中国人口老龄化进程加速催生“银发经济”新蓝海，客群基数庞大、服务网络广泛、公众信任度高的大型商业银行在适老化金融服务中扮演着至关重要的角色。然而，当前以人工服务为主的传统模式面临三重挑战：长辈客群个性化财富管理需求难以满足、智能化金融服务渗透率较低、普惠性覆盖存在显著“数字鸿沟”，AI技术凭借其强大的数据洞察、智能交互和精准风控能力，为破解适老化金融服务难题提供了关键路径。本文基于长辈客户的核心需求，剖析AI技术在核心金融服务场景的应用路径，并提出优化建议，旨在为智慧银行建设与社会价值提升提供决策参考。
　　一、AI给适老化金融服务带来的战略机遇
　　（一）政策体系持续完善
　　2024年，《关于进一步提升金融服务适老化水平的指导意见》指出，金融机构要积极融入老年友好型社会建设，持续优化传统和智能化金融服务，不断丰富适老化产品和服务。2025年，银保监会印发的《银行业保险业养老金融高质量发展实施方案》进一步细化要求，支持银行保险机构运用人工智能技术优化个人养老金账户管理、投资顾问服务。国家政策为商业银行运用AI赋能养老金融服务指明方向、提供依据。
　　（二）市场需求多元扩容
　　2024年末，我国60岁及以上人口达到3.1亿，居民对养老资产保值增值的需求规模较2020年激增80%，养老资金的流动性、安全性已成为客户关切的首要问题。由于人力资源、效率等因素的影响，传统的金融服务难以满足海量客户需求，通过AI技术实现个性化、智能化、便捷化金融服务已成为商业银行精准匹配客户需求、扩大服务覆盖面、降本增效的必然选择。
　　（三）技术融合创新加速
　　将智能算法与数据要素相结合，可以扩大服务范围，通过整合社保、健康、消费等数据，实现用户的精准画像和需求的前瞻性预判，从而推动服务从“经验驱动”向“数据驱动”转型。同时，运用AI与大数据、物联网、虚拟现实等多元技术融合，创建智能化服务新场景，提高客户服务质效。
　　二、AI在适老化金融服务场景的深度应用
　　（一）金融业AI适老化应用发展现状
　　当前，金融机构积极运用AI技术布局养老金融市场，依托自身资源禀赋与技术优势，形成差异化服务路径。其中，国有大行依托综合化服务能力和技术实力，重点打造集语音交互、远程协助、智能风控于一体的适老化专属服务体系；股份制银行聚焦用户体验与场景创新，打造“千人千面”服务界面提升客户黏性；科技金融企业发挥技术敏捷性与生态优势，在服务界面简化及场景融合方面表现突出，降低客户使用门槛。
　　（二）AI深度赋能适老化金融服务场景的具体探索
　　整体来看，适老化金融服务正从“单点技术应用”向“生态体系建设”主动演进，行业仍面临多重挑战。未来，商业银行亟须突破AI技术单点化、碎片化部署的局限，通过重塑适老化金融服务场景，为长辈客户打造一个真正“易用、敢用、想用”的智慧金融服务新生态。建议按照“功能价值—核心价值—延伸价值”架构，系统推进AI适老化服务场景建设。
　　前端智能交互场景。该场景是用户感知的第一界面，针对长辈客户视力减退、行动能力下降的生理机能障碍以及科技信用程度低的问题，利用多模态AI技术模拟线下“面对面”服务，解决服务“易用”问题。
　　一是优化智能语音交互系统。对ASR、NLP引擎做深度优化，以符合长辈客户的语音对话习惯，在口语化表达、方言口音上增加容忍度，并且提高意图识别水平。集成高拟真的TTS技术，设置语速调节、情感化播报等，当系统识别出用户存在困惑的表情或者出现异常的停留时，主动弹出视频客服邀请，形成“AI+人工”协同的服务闭环。
　　二是设计自适应的可视化界面。应用机器学习算法，学习点击流、停留时间、操作错误点等用户的各项行为数据，动态调整界面布局，使界面始终跟随用户而动。同时，提供大字体、高对比度、简化流程等适老设计，减轻视觉负担。
　　三是提供数字人的情感化陪伴。引入AI数字人技术创建客户专属的虚拟客户经理。采用多模态交互、情感计算等技术手段，让数字人声情并茂地进行产品讲解、操作演示和防诈提醒，减少老年人对智能界面的抵触情绪，建立有温度的信任连接。
