摘自 2018/08/22 中国劳动保障报 陈毅 / 交通银行企业年金管委会办公室副主任
我国社会养老保障体系由三大支柱构成，其中“第一支柱”是基本养老保险制度，“第二支柱”是企业年金和职业年金，“第三支柱”是个人储蓄性养老金。
近年来养老制度改革政策密集出台，2015 年国务院印发《基本养老保险基金投资管理办法》，2016 年人社部财政部印发《职业年金基金管理暂行办法》，2017 年国务院印发《关于加快发展商业养老保险的若干意见》，2018 年证监会印发《养老目标证券投资基金指引（试行）》，标志着多层次的养老金市场化投资运作已经成为此次改革的重点方向和必然趋势。
随着职业年金、第三支柱的逐步落地，参保人数和市场规模将快速上升，多元化和个性化投资需求凸显，养老金管理行业在迎来发展机遇的同时，更面临着专业人员、风险管理、系统资源等诸多方面不平衡、不充分矛盾。
鉴于此，本文旨在论证养老金管理引入人工智能的必要性，并在此基础上提出了智能投顾、智能风控、智能运营、智能分析等四方面思考和建议。
壹
人工智能在我国金融领域的应用现状
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。当前，人工智能发展进入全新阶段，的十九大报告指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
国务院于 2017 年 7 月印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出“人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。加快推进产业智能化升级，在金融方面建立大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。”
人工智能是金融科技（Financial Technology，简称 Fintech）的重要一环，其具备效率高、成本低、全天候等独特优势，目前已成熟应用在量化交易、信用评估、身份识别等领域，不仅能协助完成海量数据分析，还满足了金融服务对便利性和快捷性的要求，对金融业产生了积极的推动作用。
贰
养老金投资管理引入人工智能的必要性
人工智能是养老金实现普惠化、个性化的必然选择
根据人社部公布数据，至 2017 年底全国参加基本养老保险人数超过 9 亿人，参加企业年金的企业数达到 7.9 万家、人数超过 2300 万人。由于受体制机制、人力资源等因素制约，目前养老金投资管理模式主要采用统一的投资策略，暂无法考虑参保人的个性化需要。
但随着养老体制改革的不断深入，“第二支柱”企业年金赋予个人投资选择权将是大势所趋，“第三支柱”也有望采用个人账户的方式，由个人自主选择投资产品，养老金投管服务将从“面向机构”逐步转型为“面向个人”。
假设未来第二、三支柱合计参保率达到 8%，全国参保人数将超过 1 亿人，而由于年龄、收入和风险偏好等差异，上述庞大人群的投资需求将越发多样化。届时，以传统人力资源驱动的投资服务难以同时满足养老金“普惠化”和“个性化”的双重需要，而人工智能将是平衡两者关系的可行途径。
人工智能有助于实现养老金安全稳健的投资目标
养老金作为一项特殊资产，是退休人员的养老保障，其投资运作的首要目标是确保资产的稳健增值。而因市场波动、短期考核、业绩排名等压力，投资经理容易发生逐利行为或操作偏差。
以我国企业年金为例，根据人社部公布数据，在全部 3069 个投资组合中 91%的组合 2017 年前三季度收益在 2%-6%区间内，另有 210 个和 5 个组合收益在 0%-2%和低于 0%的水平，合计占比约 7%，严重偏离了市场均值。
在此情况下，人工智能的优势在于一定程度上改善目前的投资运作模式，一方面通过对金融交易和市场数据的监控，降低操作和道德风险，同时阻止交易活动中潜在的非法行为；另一方面基于对大数据的筛选和分析，快速地为投资经理提供建议，帮助其纠正投资决策，及时提示止盈止损。
