐、旅游及护理服务乃至财富传承和家庭扶助等需求。因此，从养老金的管理与支付环节向前追溯，构建整体性的养老规划方案，比单纯提供单一产品更具价值。这正是我们开展养老规划的重要动因。该规划最终需解答如何弥补资金缺口，以及通过何种产品实现弥补的问题，实质上发挥着保险投顾的功能。
**二是研发“简言”保单简化系统。**其初衷源于保险合同普遍复杂难懂，且可能存在因信息不对称或行业不规范行为而导致客户理解障碍。我们在开展保单简化项目时，正值人工智能技术发展，于是将保单进行结构化处理。从理解层面看，每份保险均可视为现金流安排与某种“期权”安排的组合。例如，在一些养老金产品中，前二十年为积累期，投保人每月缴费，现金流出；自65岁起，现金流开始返还。每个现金流片段均可按时间、金额、稳定性等维度建模。若被保险人因健康原因触发大病理赔，则保单中相应承诺将被激活，这可以视为一种模块化的合同触发机制。
上述思路与人工智能技术高度契合。保险业为人工智能提供了高度适配的应用场景，有望使这一传统行业焕发新的活力，突破原有的生产可能性边界，实现发展路径的跃升。
**三是AI赋能精算，提高投资效率。**精算是一种基于特定数学关系来解决风险和货币关系问题的工具。作为保险业的核心环节，精算工作因保险产品具有长期性特点而显得尤为重要。目前，我国人身保险行业负债久期约为14年左右，在此长久期下需有效应对经济周期波动、利率等诸多宏观不确定性影响。产品设计需综合考虑费用差、利差、死差等因素，管理利率风险，并合理设定承保规则以控制赔付风险。当前，国内精算师还在普遍使用欧美提供的软件进行操作，总体上还属于输入信息、输出结果的类似“黑箱模式”。我们思考的是精算与人工智能的内在逻辑关系，认为这是人工智能应用的又一重要场景。精算本质上是基于统计学及多项经济指标的综合研判，是我们认识和管理不确定性的重要方法论。
AI在精算里面发挥重大作用，是保险业的核心竞争力。其一，人工智能有助于实现更精准的产品定价并提升效率；其二，通过更合理的产品定价，可使风险在投保人、保险机构及相关利益方之间得到更有效分摊，从而提升社会整体运行效率、节省社会成本，提高社会福祉；其三，人工智能技术能够降低服务的最终交付成本，进一步提高投资效率。周小川行长曾撰文探讨养老金缺口问题，指出提高投资收益率、增加财政或企业投入等方式或有一定约束，最终结论在于提升投资效率。在这一领域，人工智能技术可以发挥重要的作用。
问答环节
Q
人工智能技术还没有收敛，从今年来看，推理模型、多模态模型、自主规划的智能体技术都在持续演进，还在快速发展的情况下，金融机构在AI应用方面，应采取什么战略定位？
A
技术进步，尤其是人工智能技术的演进，通常是遵循其自身规律的。多数金融机构作为持牌机构，其共同特点是接受严格监管，包括技术应用、相关财务支出以及技术与客户的交互方式等行为受到严格约束。因此，在当前人工智能快速发展阶段，需秉持客户至上的原则，积极响应客户需求，开展人工智能相关探索与实践。
客户的知识和认知水平上升，已与保险公司所提供的服务之间出现了不匹配的现象。在此过程中，保险公司需高度关注关注客户体验。基于现有技术进步，有必要逐步推出具有自身特色的模型或相关产品，并为此做好相应准备。
国民养老提出的养老规划模型，正是基于上述考量。市场需求客观存在，但需求的供给方式、理解范式乃至未来的产品创新逻辑均已发生转变。例如，客户可能持有多份互不关联的保单，其所获得的保障整体而言相对模糊。通过人工智能技术的应用，可以将这些分散的保障进行整合，形成清晰、直观的呈现，并能够根据市场风险及个人需求变化进行动态调整。我们认为，这一方向符合当前技术发展的趋势。
回归金融机构自身属性，主要金融机构的运行依托于金融杠杆，杠杆倍数应在合理区间内，否则将引发风险。在此框架下，人工智能与风险管控，包括前述提及的安全问题及数据治理，均是当前必须夯实的基础性工作。
人工智能发展尚未收敛，但其进程不可逆转。有一种观点认为：未来已经到来，只是分布尚不均衡。部分行业与个体将把握机遇，而有些则可能面临严峻挑战；有人在此过程中成长，也有人可能落后。作为金融机构，我们期望成为其中的受益者，而非落伍者。因此，一方面需着力提升自身的研判能力，另一方面必须坚守风险底线。
国民养老提出了“轻资本、轻机构、轻人员”的商业模式定位，而要实现这种轻型商业模式并非易事。实现这一目标，面临着业务不断拓展、服务要求持续增加的过程中，往往导致机构趋于复杂的现实挑战。在商业模式的构建上，必须超越保险乃至金融行业本身，主动向人工智能领域的领先企业学习与交流。这不仅关乎具体技术的应用，更在于理解技术背后所支撑的内外部环境变迁和行业发展趋势。
来源丨中国财富管理50人论坛
排版丨韩梦楠
责编丨曲悦
审核丨魏晨阳
清华五道口养老金融50人论坛
清华五道口养老金融50人论坛，隶属于清华大学五道口金融学院，前身系中国养老金融50人论坛，由我国养老金融领域权威专家董克用教授创办。论坛定位为养老金融领域高层次、国际化智库，致力于从研究、政策、实践等多方面推进我国养老金融事业发展。
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