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今日行业报告发布行业新变化“3%”的托付，养老机构能否接住，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

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本月相关部门发布重大动态“3%”的托付，养老机构能否接住，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“3%”的托付，养老机构能否接住

　　“3%”的托付，养老机构能否接住

　　——养老问题面面观⑦

　　经济日报记者 马维维 中国经济网记者 张 翀

　　在我国，约90%老年人选择居家养老，7%依托社区支持养老，3%通过机构养老实现专业照护。这3%，看似占比不高，却承载着失能、失智、高龄等特殊老年群体的专业照护需求，成为维护社会与家庭和谐的重要力量。

　　国家卫生健康委数据显示，目前我国失能失智老人已超4500万人，相当于平均每6位老年人中就有1位需要长期照护。对这一特殊群体而言，日常起居、康复护理、应急医疗等需求专业性极强。如何让每一位有需求的老年人都能获得优质专业的照护，同时推动养老机构维持稳定经营、健康发展，成为推动养老事业高质量发展的关键课题。

　　优质机构突围

　　4年前，在评估了服务、交通、医疗等因素后，88岁的罗爱莲老人和老伴一起住进了北京市海淀区曜阳养老服务中心。“住在养老院里，每天有专人帮长期卧床的老伴翻身、吃饭，子女身上的压力减轻了不少。”

　　“很多失能失智老人的子女忙于工作，抽不出时间24小时照护。”深耕养老行业多年，该服务中心负责人郝圆媛对这一困境深有体会，“养老机构凭借专业服务为家庭松了绑”。

　　除了兼顾专业照护与人文关怀，部分养老机构还在服务创新、模式优化上不断探索，努力打破人们对养老院的刻板印象。

　　记者来到黑龙江省双鸭山市第二社会福利院，刚进大门，就被一阵轻快的音乐吸引了。几位老人正跟着节奏活动手指，神情舒展，动作悠然。在这里，每周的活动都不重样，天气好时还会带能自理的老人去公园玩。院长魏君植坚信，只要活动够走心，晚年也可以成为人生最自由的时光。

　　在河北邯郸涉县锦年怡居医养中心，李毓琴院长正通过人工智能(AI)为老人把脉问诊。中心运用大数据分析和深度学习技术，传感器可模拟中医把脉手法，并结合面部特征、舌象等多维度数据，在3分钟内快速生成健康指标报告和个性化调理方案。老人们可以享受针灸、推拿等针对性健康管理服务，专业照护更加智能化、精细化。

　　双鸭山市第一社会福利院则有些特殊，这里的161位老人全部是特困供养对象——没有子女、没有收入、没有依靠。来到后厨，墙上贴着《食品留样管理制度》，还挂着“每周食谱”，七天不重样。“特困老人普遍身体底子差，我们要保证食品安全和营养均衡，尽可能做到让老人爱吃。”院长罗续刚说。

　　环境质量也是很多老人选择养老机构的重要标准。在北京首家五星级养老机构——石景山区寿山福海养老服务中心，有中式园林风格建筑，有海南移栽来的热带植物，走廊还贴着老人们的书画作品。“这里入住率常年保持在95%以上，老人平均年龄达到87岁。”寿山福海品牌经理罗亚楠说。

　　盈利空间有限

　　目前，养老机构出现两极分化的情况，导致“优质资源挤破头，普通资源无人问津”。

　　“我跑了整整半年，有的养老院排队太久，实在等不起。”家住北京的张先生提起为母亲找养老院的经历，满是无奈。他口中的“排队太久”，指的是一家公办养老院——收费合理、环境整洁、护理规范，却一床难求。

　　与公办机构相比，运营压力大是民营机构发展的主要制约因素。民政部数据显示，截至2025年底，全国共有4.17万家养老机构，其中民营养老机构占比52.2%。养老行业天生带有高投入、长周期、低回报、高风险的属性，多数机构长期处于微利甚至亏损状态。

　　中国老龄科学研究中心原副主任党俊武介绍，目前养老机构最大的成本支出就是人力和土地。一方面，护理员等岗位留人难、流失率高，机构不得不持续提高用工成本以稳定队伍；另一方面，城区优质地段租金居高不下，偏远区域又面临入住率不足的困境，土地与房租压力直接挤压了机构的盈利空间。

