由北京市通州區人民政府指導，《財經》雜志、財經網、《財經智庫》主辦的“《財經》年會2025：預測與戰略暨2024全球財富管理論壇”12月13日至15日在北京舉行。12月14日，中國銀行(601988)原行長李禮輝在論壇上表示，養老金融屬于雙向延伸的金融業務，可以成為一個超大群體、超長周期、超級規模的金融市場。財富管理賦予養老金融保值增值、財富傳承的重要職能。
中國銀行原行長李禮輝
與此同時，李禮輝指出，新智能時代數字金融創新的核心是可信任，能夠主動防范并跨越AI陷阱。一是實現人機交互可信任的擬人化。二是實現非結構化數據處理可信任的精確性。三是實現金融智能體(Financial-Agent)可信任的專業性。例如，在市場分析、風險評估、投資顧問、財富管理、量化交易、產品定制和內部審計等專業領域，提供行業最佳流程、最佳標準的專業數據支持，培育具有自主感知、學習、行動和決策能力的金融智能體。
在李禮輝看來，財富管理的數字化不只是數字標簽，而是由數字技術迭代創新引發的根本性變革，必須抓住重點，推進制度創新。“一是完善數據共享機制；二是完善財富管理市場結構；三是立足于金融業長遠發展戰略，深入評判新準則對我國金融市場發展的正負面效應，在制度設計上力求趨利避害；應該按照長周期真實性的原則，對不同類別、不同久期的投資產品建立合理的估值方法，支持金融市場優化金融資源配置。”
以下為部分發言實錄：
很榮幸參加《財經》年會和全球財富管理論壇。我就打造數字化財富管理新生態說幾點個人的認識，請各位批評指正。
一、養老金融大市場中的財富管理。
我國正在加速進入老齡社會。目前約3億國人、10年后約4億國人退休，退休前有10-20年的養老金融培育期，退休后有近20年的養老金融延續期。顯然，養老金融屬于雙向延伸的金融業務，可以成為一個超大群體、超長周期、超級規模的金融市場。
財富管理賦予養老金融保值增值、財富傳承的重要職能。人民銀行2021年12月發布的《金融業從業規范》定義：財富管理即貫穿于人的整個生命周期，在財富的創造、保有和傳承過程中，通過一系列金融和非金融的規劃和服務，構建個人、家庭、家族與企業的系統性安排，實現財富創造、保護、傳承、再創造的良性循環。全方位的財富管理包括財富管理產品、保險規劃、資產配置、退休規劃、法律風險規劃、稅務籌劃、不動產投資規劃、收藏品規劃以及家族財富傳承等，其中財富管理產品包括投資產品和保險產品。
財富管理同樣是個長周期、大規模的市場。據中國銀行業協會數據，中國個人可投資資產規模2022年RMB 278萬億元，年復合增速7%，2024年底將超過300萬億元；可投資1000萬元以上的高凈值人群316萬，年復合增速11%。
我國的財富市場存在結構性缺陷，長周期財富管理產品太少，家族財富管理和財富傳承服務尚在試水，是明顯的短板。
二、新智能時代中的數字金融創新。
數字社會進入新智能時代，AI前沿技術不斷刷新。一是從結構化(Structured-Data)到非結構化(Unstructured-Data)。以前只是結構化文本，現在的生成式AI大模型可以學習和理解非結構化數據，生成新的非結構化內容，包括文本、音頻、視頻、圖像和代碼，適應多種任務。二是從單模態(Unimodal)到多模態(Multimodal)。以前只是單一文本模態，現在的GPT-4o、o1等大模型具備文本、視覺、語音多模態組合的感知、學習和交互的能力，已經突破文本交互的局限性，能夠感知、理解和模擬動態的物理世界。三是從助理(AI-Assistant)到代理(AI-Agent)。以前只是AI輔助和助理，正在研發的具身智能體集成神經網絡、知識工程和控制論技術，通過遴選行業最佳流程、最佳標準的專業數據優勢和算力優勢，培育在不同場景中的感知、學習、行動和決策的代理能力，甚至可以超越一般水平的生產力。四是從推斷(AI-Inference)到推理(AI-Reasoning)。以前只是AI推斷和驗證，未來依托全量數據、高維算法和超級算力的優勢，有可能形成比人類最高級智慧更廣闊的推理空間、更高深的科學猜想，成為科學發現與技術發明的新范式。
