人工智能赋能商洛康养金融发展的现状、瓶颈与优化对策研究

市依托秦岭生态资源，正积极打造区域康养产业高地。随着老龄化加速与健康需求升级，传统金融模式难以满足康养产业多元化融资及居民个性化养老理财需求。人工智能技术为康养金融的精准服务、高效风控及普惠覆盖提供了新路径。然而，作为欠发达山区城市，在技术基础、场景落地及主体协同方面存在显著短板。该研究聚焦人工智能赋能康养金融的核心瓶颈，提出分阶段、可操作的优化对策，旨在打通技术应用堵点，激活康养金融创新动能，助力构建“康养 +”特色经济体系，同时为西部欠发达地区探索“智能+ 康养 + 金融”融合模式提供实践样本。

一、人工智能赋能康养金融发展的现状

当前康养金融领域的智能化实践处于初期探索阶段，呈现基础薄弱与局部尝试并存的特征。技术支撑体系尚未健全，区域内健康养老数据分散于医疗机构、民政部门及养老机构，标准化程度低且缺乏有效互通机制，部分医院虽推行电子病历，但跨系统共享存在障碍 [1]。农商行等地方金融机构引入基础智能工具（如智能客服、反欺诈系统），但模型多采用外部通用方案，对山区养老场景适配性不足。应用探索以试点为主，个别保险公司推出绑定运动手环的健康管理保险产品，但覆盖范围有限；本地农信社尝试针对养老机构提供信贷支持，但风险评估仍高度依赖人工核查，智能化风控应用尚未深入。主体数字化能力明显不足，中小金融机构缺乏自主开发能力，养老机构普遍采用纸质台账管理，智能监测设备仅在少数新建养老社区试运行。整体上，人工智能对康养金融的赋能仍停留在工具替代层面，尚未形成系统性变革动力。

二、人工智能赋能康养金融发展的瓶颈

（一）技术层面瓶颈

1. 数据基础薄弱与质量不高

康养金融涉及健康、养老、财务等多维度敏感信息。市健康养老数据的电子化、标准化程度较低，不同医疗机构、养老机构以及政府部门之间的数据系统彼此孤立，形成信息孤岛。基层医疗和养老服务机构的数据采集手段落后，记录不完整、格式不统一的情况普遍存在。数据质量参差不齐直接影响了人工智能模型训练所需的“燃料”质量，模型输出结果的可靠性难以保障。

2. 算法模型适用性与精准度不足

前主流的人工智能模型多基于通用场景或大城市数据训练而成。作为秦岭腹地的地级市，其人口结构（如老龄化程度、外出务工比例）、经济形态、康养需求具有鲜明的地域特色[2]。直接套用外部模型往往水土不服，预测和决策的精准度大打折扣。例如，针对山区老人慢性病管理、家庭养老模式的金融产品风险评估模型，需要更贴合本地实际的特征工程和算法调优。

3. 算力支撑不足与成本高昂

人工智能模型的训练与部署，尤其是复杂的深度学习模型，对计算资源（算力）有极高需求。本地缺乏高性能计算中心或大型云计算节点。金融机构或康养企业若需运行复杂 AI 应用，往往需要依赖外部云服务，这不仅带来网络延迟问题，影响服务响应速度（尤其在实时风控、个性化推荐场景），更显著增加了运营成本。

（二）应用层面瓶颈

1. 智能化康养金融产品服务供给不足

市场上真正融合人工智能技术、深度契合康养需求的创新金融产品和服务仍然稀缺。多数产品仅是传统金融服务的线上化或简单叠加健康管理 APP，缺乏基于个人健康画像、养老规划、支付能力等多元数据的智能精算和动态定价能力。例如，能根据个体健康状况变化动态调整保费的健康险、结合养老社区服务与长期护理需求的综合性金融解决方案等创新供给明显不足，难以满足居民日益多元化、个性化的康养金融需求。

2. 智能风控体系覆盖不全面

风险控制是金融的核心。人工智能在提升信贷审批效率、识别欺诈交易等方面展现优势，但在康养金融这一特定领域，智能风控的应用仍显单薄。特别是针对养老服务机构（如民办养老院）的融资风险评估，其核心资产（如服务能力、床位入住率稳定性、护理质量）难以用传统财务指标量化，需要融合运营数据、用户评价、监管记录等多源异构信息构建新型风控模型 [3]。目前此类模型的开发和应用在尚处于起步或空白阶段。对个人康养消费贷款、养老目标理财等的风险评估也缺乏足够细分的场景化模型支撑。