　　郝圆媛算了这样一笔账：由于养老中心入住的都是高龄、重度失能失智老人，护理员与老人的比例至少要保证在1∶3，因此人工成本成了最大开销，占到总运营成本的六成以上，再加上水电、食材、设备维修、装修改造等费用，即便满负荷运转，利润也极为微薄。

　　记者在走访过程中发现，部分民办机构定位有偏差，盲目追求高端化，导致入住率不足；还有一些小型机构缺乏专业照护能力，仅能满足老人的基本生活需求。种种原因叠加，让更多养老院仍在盈利平衡点上艰难挣扎。

　　多方协同纾困

　　面对机构养老的发展困境，国家和地方层面也在持续发力。

　　2025年12月，民政部等8部门印发的《关于培育养老服务经营主体 促进银发经济发展的若干措施》提到，对于承接公办养老机构运营的市场经营主体，按稳定经营预期原则确定承接期限；运营方有较大投入的，承接期限可适当延长。

　　这无疑给了养老机构经营者一颗“定心丸”。明确且可延长的承接期限，让运营方敢于加大前期投入，用于机构硬件改造、护理设备更新和专业人才培养，不必担心投入尚未收回就面临运营权变动的风险。

　　多地也通过补贴的方式帮助养老机构发展。比如，河北对符合条件的新建养老机构按每张床位8000元标准，给予一次性建设补贴。上海、广州等城市根据实际入住老人数量、失能程度等进行不同额度的补贴。

　　北京、江西、山东等多地还大力推广“公建民营”模式，既发挥政府在场地、资源上的保障作用，为机构降低前期投入压力，又借助社会力量的灵活性提升服务质量，助力机构提升入住率、实现营收平衡。

　　针对养老护理的人才队伍建设短板、智慧养老不均衡等问题，双鸭山技师学院健康管理系主任邬艳丽建议，可以通过落实“新八级工”职业技能等级制度，拓宽护理员晋升通道，引导机构建立与技能等级挂钩的薪酬分配机制；推广“订单式”培养和学徒制培训模式，依托实训基地加强医养照护、康复理疗等复合型技能培训等；还可以加快智慧养老平台建设，提升老年人智能设备使用能力，推动智慧养老从“生活照护”向“健康管理与应急响应”转型。

　　党俊武认为，养老机构也应打破“单一照护”思维，推动“医养康养融合”发展，一方面加强与医疗机构的合作，引入专业医疗资源，提升应急救治和康复护理能力，满足失能失智老人的多元需求；另一方面可拓展个性化服务，如认知障碍照护、安宁疗护等，打造差异化竞争优势，提高入住率和盈利能力。

今日监管部门发布重大研究成果“3%”的托付，养老机构能否接住

　　“3%”的托付，养老机构能否接住

　　——养老问题面面观⑦

　　经济日报记者 马维维 中国经济网记者 张 翀

　　在我国，约90%老年人选择居家养老，7%依托社区支持养老，3%通过机构养老实现专业照护。这3%，看似占比不高，却承载着失能、失智、高龄等特殊老年群体的专业照护需求，成为维护社会与家庭和谐的重要力量。

　　国家卫生健康委数据显示，目前我国失能失智老人已超4500万人，相当于平均每6位老年人中就有1位需要长期照护。对这一特殊群体而言，日常起居、康复护理、应急医疗等需求专业性极强。如何让每一位有需求的老年人都能获得优质专业的照护，同时推动养老机构维持稳定经营、健康发展，成为推动养老事业高质量发展的关键课题。

　　优质机构突围

　　4年前，在评估了服务、交通、医疗等因素后，88岁的罗爱莲老人和老伴一起住进了北京市海淀区曜阳养老服务中心。“住在养老院里，每天有专人帮长期卧床的老伴翻身、吃饭，子女身上的压力减轻了不少。”