　　核心业务赋能场景。在服务“易用”基础上，以长辈客户关注的资产安全、财富保值增值等为出发点，把AI深度嵌入财富管理、融资服务和风险控制的各个环节，实现客户“敢用”。
　　一是打造超个性化的财富管家。实时搜集内部金融数据及外界市场信息，采用机器学习算法精准构建用户的动态风险偏好画像，判断用户当期风险承受情况以及生命周期中的重大支出时点，主动推送跨时期、抗风险的超个性化资产配置建议。
　　二是构建全链路的风险防御和反欺诈保护体系。运用生物行为特征识别技术建立长辈客户交易行为基线，从而识别出可疑的交易行为并触发加强验证。赋予客服通道以情感计算和语音情绪识别，即时观测通话中出现的欺诈话术以及用户感情反应，并发出系统预警，启动人工客服介入。建立子女协同风控场景，系统检测到高风险交易时，可以向指定的家庭成员发出风险预警，实现双重风险防控。
　　智慧生态融合场景。借助AI技术将金融服务嵌入长辈用户的各类生活场景中，创建开放、合作、共赢的适老化金融服务生态，促使客户“想用”。
　　一是打造“金融+生活+政务”一站式服务生态。在掌银端创建生活集成化服务专区，提供养老金到账查询、医保报销申请线上办、养老资格认证查询、税费缴纳线上办等高频政务事项的一屏办理服务。研发智能账本，对水电气等生活账单进行自动归类统计，提供一键式的缴款操作。联合智能硬件企业，实现跌倒检测、突发疾病等异常状况的自动判定以及紧急报警，延伸金融服务边界。
　　二是建立“无感式、主动式”场景金融触发机制。利用AI情景感知能力分析用户的地理位置、消费行为、浏览行为等数据，准确识别用户潜在需求，在恰当时机向用户推荐适配的金融产品。比如，在农村客户春耕、秋收等农忙时节，根据土地流转数据、农机购置意向等信息推送信贷资金申请入口，并预先审批额度，将金融产品无缝嵌入生活决策关键节点。
　　三是构建“数据驱动、生态共赢”的可持续服务模式。通过匿名化、加密等技术手段，深度挖掘生活场景数据反哺金融核心能力。例如，将用户的消费守信记录纳入信用评价体系，为其获得更多金融服务提供数据支撑；将健康设备数据与保险产品设计相结合，开发更具针对性的健康管理型保险产品。同时，积极与卫健委、社区养老服务中心、大型商超等机构建立生态联盟，共同开发会员权益交叉兑换、积分互通、联合促销等创新服务，将金融权益转化为实际生活便利。
　　三、商业银行提升适老化服务效能的几点建议
　　（一）总行层面，强化顶层设计与资源支撑
　　建立一个“数据标准”，制定数据内外部采集、治理与安全应用规范，确保数据质量与合规性，为AI建模与分析提供稳定可靠的数据基础。打造一个“AI技术共享平台”，提供智能语音识别、远程视频、数字人、智能投顾等标准化、模块化的AI工具组件，支持分行快速调用与落地应用。建立一套“AI考评体系”，研究建立与AI应用相适应的考核指标体系，将用户体验（客户投诉、满意度、业务办理时长）、技术研发（研发成果转化率、成本节约率）、业务经营（AI渠道使用率、线上营销转化率）等关键指标纳入全行考核范围，引导经营资源向AI服务场景倾斜。
　　（二）分行层面：推动服务落地与生态协同
　　深化政企合作，对接地方卫健委、医保局、社区养老服务中心以及优质康养企业，共建“养老+金融+生活”本地化服务专区，通过系统互联、数据协作和联合运营，集成养老金管理、医保报销、专属优惠等高频刚需服务。强化培训赋能，组织开展适老化服务专项培训，重点提升客户经理运用AI工具的实操水平、服务沟通水平及客户触达效率。
　　（三）服务团队层面：优化服务流程与客户触达
　　线上高效分流，网点服务团队主动引导长辈客户使用AI工具“线上办、掌上办”，并借助客户画像识别客户潜在需求，推荐适配产品，提升运营效率。线下精准补位，对于线上渠道无法办理的复杂业务，由网点服务团队为客户提供人工辅导，并同步收集产品体验痛点并反馈技术部门，形成“线上便捷高效，线下温情兜底”的协同服务格局。
　　作者：蓝子淇（中国农业银行投资银行部）