未来几十年，人口老龄化将是我国最重要的社会变革，这是中央金融工作会议把养老金融作为“五篇大文章”之一的重要原因，养老金融也将因此成为商业银行未来最确定性的业务机遇。养老金融要实现高质量发展，也必须培育新质生产力，即养老金融新质生产力，这是新质生产力在养老金融领域的具体体现，也是养老金融顺应社会需求的必然选择。
养老金融新质生产力的内涵
作为马克思主义生产力理论的创新和发展，新质生产力理论凝聚了我们党领导推动经济社会发展的深邃理论洞见和丰富实践经验。习近平总书记指出：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。”养老金融新质生产力也是一种新质生产力，是新质生产力在养老金融领域的具体体现，这意味着养老金融新质生产力既有新质生产力的内涵，又有养老金融的特征。
创新依然起主导作用。养老金融领域的创新，一方面来自专业，包括养老金投资能力、养老财务规划、养老金融产品创新等。另一方面来自革命性技术的应用，金融是一个更依赖数据分析支撑决策的行业，人工智能、大数据、云计算等先进技术可为养老金融的各项业务提供更精准的分析、更智能的服务。专业和技术应用在创新上也是相互交织的，如通过对已老、备老群体财富类型的大数据分析，可以提高商业银行更精准对个人进行养老财富配置的能力。
摆脱了传统发展方式。养老金融新质生产力下的商业银行，不再依赖增加工作人员、铺设物理网点、加大营销力度等带来业务的增长，而是要成为养老金融的“智链银行”，即通过数字技术将银行服务与客户、供应商、政府建立起智链联系，使银行服务真正成为经济运行的血脉，顺畅地连接起政府、企业和个人的资金融通需求。摆脱传统方式对养老金融发展尤其重要，因为我国老百姓的养老对政府政策的依赖较强，政府要保证养老政策真正惠及每个人、支持好众多的养老产业，必须利用银行触达企业和个人客户面广的优势，通过科技系统、资金支付链等保证养老政策精准地落实到个人或企业，且能保证资金支付安全可靠。
高科技、高效能、高质量特征依然明显。养老金融新质生产力离不开高科技的应用，尤其是数据挖掘、人工智能等，例如，通过大数据分析，可相对精准地挖掘不同人的长辈赡养、子女教育等实际负担情况，从而使国家在政府补贴、基本养老保险等方面针对不同人的情况给予更精准的政策成为可能。我国新质生产力催生的现代产业体系中，养老产业也将是最重要的一部分，商业银行对这些产业包括投融资在内的各种金融支持也是养老金融的一部分。养老金融的高效能是指高科技给养老金融所带来的资源配置效率提升，这种提升体现在工作效率，以及由此带来的人力资源配置效率上，体现在大数据运用所带来的决策水平、专业能力和服务品质上，也体现在金融资源配置到现代产业体系所带来的全社会资金使用效率上。高科技、高效能的特性使养老金融更具数字时代融合性、效率提升延展性和系统耦合协同性，而所有这些都是符合高质量发展内在要求的。
符合新发展理念。养老金融新质生产力也体现了创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念。创新方面前文已有论述，在此不赘述。协调方面，养老金融新质生产力所带来的业务普惠性将使老百姓打破时空、能力限制，轻松便捷地享用养老金融服务，有效地解决不平衡的问题。绿色方面，养老金融新质生产力对现代产业体系的金融支持、所带来业务效率和服务能力的提升，本身就体现了人与自然的和谐共生。开放方面，养老是世界各国共同面临的事业，需要不同文明的互鉴、不同模式的分享、不同创新的互促，养老金融新质生产力必然是开放的。共享方面，养老金融工作的开展需要包括银行在内的各类金融机构发挥自身的牌照优势，养老金融新质生产力必定是在各金融机构的共享互联中来推动。
具有先进生产力质态。生产力是推动社会进步最活跃、最革命的因素，其质态有新旧之分。养老金融新质生产力是新的、先进的生产力质态，这体现在其运用了代表发展方向的高科技，支持了代表未来趋势的新产业，也体现在工作效能提升中的生产要素配置高效率和养老政策支持更精准，更体现在为养老财富保值增值、备老人群养老赋能、长辈人群服务等能力的提升。