　　“很多失能失智老人的子女忙于工作，抽不出时间24小时照护。”深耕养老行业多年，该服务中心负责人郝圆媛对这一困境深有体会，“养老机构凭借专业服务为家庭松了绑”。

　　除了兼顾专业照护与人文关怀，部分养老机构还在服务创新、模式优化上不断探索，努力打破人们对养老院的刻板印象。

　　记者来到黑龙江省双鸭山市第二社会福利院，刚进大门，就被一阵轻快的音乐吸引了。几位老人正跟着节奏活动手指，神情舒展，动作悠然。在这里，每周的活动都不重样，天气好时还会带能自理的老人去公园玩。院长魏君植坚信，只要活动够走心，晚年也可以成为人生最自由的时光。

　　在河北邯郸涉县锦年怡居医养中心，李毓琴院长正通过人工智能(AI)为老人把脉问诊。中心运用大数据分析和深度学习技术，传感器可模拟中医把脉手法，并结合面部特征、舌象等多维度数据，在3分钟内快速生成健康指标报告和个性化调理方案。老人们可以享受针灸、推拿等针对性健康管理服务，专业照护更加智能化、精细化。

　　双鸭山市第一社会福利院则有些特殊，这里的161位老人全部是特困供养对象——没有子女、没有收入、没有依靠。来到后厨，墙上贴着《食品留样管理制度》，还挂着“每周食谱”，七天不重样。“特困老人普遍身体底子差，我们要保证食品安全和营养均衡，尽可能做到让老人爱吃。”院长罗续刚说。

　　环境质量也是很多老人选择养老机构的重要标准。在北京首家五星级养老机构——石景山区寿山福海养老服务中心，有中式园林风格建筑，有海南移栽来的热带植物，走廊还贴着老人们的书画作品。“这里入住率常年保持在95%以上，老人平均年龄达到87岁。”寿山福海品牌经理罗亚楠说。

　　盈利空间有限

　　目前，养老机构出现两极分化的情况，导致“优质资源挤破头，普通资源无人问津”。

　　“我跑了整整半年，有的养老院排队太久，实在等不起。”家住北京的张先生提起为母亲找养老院的经历，满是无奈。他口中的“排队太久”，指的是一家公办养老院——收费合理、环境整洁、护理规范，却一床难求。

　　与公办机构相比，运营压力大是民营机构发展的主要制约因素。民政部数据显示，截至2025年底，全国共有4.17万家养老机构，其中民营养老机构占比52.2%。养老行业天生带有高投入、长周期、低回报、高风险的属性，多数机构长期处于微利甚至亏损状态。

　　中国老龄科学研究中心原副主任党俊武介绍，目前养老机构最大的成本支出就是人力和土地。一方面，护理员等岗位留人难、流失率高，机构不得不持续提高用工成本以稳定队伍；另一方面，城区优质地段租金居高不下，偏远区域又面临入住率不足的困境，土地与房租压力直接挤压了机构的盈利空间。

　　郝圆媛算了这样一笔账：由于养老中心入住的都是高龄、重度失能失智老人，护理员与老人的比例至少要保证在1∶3，因此人工成本成了最大开销，占到总运营成本的六成以上，再加上水电、食材、设备维修、装修改造等费用，即便满负荷运转，利润也极为微薄。

　　记者在走访过程中发现，部分民办机构定位有偏差，盲目追求高端化，导致入住率不足；还有一些小型机构缺乏专业照护能力，仅能满足老人的基本生活需求。种种原因叠加，让更多养老院仍在盈利平衡点上艰难挣扎。

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　　面对机构养老的发展困境，国家和地方层面也在持续发力。

　　2025年12月，民政部等8部门印发的《关于培育养老服务经营主体 促进银发经济发展的若干措施》提到，对于承接公办养老机构运营的市场经营主体，按稳定经营预期原则确定承接期限；运营方有较大投入的，承接期限可适当延长。

　　这无疑给了养老机构经营者一颗“定心丸”。明确且可延长的承接期限，让运营方敢于加大前期投入，用于机构硬件改造、护理设备更新和专业人才培养，不必担心投入尚未收回就面临运营权变动的风险。

