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银发族拥抱“智慧养老” 科技助力“老有所享”

【欧洲时报网】9月12日至14日,2025宁夏养老服务业博览会在银川举行,180多家企业机构参展,带来人工智能养老设备、适老化家居产品等创新成果。

“智慧养老产品可减轻使用者的劳动负担,实现精准服务”

中新社报道,在人工智能健康筛查系统前站立90秒后,包含机体年龄、心率、血压等在内的多项指标一键生成。系统显示,65岁的李女士健康状态综合评分为85分,总体良好但存在高血压风险。这让李女士感到惊奇:“我确实有高血压,没想到测得这么准。”

在博览会智慧养老展区可以看到,多款智能设备受到银发族欢迎。一款智能机器人理疗床引得众人竞相体验,68岁的晁女士经过20多分钟的调理后,直呼“舒服”:“平时我也会用一些智能产品,之后有机会,我还想尝试更多先进的(产品)。”

智能机器人理疗床的研发企业市场部负责人廖航介绍,该款智能设备有22种模式,可对老年人不同的亚健康状态进行针对性调理。“我们将操控装备设置成类似电视遥控器的形态,以降低老年人的上手门槛。”

“健康”“养生”是多款智能设备主打的卖点。可实现重大疾病风险预警的智能手表、智能血压测量仪、一体式全身体检仪等智能化医疗健康器械,占据展区的“C位”。

京东健康与艾瑞咨询于2024年联合发布的《中国银发人群健康养老消费报告》显示,智能化医疗器械正表现出强劲的市场潜力,其能够更好地监测老年人的健康状况,提供更加全面的照顾和护理,因而备受老年人的青睐。

此外,针对老年群体的智能化产品也瞄准了更具体的生活场景需求。展区内,一款爬楼机吸引老年人体验。工作人员介绍,该产品主要面向行动不便,且居住小区没有电梯的老年人,其电动系统可以辅助老年人上下楼梯,加长款的履带可适应不同间距的楼梯。

当下,银发服务场景向“智”向“新”。2025年8月,中国国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,提出加强智能消费基础设施建设,提升养老生活服务品质。

“智慧养老产品可减轻使用者的劳动负担,实现精准服务。”辽宁省养老服务业联合会会长赵海林表示,身处信息化、智能化时代,更多老年人也在不断学习,拥抱智能产品。

中国社会福利与养老服务协会银发旅居分会秘书长马雪表示,银发市场发展前景广阔,可推动智慧文旅养老融合,运用大数据、人工智能等技术,开发适老化智能导览系统、虚拟现实文化体验平台,发展多元化的银发文旅模式。

AI激发养老金融潜能

《北京商报》报道,13日,2025年中国国际服务贸易交易会全球养老金融大会在首钢园举行,与会嘉宾热议人工智能如何激活养老金融潜能,为行业发展贡献真知灼见。

截至2024年末,中国60周岁及以上老年人口31031万人,占总人口的22.0%;全中国65周岁及以上老年人口22023万人,占总人口的15.6%。人口老龄化已成为今后较长一段时期中国基本国情。

在中央金融工作会议提出的“五篇大文章”中,养老金融被赋予服务国家战略、增进民生福祉的重要使命。随着人口老龄化加速,老年群体对专业化、精准化养老金融服务需求愈发迫切。

养老金融的精准化服务,离不开对长者需求的全面洞察,而人工智能的应用,正从数据整合与场景落地两方面夯实这一基础。中国人寿副总裁刘振龙在会上表示,AI技术可以降低养老金融服务门槛与成本,传统的养老服务集中于职工众多、效益优良的企业或高净值人群,这是因为专业方案制定、精算以及投资管理需要一定成本支撑,而通过智能销售、智能投资、智能风控、智能运营、智能客服等多个产品应用,AI可以大幅地提升效率,降低成本,使养老金融的服务延伸至中小微企业、灵活就业人员等群体。