养老金融新质生产力既是新质生产力，又具有不同于其他新质生产力的特点。一是养老金融本质上属于服务行业，很难像制造业一样出现颠覆性、革命性的技术突破，但养老金融对这些技术的创新性金融支持，以及这些技术在养老金融中的广泛运用，形成了养老金融新质生产力。因此，养老金融新质生产力具有很强的外部依赖性。二是养老金融覆盖了需求端的已老和备老人群、大量的银发产业客户、供给端的金融机构，以及出台相关政策与开展监管的政府部门，这种广覆盖为新质生产力提供了可观的场景和样本，是新质生产力产业化的重要“临床试验”。因此，养老金融对新质生产力的牵引，一方面推动新质生产力的发展，另一方面促成养老金融新质生产力，这使养老金融新质生产力具有很强的内外连接性。三是养老金融的金融属性注定了像经济运行的血脉一样，可以通过资金链、服务链串联起客户链。而对国民经济运行来说，养老金融既包含针对经济主体的供给，如养老服务、养老产业等，还管理着支撑经济主体需求的资金，如养老财富、养老金等，这使养老金融新质生产力有了自我循环实现的基础，这是与其他新质生产力不同的。
商业银行培育养老金融新质生产力的着力点
中央金融工作会议将养老金融作为“五篇大文章”之一，立足于未来几十年的社会变革，为商业银行业务发展指明了方向。在这个过程中，商业银行必须培育养老金融新质生产力，这是适应新发展理念，实现养老金融高质量发展的必然选择。
提升专业性。养老金融涵盖的内容比较多，其中很多业务都具有很强的专业性。例如，年金受托和投资管理，需要建立在对金融市场深刻分析和判断的基础上；养老财富产品的配置，需要对市场上的养老财富产品有清楚的了解，对客户风险偏好有精准的把握，更需要对经济发展、利率走势等的准确预判；养老产业的投融资，要求盈利周期长、抵御风险能力弱的养老机构有足够的风险识别能力和金融产品设计能力；国家养老政策的精准直达，需要银行发挥经济运行血脉的作用，是对银行利用科技、数据等实现养老精准服务的考验。养老金融新质生产力就是商业银行养老金融的核心竞争力，而专业性就是这种核心竞争力最直接的表现。
提升普惠性。养老涉及每一个人，共同富裕是社会主义的本质要求和中国特色社会主义现代化建设的根本奋斗目标，养老的普惠也是其中的应有之义。因此，普惠性是养老金融新质生产力的基本要求。对商业银行而言，这种普惠性表现在多方面：一是养老政策的金融服务普惠，国家的养老政策是面向所有人的，因此这种金融服务必须触达到每个政策对象，比如基本养老保险，尤其是城乡基本养老保险。二是养老财富的金融供给普惠，既包括让更多的老百姓有投资养老财富产品的意识，也包括让想投资养老财富产品的人都能够方便地购买到，还包括银行要向每个人提供适合其风险偏好的养老财富产品或产品组合，对不同财富层级的人提供差异化的养老财富顾问。三是养老规划的金融普及普惠，银行要利用个人客户触达面广的优势，将养老规划的理念渗透到尽量多的老百姓，并且提供通俗易懂的多种养老规划选择。四是养老产业的金融支持普惠，随着人口老龄化，参与养老产业的企业将越来越多，银行要通过产品创新满足更多的“中小微个”养老客户的各类金融需求。
提升数字化水平。计算机软硬件技术的不断迭代，使复杂多变的信息转化为可以度量的数字、数据，并可以进行深度挖掘使用。数字化是养老金融新质生产力的基础，因为数字化为银行养老金融各项业务的高质量发展提供了基本的支撑，这种高质量发展至少包括三个方面：一是业务产品线上化，这是实现养老金融普惠性的前提，只有将养老金融的各类业务产品通过手机银行等线上渠道顺畅办理，才能让老百姓真正打破时间和空间的限制来享受养老金融。二是决策依据数据化，养老金融中金融市场预判、资产配置政策、信贷风险防控等的决策都需要各种数据的支撑，这种支撑提高了决策的科学性。三是陪伴服务智能化，这种智能化可以解决老年人的金融数字鸿沟、行动不便、安全防范等对养老金融的现实需求。