3. 应用场景深度与广度有限

人工智能在康养金融中的应用大多集中于前端营销获客（如智能客服、精准推送）和基础的流程自动化（如在线开户），在核心业务环节如智能投顾（养老规划）、健康险智能核保核赔、养老产业供应链金融的智能监控、基于物联设备的养老社区风险预警等更深层次、更具价值的场景探索不足。同时，应用主要集中于市区或部分条件较好的县城，在广大农村和基层社区的渗透率很低，未能普惠更广泛的康养需求群体。

（三）主体层面瓶颈

1. 金融机构智能化转型能力不足

本地金融机构（如城商行、农商行、农信社）在人工智能领域的整体技术储备、人才团队和资金投入相对有限。对康养产业的理解深度不足，将人工智能技术有效融入康养金融产品设计、风控建模、运营管理的专业能力和实践经验匮乏。内部数据治理水平不高，跨部门数据壁垒尚未完全打通，阻碍了基于全行数据的AI 模型构建。

2. 康养企业智能化与金融化水平低

的养老院、护理院、社区养老服务中心等康养服务主体，普遍存在规模小、信息化基础薄弱的问题。日常运营管理（如入住管理、健康监测、护理排班、物资消耗）仍大量依赖人工记录和纸质单据，关键业务流程未实现数字化，更遑论智能化。这使得金融机构难以获取真实、连续、结构化的企业运营数据用于授信评估和贷后管理。康养企业普遍缺乏金融专业人才，对金融工具的理解和运用能力不足，主动利用金融手段（包括智能化金融产品）进行融资或风险管理（如购买相关保险）的意识不强、能力有限，难以与金融机构形成有效对接。

三、人工智能赋能商洛康养金融发展的优化对策

（一）突破技术瓶颈：夯实智能化发展基础

1. 构建区域康养金融大数据平台

在市级层面统筹规划，建立覆盖医疗、养老、社保、金融等多领域的区域级康养金融大数据中心。平台建设应优先推动数据标准的统一与互认，明确各部门、机构的数据共享责任清单与安全边界。采用分布式存储与联邦学习等隐私计算技术，在保障数据主权和个人隐私安全的前提下，实现跨域数据的“可用不可见”，为人工智能模型提供高质量、合规的“燃料”。平台初期可聚焦于整合公立医疗机构、大型养老社区及核心金融机构的关键数据，逐步扩展覆盖面。

2. 推动适用性AI 算法模型研发与应用

鼓励本地金融机构、科技企业与省内外高校、研究机构合作，成立面向商洛康养金融场景的联合实验室或创新中心 [4]。重点研发和优化适用于本地特征的算法模型，例如：基于山区老人健康状况和养老模式（如家庭养老、互助养老）的信用评估模型、结合地方常见慢性病数据的健康险精算模型、面向小型养老机构运营风险预测的模型等。模型开发应注重可解释性，提升决策透明度以增强各方信任。建立模型持续迭代更新的机制，利用本地数据反馈不断优化模型性能。

3. 加强算力基础设施布局与共享

积极对接省级“东数西算”战略布局，争取在商洛或邻近区域建设或共享区域级云计算节点、边缘计算中心，优先满足康养金融领域的算力需求。探索建立商洛市康养金融算力服务联盟，鼓励本地金融机构、大型康养集团与电信运营商、云服务商合作，采用集中建设、按需租用的模式，降低单个主体的算力投入成本。对于实时性要求高的应用（如智能风控），可探索在金融机构本地部署边缘计算节点。

（二）深化应用创新：拓展智能化服务场景

1. 开发多元化智能康养金融产品体系

金融机构应积极探索人工智能在康养金融产品设计中的深度应用。可开发基于个人动态健康画像的“智能健康保险”，实现保费与健康行为（如通过可穿戴设备监测的运动、睡眠数据）的联动。创新“养老金融 + 服务”组合产品，例如：嵌入智能算法的养老储蓄或理财计划，能根据用户年龄、收入预期、养老社区偏好等因素，动态推荐储蓄目标和匹配的养老服务包（如护理服务、社区入住权益）。探索与医保、社保系统联动的智能支付结算工具，简化康养医疗费用支付流程。