數字金融的智能化已經起步，但就人工智能技術發展的可能性來說，目前還處在輔助+助理的早期階段，主要應用于改進產品創新和客戶服務，應用于改進運營管理和風險管控。
已經發現的生成式AI技術陷阱包括AI幻覺、模型歧視、算法趨同、隱私泄露等。因此，新智能時代數字金融創新的核心是可信任，能夠主動防范并跨越AI陷阱。
一是實現人機交互可信任的擬人化。例如，多模態的智能金融機器人具備意圖識別能力，可以動態捕捉、即時感知、正確理解客戶的語言和表情，準確判斷客戶的風險偏好和業務訴求，采用具有人性溫度的表達方式為客戶提供可信任的服務方案，解決機器服務冰冷的問題。這將顯著提升金融業服務品質。
二是實現非結構化數據處理可信任的精確性。例如，應用文本、視覺、語音多模態組合技術，在健康醫療保險業務中對病歷和醫療影像進行專業水準的質檢和分類，核準健康評估，識別醫生字跡，辨別聲紋，甄別虛假理賠；在銀行前中后臺對票據、合同等非結構化數據進行真實性審核和自動化錄入，甄別克隆票據或虛假合同，確認財務信息百分之百正確并即時提取記賬。這將顯著提升金融業運營效率。
三是實現金融智能體(Financial-Agent)可信任的專業性。例如，在市場分析、風險評估、投資顧問、財富管理、量化交易、產品定制和內部審計等專業領域，提供行業最佳流程、最佳標準的專業數據支持，培育具有自主感知、學習、行動和決策能力的金融智能體。實現金融智能體可信任的制度性前提主要是：明確金融智能體的行為邊界，明確金融機構管理者的決策責任，明確金融智能體與金融客戶的法理關系，確保在高度復雜的場景中達到可信任的專業水準。這將顯著提升金融業專業化水平。
三、數字化財富管理的制度創新。
財富管理的數字化不只是數字標簽，而是由數字技術迭代創新引發的根本性變革，必須抓住重點，推進制度創新。
第一，完善數據共享機制。
AI大模型能力取決于參數規模、數據集品質、有效算力3大要素，適用“規模定律”。通用大模型的參數量可超過萬億量級，垂直模型的參數量可達百億量級。金融是數據密集型行業，可信任的金融數據取決于準確性、完整性、一致性和時效性。
中美兩國都是數據大國，但數據資源結構不同。美國依托科學技術長期發展累積的信息資源，在知識和學術領域具有數據優勢。我國依托人口規模和互聯網經濟超越式發展堆積的信息資源，在市場交易和公民行為領域具有數據優勢。海量的市場交易和公民行為數據是我國數字經濟、數字金融發展的寶貴資源。
我國的公共數據存在行政分割的問題。例如，涉及居民和企業的財務數據和行為數據，分散在不同的局域系統中，共享程度不高。我國的非公共數據存在流通不暢的問題。例如，全國移動支付用戶超過9億，數字化支付成為主要的數據入口，但數據大戶與金融機構之間的數據關聯、數據共享尚未達成成熟的模式。
數據的價值在于其真正成為生產要素。
重點之一是公共數據的開放共享，解決公共數據開放不足、行政分割的問題。國家建立集中統一的公共數據庫和互聯互通的公共數據應用系統。公共數據按照“原始數據不出域、數據可用不可見”要求，以模型、核驗等產品和服務形式向社會提供，加大供給使用范圍。
重點之二是個人數據和企業數據的共同使用，解決個人數據和企業數據保護不力、流通不暢的問題。完善個人信息保護機制，推動個人信息匿名化處理，保障信息安全和個人隱私。推進非公共數據按市場化方式“共同使用、共享收益”的新模式，支持金融機構與“數據大戶”建立市場化的數據分享機制。
重點之三是建立數字資產市場，著力解決數據產權落地、數據資源配置優化的問題。數據集和數字化資產可以在數據交易和數字資產市場中獲得認證、定價并進行交易，實現所有權或使用權的轉讓。應用區塊鏈、人工智能技術建立可信的認證工具，實現數據可信、產權可信、授權可信、合約可信、法人可信。