商业银行要提升数字化水平，必须将分散、割裂的信息和数据集中整合，这是养老金融基础设施建设的一部分。这种集中整合将随着养老金融的发展不断扩展。目前可考虑整合的数据包括：一是年金受托、账管、托管、投管的各类业务数据，可以为年金投资的大类资产配置、年金待遇支付的养老财富产品配置提供决策参考，同时也可将年金资产等数据纳入个人信用评估指标参数，使个人授信额度更加贴合实际，在防范风险的前提下拉动消费；二是能够较准确地判断个人家庭负担的各类数据，为提高国家各类养老政策的精准、有效水平提供决策参考；三是养老产业客户的相关交易数据，尤其是规模较小企业的各类交易信息，为银行更精准地识别风险特征，给予融资支持提供决策参考；四是市场上各类养老财富产品，以及其投资经理的数据信息，为银行筛选、定制适合老年人风险偏好的养老财富产品体系提供决策参考；五是老年人所需各类金融服务的业务和问题解答信息、权益信息保护和反欺诈教育信息，为银行给老年人提供陪伴式的人工智能服务、防范电信欺诈、维护老年客户合法权益提供数据仓库支撑。
提升智链化。智链化是养老金融新质生产力的路径和方法，是建立在数字化基础上的智能应用和链式发展。智链化对养老金融至关重要，为养老金融的落地见效提供了保障，也推动了全社会经济的顺畅运行。一是陪伴无碍的客服，人工智能的应用可以为老年人提供全天候、陪伴式的金融服务，随时解答各种金融疑问，指导各种金融操作。二是开放共享的生态，链式发展能将养老金融涉及的GBC（政府、企业、个人）三端、养老产业的上下游企业、养老的供给和需求（养老服务企业和个人）等串联起来，使银行真正成为经济运行的血脉。三是安全高效的支付，链式发展的串联主要靠的是银行支付结算，这是银行的基本功能，能保证养老金融链上的经济主体资金运转的安全高效，如政府的养老补贴，银行可以通过开放银行精确地发放给补贴对象，并可将补贴资金的消费与养老服务企业的供给对接。四是精准有效的风控，链式发展起来的客户，由于资金的闭环管理，使银行对企业经营情况有了更真实、准确的了解，从而提高了银行对企业经营风险的识别，为银行的融资决策提供参考。
培育养老金融新质生产力对商业银行的挑战
按照马克思主义政治经济学基本原理，生产力就是人类改造自然和征服自然的能力，这种能力依赖于劳动者、劳动资料和劳动对象等生产要素，更需要与之相适应的生产关系。养老金融新质生产力也一样，要依赖商业银行在生产要素方面能力的提升，新型生产关系的建立，这些都对商业银行现有的经营提出了挑战。
劳动者的角度：人才队伍的挑战。养老金融新质生产力需要的是知识型、技能型、创新型的人才，需要对养老场景有深入的理解，对金融业务有切实的掌握，更重要的是对互联网、信息和大数据、云服务等前沿技术的了解，同时还要有“嫁接思维”，能够将不同领域的知识、方法相互借鉴，通过换位思考来创新出新的运营模式、服务方式和决策范式。数字化作为养老金融新质生产力的基础，更需要银行有一支精通数据清洗、整合、保密、脱敏等业务的人才队伍，有一支高素质的数据分析师、挖掘师队伍。
如果说上述复合型专业人才可以通过选拔、引进来实现，广大普通员工如何适应这种新的业务发展模式、经营管理思维，对商业银行而言则是另一个挑战，因为这需要对现有员工队伍的专业结构、知识宽度、能力素质等进行重塑，需要对中层主要负责人的管理思维、统筹能力、创新意识等进行提升，更需要营造一种鼓励创新、打破惯性、全员提升的发展环境和文化氛围。
生产工具的角度：与人工智能相处的挑战。从目前人工智能的发展看，其在学习、总结、处理等很多方面都超越了人类，在金融的高频交易、医疗的初步诊断和治疗建议、法律的资料整理等方面都替代了人类，但在创造性、情感、社交等方面，注定是无法超越人类的。对人工智能的未来，尽管在道德、法律、监管等方面有争论，其发展的脚步是不可能停止的。而人类需要做的，就是如何与人工智能相处。这一点对很大程度上依赖信息科技的养老金融新质生产力来说更为重要。