在刘振龙看来,AI还能提升养老金融产品透明度与适配性,增强消费者的信任和参与感。他表示:“依托大数据和机器学习,一方面企业和个人客户能够借助AI更好地了解产品的运作和表现,另一方面也可以利用AI工具,根据不同的风险偏好、收入、年龄等要素,针对长住、旅居等多元的养老场景,精准为客户提供‘一人一策’的养老规划或者资产配置建议,提高整体的感受体验。”

养老金融不仅是简单的资金积累,更是将资金和技术作为纽带,整合金融、医疗、健康、科技、养老服务等多方资源,构建涵盖养老规划、健康管理、服务对接等全生命周期的综合性服务的生态。浙大城市学院副教授林先平提到,AI能够整合多源数据(如健康记录、消费行为、金融历史等),通过机器学习模型进行风险评估和需求预测,为养老金融产品设计、定价及服务优化提供科学依据,解决传统数据碎片化问题,优化资源配置,提升服务体验。

尽管AI为养老金融带来诸多想象空间,但其进一步应用仍面临现实瓶颈。刘振龙指出,智能化AI在养老金融领域的应用仍面临不少挑战,一是深度不足,当前多数机构仅将AI用于智能客服,在风控、运营等核心业务环节的渗透率仍低。二是数据隐私保护边界不清,合规风险高。三是高质量金融数据稀缺,整合难度大。四是算力支撑不足,私有化部署成本高昂。

AI模型开发需要海量数据,金融是数据密集型行业,金融数据有效价值取决于真实性和有效性。

然而,当前在金融行业,数据共享方面存在明显短板。中国银行原行长李礼辉在演讲中分析,当前公共数据还存在局部行政分割问题,有些数据分散在有关部门中,难以走出区域系统。非公共数据存在局部流通不畅问题,当前数字支付是主要数据入口,但数据大户与金融机构之间的数据关联、数据共享,还没有达成成熟的模式。

此外,即使获得了充足数据,在数据应用环节,也存在一定挑战。林先平提到,养老金融涉及敏感个人信息(如健康、财务数据),人工智能依赖大量数据训练,但数据泄露、滥用风险较高,且老年人数字安全意识较弱,需要加强数据加密与匿名化技术,完善相关法律法规;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。

养老金融是一项长期而艰巨的事业,绝非任何一家企业能够独自完成。想要AI工具激发养老金融潜能,也需要政府、市场、社会、家庭各方力量的同向而行、协同发力。

刘振龙指出,未来,需要加强顶层设计和制度供给,将AI赋能养老金融跨越式发展作为创新驱动的重要抓手,推动年金、个人养老金等制度惠及更多人群。各方要加强协同,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,激发市场机构参与的积极性。各主体机构要密切协作,打破业态壁垒,发挥各自优势,以便捷灵活透明为导向,夯实产品服务的供给能力。社会各界也需要积极参与,加强养老金融知识普及,提升企业与个人保险风险保障意识,深化理论研究,为制度创新提供智力支持,营造良好生态。

李礼辉认为,要让数据真正成为富有价值的生产要素,应该扩大公共数据开放共享,扩展专业数据集,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”的要求,以模型、核验等产品和服务的形式向社会提供,加大供给使用范围。同时完善个人信息保护机制,规范采集使用个人信息行为,并且创新技术手段,推动个人信息匿名化处理。

从数据化、场景化等角度,光大养老总裁董怀虎表示,在数据化方面,通过搭建统一的康养云平台,整合长者的健康档案、护理记录、消费偏好、金融资产等数据,构建长者全景画像,为实现精准服务和个性化产品定制提供数据支撑;在场景化方面,围绕安全防护、健康管理、生活照料、精神关爱等具体场景,广泛应用物联网、智能穿戴设备、摄像头等科技手段,打造智慧病房、智慧餐厅、无感跌倒监测等数字化应用场景;在智能化方面,积极引入康复机器人、智能护理床、认知症筛查与干预系统等先进智能设备和技术,辅助员工提升服务效率,延缓长者机能衰退,提升生活质量;在平台化方面,构建一个开放式的社区居家养老服务平台,通过输出标准、输出系统、输出管理和培训,连接整合社会上的各类服务商,为更广大的居家长者提供“一键下单,上门服务”的便捷体验,将专业服务延伸至家庭。

(编辑:李朔)

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