2. 构建全流程智能风控管理体系

将人工智能风控贯穿康养金融业务的贷前、贷中、贷后全链条。针对养老服务机构融资，金融机构应联合科技公司开发专门的风控模型，整合其运营数据（如床位使用率、服务满意度、政府监管评级）、物联网设备数据（如安防、消防监测）等非财务指标，构建更全面的风险评估体系。针对个人客户，在传统征信基础上，探索在合法合规和充分授权前提下，融合健康风险评估（如基于授权的健康档案摘要分析）、养老支付能力预测等维度，开发细分场景（如康养消费贷、以房养老）的智能风控模型。建立风险预警自动化响应机制。

3. 打造个性化智能康养金融服务平台

建设或升级面向市民的一站式智能康养金融服务平台（如 APP或小程序）。平台应集成智能客服（支持方言识别）、个性化产品推荐、养老金规划模拟器、健康管理工具（连接可穿戴设备）、养老服务机构查询与预约、金融教育等多种功能。利用人工智能技术，根据用户生命周期阶段、健康状况、金融素养、风险偏好等，提供千人千面的养老财务规划和金融产品配置建议，充当“智能康养金融管家”角色。

（三）强化主体协同：构建多方参与生态

1. 提升金融机构AI 应用与创新能力

本地金融机构应将智能化转型纳入战略规划，加大在人工智能领域的投入。可采取外部引进与内部培养相结合的方式，组建具备金融、康养、数据科学复合背景的专业团队。与金融科技公司、高校建立长期合作关系，通过项目合作、人才交流提升自身能力。重点加强内部数据治理，打破部门数据壁垒，建立统一的数据标准和质量管理流程，为 AI 应用奠定基础。设立创新孵化机制，鼓励内部尝试将 AI应用于康养金融的产品设计、营销、风控、运营等环节，并建立容错试错空间。管理层需强化对康养产业的理解，制定清晰的 AI 赋能康养金融的发展路线图。

2. 推动康养企业智能化升级与金融对接

政府应出台专项政策，引导和扶持养老院、护理院、社区养老服务中心等康养服务主体进行信息化、智能化改造。提供补贴或低息贷款，鼓励其部署基础的运营管理系统（如入住管理、健康档案电子化、物资管理）、智能安防设备、健康监测设备等，实现核心业务数据的数字化采集 [5]。组织面向康养企业管理者的金融知识培训，提升其运用金融工具（包括智能金融产品）进行融资、支付结算、风险管理的意识和能力。建立常态化的“银企对接”平台，促进康养企业与金融机构的信息沟通和需求匹配。鼓励大型、连锁化康养企业先行示范，探索智能化运营模式并向中小企业输出经验。

四、结语

人工智能深度赋能商洛康养金融，是破解传统服务短板、激活区域康养产业的关键路径。当前技术、应用与主体层面的瓶颈，需通过系统性对策破局，以区域数据平台打通信息壁垒，以本地化算法提升决策精度，以共享算力降低使用成本；以场景创新扩大智能产品供给，以全流程风控筑牢安全底线，以适老设计弥合数字鸿沟；更需金融机构主动转型、康养企业加速升级、多方协同共建生态。唯有夯实基础、深化应用、凝聚合力，方能推动商洛康养金融从“单点智能”向“全域赋能”跃升，最终实现“科技让康养更可及”的普惠目标，为秦巴山区民生金融高质量发展提供范式。

参考文献

[1] 马挺 ， 韩廷春 . 人工智能在金融领域的伦理考量 ： 风险与对策[J]. 科学管理研究 ，2025，43（2）：156-166.

[2] 王鹏 ， 尹伟贤 . 生成式人工智能与金融业变革 ： 典型事实、潜在问题与应对策略 [J]. 江淮论坛 ，2025（1）：115-125.

[3] 杨胜银 . 人工智能浪潮下的金融操作风险挑战与应对策略[J].中国经贸导刊 ，2025（6）：61-63.

[4] 郭芳 . 人工智能与互联网金融浅析 [J]. 合作经济与科技 ，2025（7）：53-55.

[5] 卢婕 . 人工智能对金融新质生产力提升的影响机制研究 [J]. 中国商论 ，2025，34（7）：101-104.

作者简介：訾薇宇（1989.3-），女，汉族，江苏新沂人，硕士，讲师，研究方向：康养金融。

基金项目：商洛职业技术学院重大科研项目“人工智能赋能商洛康养产业发展的机制与对策研究- 以康养金融为例”（JYKT202501）；