数据驱动创新，构建养老金融服务新模式——商业银行养老金融产品研发迭代升级路径探索

2023年中央金融工作会议将“养老金融”列为金融“五篇大文章”之一，将其提升至服务国家战略全局的关键位置。2024年，国务院相继出台《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》《关于深化养老服务改革发展的意见》等重要文件，强调构建“普惠可及、覆盖城乡”的养老服务体系。与此同时，《关于推动个人养老金发展的意见》《金融科技发展规划（2022—2025年）》等政策均要求深化养老金融服务融合创新。这标志着商业银行急需以客户养老全生命周期场景为中心重塑服务逻辑与模式。

在此背景下，商业银行积极响应国家政策导向，将养老金融作为战略重点。为更好实现养老金融产品研发的迭代升级，商业银行需以前瞻战略视角洞悉行业发展本质，以需求统筹为引擎，以产品适配为核心，以数据赋智为基石，以体验升维为纲要；通过深入探索并实践数智驱动的服务创新模式，构建“需求洞察—数据分析—产品研发—测试验证”的协同联动机制，系统性破解养老金融服务融合中的痛点难点，推进养老金融生态化建设。本文旨在探讨商业银行实现养老金融产品研发迭代升级的关键路径。

养老金融作为应对人口老龄化挑战的关键支撑，旨在满足社会成员多元化养老需求，涵盖养老金金融、养老服务金融与养老产业金融三大领域。该领域深度融合多学科知识，涉及银行许多业务条线，呈现出跨部门、跨领域、跨渠道、覆盖广、复杂度高的显著特征。面对客户需求日益呈现的多元化、场景化、全周期化趋势，立足客户全生命周期视角的需求统筹，已成为破解服务供给碎片化与需求整合之间矛盾的关键枢纽，更是驱动跨领域协同创新与高效业务研发的必然要求。商业银行需通过建立健全跨领域需求的归集、分析与转化机制，有效贯通资产配置、服务供给与流程升级全链条，为养老金融业务高质量发展注入动能。

构建全景式养老金融视图，重塑全生命周期服务生态。商业银行应锚定客户全周期养老需求，以“用户旅程再造”为核心逻辑，积极构建并持续升级养老金融服务体系。一是客户视角需求整合，深度归集客户在财富积累、投资决策、服务消费等维度的核心诉求，建立覆盖“养老规划、方案定制、产品匹配、持续陪伴”的全生命周期综合服务体系。二是跨领域资源协同，通过跨职能协同提升服务整合能力，高效复用已有架构资产和产品服务，加速推动产品服务的研发落地与功能完善，打造综合化智慧养老解决方案。三是数字化运营支撑，通过部署用户全旅程行为监测，联动全行智能运营，协同推进“渠道、活动、产品、内容”的数字化运营能力建设，实现养老金融服务的精细化运营。四是生态融合拓展，通过积极探索引入外部养老服务与康养资源，构建“金融+生活”的融合生态，提升养老金融服务的综合价值与市场竞争力。

通过深化需求统筹机制，商业银行可有效促进跨领域资源共享与跨周期服务联动，通过科技与业务深度融合的协作机制，可加速科技赋能服务边界延展，提升创新转化与业务研发效率，形成养老金融产品研发迭代升级的基础路径，为养老金融业务的高质量发展提供核心能力支撑。

在人口结构深度老龄化与养老需求多元化的双重驱动下，养老金融发展面临三重挑战：服务供给的有限性与需求快速增长的矛盾，风险管理的复杂性与客户风险承受力低的失衡，普惠性要求与运营成本高的冲突。面对这些挑战，深化数据应用与数智赋能将成为养老金融高质量发展的关键驱动力。商业银行可通过深度挖掘数据价值，融合智能技术，实现对客户养老需求的精准洞察、产品服务的敏捷迭代、业务流程的智能再造以及风险管理的实时穿透，这将是银行建立差异化竞争力的关键所在。基于此，商业银行应聚焦养老金融产品服务的全链路流程，致力于通过系统性梳理、深度流程再造和前沿技术引入，推动数智化技术在关键环节的落地应用，最终实现端到端的效率、体验与风控能力的全面提升。