在人类的发展史上，与智能工具的相处，是一个新的命题。从人类和人工智能的各自优势看，与技术性相关的工作任务更适宜交给人工智能，而人类则应专注于客户关系、客户渠道的维护等与情感相关的工作。现实中，这种朝着情绪互动方向的转变，正在经济社会的各行各业里发生。例如，在银行的语音客服中，一些常见的问题已经由人工智能机器人进行处理，人工客服只需处理超出常规范围的问题。商业银行在培育养老金融新质生产力的过程中，这种挑战也是无处不在。一是决策模式。例如，在养老金资产的投资过程中，基于大数据分析基础上的投资建议，很难将影响资本市场的各种因素，尤其是未来的各种不确定因素考虑全面，在实际决策时，这种投资建议如何运用？运用到什么程度？都是需要研究的问题。二是风控模式。人工智能使操作风险的智能控制成为可能，这虽然大大降低了，也能及时监测出来现实中的操作风险，但如何防控模型风险、技术风险又成为新的课题。智链化提高了银行对养老产业投融资的风险识别能力，但企业经营面临的市场是瞬息变化的，目前潜在的风险也可能会被变化的市场化解，甚至成为机遇。但在现实中，一旦潜在风险被识别出，人工智能就会否决对企业的进一步融资支持，甚至要提前收回存量融资，从而使企业失去未来的可能机会。因此，如何客观地使用人工智能监测出的风险也是一个需要研究的问题。三是运营模式。人工智能在为老年人提供金融服务方面具有很多优势，如全天候问题解答、聊天式金融知识普及等，但人工智能是无法承担法律责任的，一旦这种金融服务带来资产损失，银行就会成为责任主体，所以，对这种服务运用到什么程度也是需要研究的问题。四是体制模式。目前我国大型商业银行都是“总行—省分行—市分行—支行”四级经营体制，人工智能的发展将促使上级行对下级行的管理不再仅以经营结果进行考核，而是更精准、更有效、更直观的过程管理，这必然导致银行经营的扁平化，当然，这种挑战和变革是一个过程。
与人工智能相处，到底是生产工具的范畴，还是生产关系的范畴，也是值得讨论的。按照马克思主义的经典理论，生产关系是人们在物质资料的生产过程中形成的社会关系，包括生产资料所有制的形式、人们在生产中的地位和相互关系、产品分配的形式等。仅从定义看，对人类而言，与人工智能的关系不是生产关系。但既然是“智能”，就意味着具有归纳总结、逻辑推理，甚至一部分的情感表达，具有了人类的部分能力。因此，人类和人工智能的关系，能不能归为在物质资料生产过程中形成的社会关系，是值得商榷的。如果能，养老金融新质生产力中和人工智能相处的挑战，实质上就成为生产力和生产关系相互适应的辩证。
生产对象的角度：基础设施的挑战。养老金融新质生产力要建立在信息网络和大数据分析的基础上，这需要商业银行科技硬件的投入、数据湖的打造、算法模型的构建，数字化时代下，科技基础设施迭代速度继续加快，这对商业银行的前瞻布局也提出了新的要求。
对某一家商业银行而言，只要财务投入力度足够，这种基础设施的挑战并不难解决。但商业银行的养老金融新质生产力并不是孤立的，而是开放的，是需要与外部各经济主体的信息交互，这就涉及全社会信息数据基础设施的建立问题。目前我国已经成立了国家数据局，来统筹推动这一宏大工程，这对商业银行既是机遇也是挑战，商业银行对这一基础设施的介入和使用程度，将成为其未来养老金融核心竞争力的重要决定因素。
内部管理的角度：全面风控的挑战。养老金融新质生产力带来的是不同于传统方式的银行运营和管理，这种变革对商业银行的全面风险管理无疑提出了全新的要求。当数据作为第五种生产要素加入经济运行后，很多操作性风险，甚至“看似合理但不合规”的风险也能够通过数据分析筛选出来，但网络攻击、数据泄露等的风险等级将明显上升，因而人工智能带来的经济纠纷也将越来越多。
商业银行如何培育养老金融新质生产力
着力提升养老金融的专业性。商业银行的业务本身就具有很强的专业性，养老金融更是不例外。要提升年金受托和投资的专业性，通过基础设施建设和大数据的使用，形成年金方案设计和保值增值的核心竞争力。要提升养老规划的解决能力，立足于全市场的金融产品，科学分类不同个人的养老需求偏好，坚持个性和长尾相结合，实现养老目标与养老财富产品的契合。要提升银发经济的金融服务解决能力，将养老财富积累和消费需求，与养老服务的供给有机衔接，将各种直接和间接融资方式，与养老产业的资金需求顺畅连接。要提升通过养老资金串联起政府、企业和个人的各种金融业务的整合、创新能力，更好地实现业务联动。
