AI刺激了养老金融资的潜力和瓶颈

记者：李Xiumei 积累我国家人口的过程正在加速，对成人护理服务的需求也不同。作为确保老年人生活质量并支持老年护理系统的建设的主要场所，普遍和智能的发展一直是该行业的重点。目前，人工智能技术已深入整合整个养老金融资链，为开裂疾病点（例如高阈值服务，狭窄范围和脆弱的数据支持）提供了新的解决方案。 9月13日，2025年中国国际服务全球养老金金融会议在沙刚公园举行。客人讨论了人工智能如何激活养老金的财务潜力，并有助于对工业发展的见解。 帮助养老金降低成本和阈值 到2024年底，我所在的国家有31031万60岁及60岁以上的成年人h占总人口的22％；该国拥有65岁及65岁以上的老年人，价值22023万，价值15.6％的人口。将来很长一段时间以来，人口积累已成为我国的主要国家状况。 在中央金融工作会议提出的“五篇主要文章”中，养老金财务的任务是为国家方法服务并改善人们的生计和福祉。通过加速人口积累，老年人口对老年人的专家和准确的金融服务变得越来越迫切。 在对成年人需求的全面看法中，养老金金融的准确服务并未分开穆拉，人工智能的应用使这一基础既来自数据集成和场景实施。党委员会成员兼中国人寿保险副总裁Liu Zhenlong告诉会议，AI技术可以降低阈值为成人提供金融保健服务的成本。传统的老年护理服务集中在拥有许多员工和巨大收益或高价值个人的企业中。这是因为计划，精算和投资管理的专业计划需要一些成本支持。通过应用许多产品，例如智能销售，智能投资，智能风险控制，智能操作和智能客户服务，TheAi可以提高效率并降低成本，以便可以将较旧护理的金融服务扩展到中小型企业，灵活的工作人员和其他团体。 在刘Zhenlong的看来，AI还可以提高金融养老金产品的透明度和灵活性，并增强消费者参与的信心和感觉。他说：“一方面，大数据和机器研究的希望更好地了解了使用AI的产品的运营和性能。另一方面，他们还可以使用AI工具准确地提供“一人，单政策”的养老金计划客户或经验。” 养老金融资不仅是简单的资金积累，而且还使用资金和Technoloh作为结合金融保健，医疗保健，健康，技术和成人护理服务等资源的链接，以生产涵盖老年人护理计划，健康管理和服务的整个周期的全面服务生态系统。 Zhejiang大学城市学院副教授Lin Xianping在接受北京业务日报的采访中提到，AI可能包括多源数据（例如健康记录，消费行为，财务历史等），通过机械教育进行风险评估和要求进行风险评估和要求的预测，用于设计，对养老金的养老金和优化的养老金，并将其求解。服务经验。 AP的深度盘子和高质量数据 尽管AI带来了很多养老金的想象空间，但其进一步的应用仍然面临着逼真的瓶颈。刘Zhenlong指出，Wise AI在养老金的金融领域的应用仍面临许多挑战。首先，深度还不够。当前，大多数机构仅将AI用于智能客户服务，其渗透率涉及主要业务链接（例如风险控制和运营）仍然很低。其次，数据隐私保护的界限尚不清楚，并且遵守范围很高。第三，高质量的财务数据很少，整合很困难。第四，对计算能力的支持不足和扩大私有化的高成本。 AI模型的开发需要大量数据，财务是一个密集的数据行业，有效的财务数据量取决于真实性和有效性。 但是，分享DA存在明显的缺点在金融行业中。中国银行的前总统李·利尤伊（Li liyui）在讲话中审查了公共数据中的当地行政部门问题，并且一些数据分散到约会部门，因此很难离开区域体系。非公共数据的局部循环不良存在问题。当前，数字支付是数据的主要入口，但是大数据帐户和金融机构之间的数据组织和数据共享尚未达到成熟的模型。 此外，即使获得了质量数据，数据申请过程也存在一些挑战。 Lin Xianping指出，养老金财务涉及敏感的个人信息（例如健康和财务数据），人工智能取决于大量数据培训，但是数据泄漏和滥用的风险很高，成年人的数字安全意识较弱。加强数据加密和匿名技术所需的必要共同和改善相关的法律法规；人工智能模型可能会导致不公平的建议，因为培训数据的偏差会加剧养老金资源的不均匀提供。 所有生物都需要提高协调与合作 养老金金融是一种持久而艰苦的习惯，而没有Composanya可以孤单。如果需要AI工具来刺激养老金中的财务潜力，则还需要政党，市场，社会和家庭的各方的方向和协调努力。 Liu Zhenlong指出，将来有必要加强机构的顶级设计和供应，获得养老金养老金发展的发展，作为变革驱动的重要工具，并促进年金和个人养老金等系统，以使许多人受益。各方应加强协调，鼓励科学技术以及产品和服务的变化联合国控制风险，阐明发展和行为界限的大纲，并刺激市场机构参与的热情。所有主要机构都必须工作，以打破业务格式的障碍，为其福利提供全面的效果，以灵活和清晰的指导，并结合产品和服务的供应能力。社会的所有部门还需要积极参与，增强财务养老金知识，增强对企业和个人风险的认识，加深理论研究，为机构变革提供智力支持，并创造良好的生态学。 Li Lihuhui认为，为了产生真正是劳动力重要因素的数据，我们必须扩大公共数据共享，扩展专业数据集并建立国家公共数据库。应以模型，验证和其他产品的形式以模型的形式向社会提供公共数据，验证ND其他产品和服务，并增加供应和使用覆盖范围。同时，改善保护个人信息的机制，稳定和使用个人信息，并将技术方法现代化以促进匿名信息。 从数据和方案的观点来看，Everbright护理的总裁Dong Huaihu在数据方面说，通过开发一个著名的卫生保健平台，老年健康记录的整合，护理注释，消费偏好，消费资产，提供财务资产和其他数据，提供旧资产的全景，为准确的服务提供数据支持，以提供准确的服务和个人定制产品；在NG方案的术语中，专注于安全保护，健康管理，生活护理和精神护理等特定情况，我们是广泛使用的技术，例如物联网，智能设备可穿戴和摄像机来创建智能病房，智能餐厅，没有围绕特定的传感器监控诸如保护安全，医疗保健，生活和精神保护之类的情况。在智能方面，我们积极引入了高级智能设备和技术，例如康复机器人，智能护理床，提供筛查和干预系统，以帮助员工提高服务效率，延迟老年人的下降以及改善生活质量；在平台化方面，我们将建立一个开放的家庭护理服务平台，该平台通过输出标准，输出系统，产出和培训管理来连接和集成各种社会服务提供商，并提供便利的体验，以“订购一点击，挨家挨户的服务”，以提供更大的亲子护理，扩大家庭专业服务。 金融的官方帐户 24小时广播滚动滚动最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）