传统养老金业务流程大多存在环节多、人工依赖性高、耗时长、易出错等问题，不仅制约了一线业务响应速度，亦难以适应大规模客群拓展和精细化运营的要求。为应对效率瓶颈与业务增长的双重压力，商业银行需持续推进“用数赋智”转型，进行业务全链路数智化改造。一是系统整合与流程自动化，打破系统间壁垒，实现多平台间的数据贯通与流程联动，构建业务全链路的端到端自动化闭环，减少人工干预环节，提升数据处理效率和流程可靠性。二是智能填充与规则引擎应用，广泛应用智能技术，通过预设规则、自动抓取关键信息以及引入大模型辅助理解与填充，大幅减少传统操作手工录入项，有效降低操作门槛与错误率。三是流程简化与批量处理，对原有分散、冗长的操作步骤进行高度压缩和简化，聚焦核心操作节点，引入批量处理功能，显著缩短整体业务流转周期。四是合规嵌入与动态风控，在追求效率提升的同时，需将合规要求与风险控制点深度嵌入流程设计，实现动态权限控制与实时风险拦截，确保操作的安全性与规范性，达成效率与安全的平衡。

通过数智化流程再造，商业银行可实现从前端触达、中台处理到后台管理的全链路升级，显著缩短流程耗时，降低人力投入，提升操作准确性与合规性，并优化客户体验。这不仅能够赋能业务前端的快速响应，助力养老金业务提质增效与规模拓展，更能够推动整个养老金服务体系向“自动化、集约化、全渠道”的数智化转型迈进，形成养老金融产品研发迭代升级的核心路径，进而增强产品在养老金市场的竞争优势。

养老金融客群覆盖基本养老保险（第一支柱）、企业/职业年金（第二支柱）、个人养老金（第三支柱）的全谱系养老群体，呈现出高差异、高动态、高安全和场景多样性、服务复合性、决策长期性的显著特征。面对复杂多样的客群和多元动态的需求，商业银行需聚焦养老金融全谱系客群，以构建多维度、多层次全景客户画像为基础，推动养老金融服务向“人本适配”升级。通过整合客户基础属性、金融属性、资产状况、行为特征等多源数据，实现对客户需求的深度理解与挖掘，驱动养老金融产品的灵活定制、精准组装与动态适配。

构建养老金融全景画像，助推养老产品与客户精准对位。商业银行需要聚焦养老金融全谱系客群，深度挖掘数据价值，全面分析客户属性与行为特征，识别客户潜在需求，定位客户转化潜力，使产品与客户精准对位，驱动产品迭代升级。一是多维度数据充分融合，面向养老金融全客群打通“三支柱”数据，全面识别客户基本特征，构建养老客群全景画像；充分融合银行内外部GBC三端数据，联动对公、个人、机构行为数据，深入解读、分层细分养老金融需求特征。二是全旅程行为动态解析，依托多渠道用户行为数据，分层解读客户行为动态与行为差异，实现客户显性需求与隐性需求的精准识别、精准刻画与动态追踪。三是全周期产品动态适配，基于深度客户洞察，建立产品与客户全生命周期动态匹配模型，形成客户全生命周期演变曲线，以陪伴化服务为目标，配套客户适配的分层分级产品供给，建立全周期动态策略和定向调整优化模式。四是驱动服务优化与创新转化，基于深入的客户画像分析、需求洞察和产品供给评估，系统性提出涵盖客户触达、营销策略、产品匹配、服务优化及平台建设等多方面的综合服务方案，并将其纳入创新研发体系，更精准地满足不同生命周期阶段、不同风险偏好及服务场景下客户的差异化需求，更充分释放客群潜力，提升产品与客户的适配度。

打造综合养老财富管理方案，更好实现产品与客户精准适配。为精准响应养老客群差异化财富配置需求，商业银行需打造综合性养老财富管理体系。一是需求驱动的研发协同，依托系统性方法论，统筹跨领域方案设计，将养老金专业能力融入更广泛的金融服务领域；整合打造聚合多品类的养老财富专属推荐及便捷交易服务，并配套养老规划、增值权益等功能，建设以客户为中心的养老财富管理体系。二是分层分级的服务体系，精准匹配不同生命周期阶段（如“备老期”“享老期”）客户的风险偏好与流动性需求，打造分层分级的养老财富专属推荐及交易服务；通过专业的市场研判与产品甄选能力，构建基于不同风险收益特征的产品组合矩阵方案，切实提升客户的养老财富管理体验与效能。