坚定落实养老金融的普惠性。中国特色的金融发展过程中，商业银行尤其是国有大型商业银行，必须将普惠性作为养老金融的基本要求。要通过与地方金融机构合作、线上化、地方企业的金融功能延伸等提升将养老金融服务触达到更多个人，尤其是农村和偏远山区的能力。要通过加强宣传普及、合理分类养老财富产品、金融知识口语化、投资者教育等提升更多老百姓财产性收入支撑养老的能力。要通过创新产品、大数据运用、上下游风险分担、各类金融机构风险分散等方式提升对“中小微个”养老客户的融资支持能力，通过云服务、脱敏数据共享、区块链等提升对“中小微个”养老客户的非融资金融服务能力。
全力推动养老金融的数字化。关键是提升养老金融数据的汇集、处理、流通、运用等能力。要依托泛在互联的高速通信网络，依托物联网等新技术，对商业银行和行外的多源、多维数据进行高效接入，提升数据汇聚的广泛性、便捷性和准确性。要通过边缘计算、分布式计算、AI分析等提高数据要素的计算和分析处理能力。通过隐私计算、数据沙箱等实现数据在不同主体间“可用不可见”“可控可计量”，提升数据的开放性和共享性。要充分利用生成式人工智能的新技术，提升养老金融的智能决策、智慧管理能力。同时，要通过数据加密、数字身份等建设养老金融数据的安全保障体系。
扎实促进养老金融的智链化。商业银行要在推动养老金融数字化的基础上逐步实现智链化。要加强跨业务条线的工作推动机制建设，不断完善业务考核模式，打破“部门墙，机构壁”，为智链化作用发挥提供条件。要整合商业银行各业务条线的系统，实现数据在各系统的充分共享，业务在各系统的彼此交互，为智链化功能实现提供基础。要深入研究智链化过程中各类业务风险的变异和传染，提升防控能力，为智链化顺利推进提供保障。
建立人才培养机制。人才队伍是培育养老金融新质生产力的挑战，商业银行必须建立与之相适应的人才培养机制。对高端的科技和专业人才，要立足于外部引进与自身培养相结合；对养老金融管理人才，要分类、分层设计培训方案，提升适应新质生产力的知识储备和能力素质；对养老金融员工队伍，要加强岗位能力培训，完善人岗适配评价制度，着力打造与养老金融新质生产力要求相适应的员工队伍。同时，要加大人员的横向交流，尤其是业务部门和科技部门的干部交流力度。
提升与人工智能相处的能力。一方面，要积极支持人工智能技术在养老金融领域的使用，支持以养老金融为场景牵引人工智能相关模型的不断完善，支持人工智能使用过程中的管理创新，建立容错机制。另一方面，要针对决策、风控、运营、体制方面的挑战，研究养老金融各项业务推动过程中与人工智能的配合。这种配合应该把握几个原则：一是行稳致远。先与人工智能并行，再逐步根据情况不断提高对人工智能的依赖性。例如，对投资建议、风控提示，先作为决策参考，再不断提高决策权重。二是循序渐进。在为老年人提供金融服务上，先从不会带来资产损失的简单服务开始，待条件成熟，制度完备后，再逐步向复杂服务过渡。三是未雨绸缪。要客观判断人工智能对银行组织架构、管理体制的影响，提前布局，稳步推进，既充分发挥人工智能的作用，又提高银行运营效率。
建设基础设施。商业银行要制定养老金融基础设施的顶层设计方案和分步实施计划，并加大财务资源投入，配备软硬件设备。同时，应积极配合国家数据管理部门，主动介入和积极融入国家层面的基础设施建设中，献计献策，规范标准，实现自身数据和国家数据的顺畅交互，并通过数据挖掘能力的提升实现数据价值。同时，要处理好数据使用和个人隐私保护的关系，充分利用数据脱敏技术手段，加强数据安全保护。
加强全面风险管理。一方面，商业银行要充分利用科技手段、大数据、监测模型等实现养老金融各项业务智能控风险的不断升级。另一方面，商业银行要针对养老金融新质生产力的特点，在数据安全、网络稳定等方面不断升级技术，在模型风险、诉讼纠纷等方面做好应对准备。
作者系中国工商银行养老金融部总经理