　　多地也通过补贴的方式帮助养老机构发展。比如，河北对符合条件的新建养老机构按每张床位8000元标准，给予一次性建设补贴。上海、广州等城市根据实际入住老人数量、失能程度等进行不同额度的补贴。

　　北京、江西、山东等多地还大力推广“公建民营”模式，既发挥政府在场地、资源上的保障作用，为机构降低前期投入压力，又借助社会力量的灵活性提升服务质量，助力机构提升入住率、实现营收平衡。

　　针对养老护理的人才队伍建设短板、智慧养老不均衡等问题，双鸭山技师学院健康管理系主任邬艳丽建议，可以通过落实“新八级工”职业技能等级制度，拓宽护理员晋升通道，引导机构建立与技能等级挂钩的薪酬分配机制；推广“订单式”培养和学徒制培训模式，依托实训基地加强医养照护、康复理疗等复合型技能培训等；还可以加快智慧养老平台建设，提升老年人智能设备使用能力，推动智慧养老从“生活照护”向“健康管理与应急响应”转型。

　　党俊武认为，养老机构也应打破“单一照护”思维，推动“医养康养融合”发展，一方面加强与医疗机构的合作，引入专业医疗资源，提升应急救治和康复护理能力，满足失能失智老人的多元需求；另一方面可拓展个性化服务，如认知障碍照护、安宁疗护等，打造差异化竞争优势，提高入住率和盈利能力。

摘要：随着人工智能技术的快速发展，金融风险管理正经历从经验驱动向智能化决策的转型。AI能处理海量数据，并通过机器学习与深度学习识别复杂风险特征，使信用评估、欺诈识别与市场预测更加高效精准，显著提升了风控体系的自动化与前瞻性。然而，算法黑箱、数据偏差、隐私保护及监管适配等问题也带来新的挑战。本文从技术基础、应用价值与主要困境三个方面进行分析，为人工智能在金融风控领域的规范化、深度化应用提供参考。

关键词：人工智能金融风险管理大数据机器学习智能风控

在金融行业风险不断变化的背景下，传统风控方法难以满足实时化与高维数据处理的需求，人工智能的应用因此变得尤为关键。AI能通过机器学习、自然语言处理等技术处理来自交易、舆情与社交平台的多源数据，使风险识别更及时、全面。有观点指出：“随着人工智能(AI)技术的飞速进步，金融风险管理领域正经历着深刻的变革”，同时“AI可从多源数据中提取有价值的信息”。在此背景下，探讨人工智能在风控中的作用、价值与面临的挑战具有重要意义。

一、人工智能赋能金融风险管理的技术基础与应用模式

(一)人工智能重塑金融风控的核心技术基础

人工智能兴起前，金融风险管理主要依赖人工经验、线性模型与规则系统，这些方法虽然稳定，但难以应对高维度、实时性强且结构复杂的数据。随着AI技术的应用深化，风控体系的技术结构开始全面升级，使风险识别更加智能化和自动化。其中，机器学习成为推动变革的核心技术之一，通过训练海量数据，模型能够自动识别风险特征并预测潜在风险事件。对于贷款审批场景而言，模型可以同时引入用户行为数据、交易数据和外部征信数据，使信用评估更加精准。在市场风险管理中，机器学习模型能够分析市场波动规律，预测价格变化，提高投资组合的稳健性。

自然语言处理(NLP)技术同样在金融风控中发挥着越来越重要的作用。金融机构面临大量非结构化数据，如政策信息、财经新闻、企业公告、社交媒体舆情等，这些信息与市场风险高度相关，但传统系统处理效率低下。AI技术的引入使得系统能够自动提取文本中的关键信息，实现舆情监测和风险预警。有观点认为，AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习等技术，能够自动从社交媒体、新闻网站、财务报表、交易记录等多源异构数据中提取有价值的信息。这句话直观展示了AI在提升信息获取效率和风险识别能力方面的重要作用，可帮助金融机构更早发现潜在风险，从而采取及时措施减少损失。