通过全景客户画像的构建，商业银行将夯实多层次养老金融服务的数据资产底座，助力全周期“千人千面”的服务逐步落地，形成养老金融产品研发迭代升级的关键路径，推动养老金融业务向数据智能驱动的高阶演进。

养老金融业务因其用户决策链条长、情感依赖深的特点，对服务体验的便捷性、安全性与可信赖性提出了更高要求。为有效提升客户参与意愿并构建长期信任关系，商业银行需将客户视角深度融入产品服务设计与验证全流程，可通过系统分析用户旅程痛点，建立涵盖流程可靠性、交互有效性、服务连续性的质量保障体系，驱动服务品质持续迭代升级，塑造更具温度、效率与可信度的养老金融服务模式。

深度打磨养老金融用户旅程，打造温暖便捷可信赖的养老金融服务。一是聚焦流程简化与断点贯通，通过深入分析业务服务节点和用户转化路径，经科学测试验证识别并移除冗余步骤，压缩操作流程的核心环节，降低操作复杂度，提升端到端流程效率。二是统一交互标准与强化品牌认同，通过全面的可用性、整体的美观性与专属化的测试验证，确保用户在不同触点获得高度协调、认知一致的浏览与操作环境；通过清晰的数据可视化、统一的信息布局、专属的功能区域以及伴随式的操作引导，保障平台交互的有效性与顺畅性，强化品牌专业形象。三是保障服务连续性与资金安全，建立跨业务协同机制，在整合不同业务领域的产品或服务时，遵循一致的服务流程逻辑与用户体验原则，坚持“同源同归”的端到端闭环验证原则，确保服务链条的无缝衔接与资金流转的安全可靠，筑牢用户信任基石。

通过系统化的用户全链路测试验证，商业银行将有效提升养老金融服务的流程可靠性、交互有效性及服务连续性，推动养老金融服务从“可用”向“可信赖”层级跃迁，持续增强客户获得感与满意度，形成养老金融产品研发迭代升级的保障路径，更为养老金融业务的可持续增长奠定坚实基础。

商业银行需坚持以“数据驱动创新”为核心引擎，系统推进养老金融能力建设与服务升级，通过构建“需求洞察—数据分析—产品研发—测试验证”的协同联动机制，迭代推动养老金融服务从碎片化向生态化演进、从标准化向个性化升维、从功能化向情感化跃迁，致力打造行业领先的数智化养老金融解决方案。同时，养老金融发展仍将长期面临普惠性、安全性、持续性等方面的核心挑战，为应对这些挑战，商业银行未来将聚焦以下方向深化创新。

全周期智能陪伴体系升级。深化全景客户画像与行为预测模型，构建从养老需求到产品适配再到服务触达的精准智能闭环，实现养老规划与生命周期的动态契合；打通跨业务跨领域的服务场景壁垒，整合多元化养老服务资源，构建覆盖全生命周期的陪伴式养老服务体系，拓展养老生态化服务整合。

普惠性养老金融纵深推进。依托普惠金融服务渠道，持续创新产品供给与服务模式，面向广大基础客群提供更加适配的定制化、低门槛养老产品组合；规模化应用语音交互、无障碍界面等适老科技，扩大普惠性养老金融投教供给，破除“数字鸿沟”和“金融壁垒”，提升服务可及性与获得感。

数智化能力迭代升级赋能。坚持深化人工智能技术应用，拓展智能客服、智能投教、智能服务等场景的应用深度与广度，提升研发效率和服务迭代速度；加速养老金融数据建设，筑牢数据基座，促进数据高效协同与共享，释放数据要素乘数效应；强化数据加密与隐私计算技术应用，筑牢客户信任基石。

通过养老金融业务的持续迭代升级，商业银行最终将建成覆盖全客群、贯通全周期、融合全生态的智慧养老金融服务体系，有效推动服务模式从“产品供给”向“全周期解决方案”的升维转型，实现数据驱动的全周期服务生态，为多层次养老体系提供坚实支撑。