人工智能能够提供跨越生命周期的养老金投管服务
养老金的期缴型积累方式决定了其投资运作的长期性，根据第六次全国人口普查结果，我国居民平均预期寿命为 74.83 岁，假设参保人 25 岁开始积累养老金，其整个投资周期将长达 50 年。
对于一般养老金管理机构而言，由于投资服务人员的流动、升迁等原因，难以在全生命周期间内指派固定专人为参保人提供“一对一”的服务，而人员调整也将给参保人与管理机构间带来更多的沟通成本及潜在利益损失。相反的，人工智能通过计算器技术跨越了时间的局限，并基于机器学习能力，对参保人实现了长期跟踪、动态更新和持续服务。
叁
人工智能在养老金投管领域应用的前景
“智能投顾”——提供定制化的投资方案
根据前文的讨论，未来第二、三支柱养老金的投资方向将交由个人决定，而我国目前大部分参保人尚不具备相应的投资能力，需由投资顾问为其提供专业指导。
基于 AI 技术，智能投顾将对参保人的年龄、性别、地域、财务状况与投资目标等进行综合分析，运用智能算法及投资组合理论模型，为用户提供智能化的投资管理服务。
相比传统投资顾问，智能投顾主要具备三方面优势：
1）准确性，通过长期跟踪和评估个人的健康信息、消费轨迹甚至保险记录等数据，不断迭代学习更新，深入挖掘投保人的风险偏好、投资习惯及潜在价值，制定个性化的养老金投资方案；
2）及时性，通过实时跟踪全球经济及资本市场情况，对市场动态快速反应，及时向参保人提出投资方案的优化建议；
3）经济性，能够部分或完全替代昂贵的人工顾问，将投顾服务标准化、批量化，降低服务成本，进一步降低养老金的费率和投资门槛。
“智能风控”——给予全覆盖的安全防护
养老金作为对安全性要求较高的长期资产，其风险的识别和管理能力尤为重要，随着资本市场的发展、投资范围的扩大和参与主体的增加，其风险管控的幅度和难度将呈指数级上升。
借助人工智能技术，有利于为养老金提供更加安全的防护：一方面，在投资标的层面，通过机器学习、神经网络技术，利用大数据整合不同来源的金融信息，综合分析标的企业上下游环节和相关合作、竞争公司情况，主动发现相关企业的投资风险，及时调整投资策略。
另一方面，在投资组合层面，构建动态的预警、止损机制，打破一刀切的风控标准，当市场出现风险时，基于智能算法，综合投资组合业绩基准、累计收益、投资目标及市场情况灵活判别风险程度，给予更加科学、更加精准的操作建议。
“智能运营”——重构碎片化的资金流
养老金的特性决定了母基金及各投资组合的现金流动呈现碎片化特征，其主要原因包括：
1）参保人数众多，金融结算机构不统一，结算通道和程序多样化；
2）资金进出频次较高，与个税优惠政策关联度大，缴纳及领取养老金的周期通常为月度；
3）个性化投资也使得产品嵌套、产品间切换的发生概率上升。
上述情况均不利于养老金投资的有序实施，而基于人工智能技术，能够通过对全体参保人的基本信息、历史交易等数据的综合分析，构建现金流精算模型，将碎片化的资金流进行重新梳理和整合，提前规划资金使用和头寸准备，缓解结构性的流动性紧张，进一步提升投资效率和收益，实现养老金资产负债的长期动态匹配。
“智能分析”——实现深层次的业绩评估
传统的养老金业绩评估一般以结果为导向，更加偏重当期业绩和相对排名，难以对投资经理的长期风格进行量化分析，导致投资行为的短视化和逐利化，不利于养老金市场的可持续发展。
基于人工智能的绩效分析，并非简单的将评估周期拉长，而是依托大数据工具，综合考察投资经理的日常交易、投资偏好以及应对不同市场环境的及时反映，更深层次、更忠实地发掘投资组合问题，全方位地刻画投资经理的资产配置和择时择机能力，最终为养老金管理机构的投资决策和风险管理提供依据和参考。
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