(二)人工智能在各类金融风险场景中的典型应用

在信用风险管理方面，人工智能使得用户信用评分更加多维与实时化。过去的评分体系主要依赖财务数据和历史记录，而如今AI可以实时分析用户行为轨迹，如消费习惯、资金流动规律、社交行为信号等，从而构建更为细致的信用画像。例如，机器学习可以根据用户的小额交易模式、还款规律及平台互动行为预测逾期概率，提高贷款审批的精准度。在互联网金融业务中，这种模型的价值更为突出，因为平台用户数量巨大、行为类型复杂，传统规则难以完成精准识别，而AI弥补了这一痛点。

在欺诈风险管理方面，人工智能的作用更加直接。传统的反欺诈方法依赖固定规则，如异常交易频次或账户异常登录位置，但欺诈手段不断演变，规则难以快速更新。AI模型能够通过深度学习掌握“正常行为模式”，一旦出现偏离即可触发警报。例如，在支付业务中，AI可以实时监测交易路径、设备指纹及操作轨迹，并迅速判断是否存在欺诈特征。此外，在市场风险管理中，机器学习模型可以识别多市场间的深层关联，提前发现异常波动，从而帮助投资机构优化风险识别。面对日益复杂多变的金融风险环境，企业如何借助人工智能技术提升金融风险管理的能力与效果，已成为亟待攻克的关键议题。这句话表明AI不是补充工具，而是金融风控未来发展的核心方向。

二、人工智能提升金融风险管理能力的价值与实践效果

(一)AI提升风险识别效率与精准度的关键驱动力

人工智能赋能金融风险管理的核心价值在于显著提升风险识别的速度与准确性。相较于人工作业和传统规则系统，AI模型能够在极短时间内处理大量数据，识别复杂的非线性关系并实时输出风险判断。例如，在信用审批场景中，AI模型能够同时整合用户行为数据、支付记录、社交特征等多源数据，为信贷机构构建更加细致的信用画像。这种多维度的数据整合能力使信用风险识别不再依赖单一变量，而是更加全面、动态。在信用卡反欺诈系统中，AI能够在交易发生的毫秒级时间内完成风险评分，从而有效阻止欺诈行为的发生。过去需要人工逐条审核的流程，如今几乎完全实现智能化处理，大幅降低了时间成本和人力成本。

此外，AI强大的模式识别能力使风险预测更具前瞻性。在市场风险管理中，AI能够基于历史交易数据、宏观指标、市场情绪等信息预测价格走势与风险暴露点。例如在股票波动预测中，机器学习模型可以识别历史模式中难以被人工察觉的隐含关系，并据此推测未来可能的波动风险。在复杂度更高的衍生品市场中，AI可以帮助评估极端情况下的尾部风险，改善机构对系统性风险的应对能力。通过高维度数据、多源信息融合与动态模型学习，AI能使金融机构更快察觉市场异常并提前调整策略，这种反应能力在当前风险复杂化的背景下尤为重要。

(二)AI让风控从“静态判断”转向“动态监测”与“智能决策”

传统风控体系往往依赖固定的规则和历史经验，如设置信用额度、设定交易报警阈值等。这种做法在互联网金融与新型交易场景中逐渐失效，因为风险本身具有动态演化的特征。AI的引入使风控由静态判断转向实时动态监测。以互联网银行为例，系统可以实时记录用户资金流动与账户活动，AI模型根据行为模式的变化自动识别“异常路径”，一旦发现风险信号便立即触发风控策略。这种实时性是传统方法难以达到的。

更重要的是，AI正在推动金融风险管理向“智能决策”迈进。模型不仅可以判断是否存在风险，还可以基于历史数据学习最佳处理方式。例如，检测到疑似欺诈交易时，系统可以根据类似案例的历史处理结果生成最优行动建议，如暂时冻结账户、要求二次验证或自动终止交易。在信贷领域，智能审批系统能根据违约概率自动生成合理的贷款额度，并动态调节利率结构，使信贷决策更加科学与精细化。投资机构也利用AI模型进行风险暴露管理，且模型能够自动调整资产组合比例，减少市场波动带来的损失。此类“自动判断+策略生成”的能力体现了AI在风险管理链路中的深度参与，使风控工作从被动响应转向主动防御。