重點之四是彌補數字鴻溝，著力解決數字經濟時代小微企業和弱勢群體數字服務獲得難、信息落差大的問題。擴大數字接入渠道，擴大數據共享范圍，提高數字服務的可得性和易用性，降低數字服務成本，讓公共數據更容易獲得、更容易理解，切實改進與平民百姓密切相關的數字服務。
第二，完善財富管理市場結構。
間接融資與直接融資的比例，G20國家為3:7,我國是7:3；資本市場的外資持股占比，美國超過20%，英國超過50%，我國只有個位數。數字化財富管理呼喚更高水平的金融市場開放。應該吸引具有證券投資、財富管理專業特色的全球一流金融機構到中國設立分公司或子公司，設立家族財富管理和財富傳承服務的專業機構，加快形成頭部金融機構為主的具有國際競爭力的財富管理中心。
健全資本市場功能，發展長久期投資產品，支持養老資金、財富資金入市，發揮養老資金和財富資金長期投資的優勢。培育耐心資本，加大戰略性新興產業、先進制造業、新型基礎設施等領域投資力度，建立未來產業投入增長機制，服務新質生產力發展。
借鑒國際上的成功經驗，大力拓展家族傳承的財富管理。一是優化個人和家庭的資產配置規劃，合理設計和安排金融資產投資、不動產投資、收藏品投資的資產結構和時序結構；二是優化家庭和家族的財富傳承規劃，合理設計和安排家族財產繼承的稅務策略和法律事務；三是優化家族和企業的財富再創造規劃，合理設計和安排家族投資增值、家族產業升級、家族人才培養的發展方向和行動方案。
第三，探討長周期真實性的財務會計準則。
財政部決定，我國從2018年起執行“國際財務報告準則第9號：金融工具”（IFRS9），符合條件的保險公司可從2021年起執行；從2023年起執行“國際財務報告準則第17號：保險合同”（IFRS17），符合條件的保險公司可從2026年起執行。
IFRS9是管金融工具因而是資產端的準則，金融資產由原準則的四分類，改為按“合同現金流特征”和“業務模式”，分為“以攤余成本計量的金融資產(AC)”、“以公允價值計量且其變動計入當期損益的金融資產(FVOCI)”“以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益的金融資產(FVTPL)”的三分類，債務工具的減值規則由“已發生損失法”變更為“預期信用損失法”。這將對不同分類的金融資產在財務報告期的價值表現帶來不同影響。
IFRS17是管保險合同因而是負債端的準則, 要求將原準則按收付實現制確認的保費收入，改為按履行保險合同義務的每一期間確認保險服務收入并剔除投資成分，并要求損益表以利源形式列報，新準則下的保險服務收入不再是銷售保單收取的保費。這將對儲蓄型、保障型、資管型等保險產品在財務報告期的價值表現帶來不同影響。
對于金融機構來說，財務會計準則不僅是會計核算和財務報告的規范，而且是市場定位和經營行為的導引。新準則出臺后，第一步影響金融企業的財務報告表現和市場估值，第二步影響金融企業的產品策略、風險偏好和資產負債配置，第三步影響金融企業的發展戰略。當越來越多的金融企業受限于財務會計準則而改變市場定位和發展戰略時，一個國家的經濟金融結構也可能受迫轉向。
我國采納基于歐洲的財務會計準則體系，這是我國經濟與全球接軌的臺階。需要研究的是，美國保持自己的財務會計制度體系，并不執行IFRS17；日本允許企業自行選擇是否執行IFRS17。
養老金融和財富管理負債端和資產端的存續周期都很長，財務會計準則強調當期財務報告的真實性，未必能體現長周期真實性的要求。在IFRS9和IFRS17規則下，金融機構資產端和負債端對市場波動的反映都更加敏感，資產與負債的長久期缺口擴大，產品策略的選擇余地縮小。應該立足于金融業長遠發展戰略，深入評判新準則對我國金融市場發展的正負面效應，在制度設計上力求趨利避害；應該按照長周期真實性的原則，對不同類別、不同久期的投資產品建立合理的估值方法，支持金融市場優化金融資源配置。
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