三、人工智能在金融风险管理中的主要挑战与未来发展方向

(一)人工智能风控面临的技术难点与制度风险

尽管人工智能为金融风险管理带来了显著提升，但其在实际落地中仍面临多方面挑战，其中最突出的问题是模型透明度不足。许多深度学习模型属于“黑箱模型”，难以解释其决策依据，这使金融机构在模型审查、风险报告及对监管机构的合规说明中面临困难。若模型对部分用户群体产生偏差，例如因为训练数据不均衡导致的信用评分不公，金融机构将承担较高的法律与社会责任风险。透明度问题不仅影响模型可信度，也影响风控团队对模型的理解与优化能力，使得模型难以在高合规要求的金融行业中完全发挥作用。因此，加强模型可解释性、确保算法公平性成为人工智能风控的核心挑战。

其次，数据质量与数据安全问题同样阻碍着AI风控的深度应用。金融场景中的数据来源复杂，既包括结构化数据，也涉及大量非结构化信息，如新闻文本、政府公告等。如果输入模型的数据存在缺失、偏差或噪声，AI模型的输出结果就会受到影响，导致“垃圾进、垃圾出”的状况。此外，随着数据规模不断扩大，金融机构必须面对数据安全和隐私保护的严格要求。隐私泄露不仅会损害消费者信任，还可能导致金融机构遭受处罚。AI模型在训练过程中需要大量数据，如果缺乏严格的数据隔离与加密措施，就可能被恶意攻击或窃取模型参数，影响系统稳定性。

(二)AI风控的监管适应性与未来发展趋势

随着人工智能在金融领域的广泛应用，监管体系也面临重新构建的问题。当前，大多数金融监管制度仍基于传统风控逻辑，而AI技术的引入打破了原有风险识别与处理流程，使监管难度显著增加。例如，“算法歧视”“模型黑箱”“自动化决策的合规边界”等问题目前仍缺乏成熟的监管规范，导致金融机构在使用AI时，常需要在效率与合规之间寻找平衡点。监管机构既希望金融机构提升风控能力，又需确保用户权益不受损害，这对如何制定“可解释性要求”“数据来源要求”“模型评估标准”等提出了新的挑战。在这种背景下，部分国家尝试引入AI模型审查制度，要求风控模型经过风险测试后方可使用。未来，建立透明、标准化的AI风控监管体系将成为全球趋势。

展望未来，人工智能在金融风险管理中的发展方向将更加注重“智能化+安全化+可解释化”的综合平衡。一方面，随着技术进步，更多可解释AI(XAI)方法将被应用于风控模型，使机构能够理解模型的决策逻辑，提高模型的可控性与合规性。另一方面，联邦学习、隐私计算等技术将被用于提升数据处理的安全性，使机构能够在不泄露隐私的前提下完成跨机构的数据协同，增强风控模型的训练效果。此外，未来AI风控系统将更深度融合实时监测、行为分析与智能策略生成，通过强化学习等方法进一步提升应对复杂风险的能力。

四、结语

整体而言，人工智能已成为金融风险管理的重要驱动力。它提升了信用、市场与欺诈等多类风险的识别效率，使风控更加主动与智能，但其应用仍受模型透明度、数据质量、隐私安全及监管要求限制。未来，金融机构需提升模型可解释性，加强数据治理，并推动AI与风控策略深度融合。随着隐私计算与可解释AI的发展，智能风控将更加成熟，为金融体系稳定运行提供更坚实的技术支撑。

参考文献：

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[2]李思斯.谈人工智能在金融风险管理领域的创新应用及挑战分析[J].大众投资指南,2019,(02):71-72.

[3]王雅婷.人工智能与大数据在金融风险预测与管理中的应用[J].中国集体经济,2025,(32):193-196.

[4]赵彦奇,李怀晖,刘祥虎.人工智能在金融风险管理应用中的问题及对策研究[J].中小企业管理与科技,2025,(11):153-155.

张艳霞

作者简介：

张艳霞，女，汉族，1984年6月生，对外经济贸易大学，国际经济贸易学院硕士在读，金融学专业。

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