資料圖。本文來源：新華財經、藍鯨新聞

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周小川談養(yǎng)老

藍鯨新聞10月24日訊（記者 石雨）中國的養(yǎng)老保障體系遵循三支柱架構，但發(fā)展并不均衡，如何實現(xiàn)三支柱的協(xié)同發(fā)展？在近日舉辦的2025外灘年會“多層次養(yǎng)老保障中的政府、市場與社會協(xié)同”圓桌論壇中，中國人民銀行原行長周小川分享其觀點。

“金融與養(yǎng)老金之間存在著非常緊密的聯(lián)系”，周小川首先談到，“研究養(yǎng)老金改革可以采取多種視角，或者說從不同的子系統(tǒng)入手。目前各視角之間的溝通協(xié)調以及最終如何實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化，仍有大量工作尚未完成，這也導致了一些意見分歧?！?/p>

他指出，一部分觀點主要關注養(yǎng)老金水平問題，認為隨著人均GDP達到現(xiàn)有水平，養(yǎng)老金待遇也應相應提高。另一部分觀點，特別是從財政角度出發(fā)，更關心資金從哪里來，沒有資金支持，再好的設計也難以落地。因此，無論設計何種框架，核心問題是如何籌資和用好資金。第三是從投資的角度看。如果實行預籌積累，盡管全球金融市場存在波動，但通過投資實現(xiàn)保值增值仍有很大潛力。第四是注重公平的視角，將養(yǎng)老金視為收入再分配的重要渠道。

此外，周小川還從三支柱之間關系的角度提出問題，“究竟什么結構是最優(yōu)的？各支柱之間如何銜接？這些子系統(tǒng)是否從根本上就難以整合？”其認為，通過深入研究、借鑒國際經驗教訓，并運用系統(tǒng)分析方法，是能夠將它們更好地整合起來，形成一個更優(yōu)體制的。

在圓桌對話中，周小川還圍繞第一、第二支柱分享了他的思考。

關于第一支柱，周小川談及，中國的第一支柱與經濟合作與發(fā)展組織（OECD）、世界銀行所定義的第一支柱在概念上并不完全一致。中國第一支柱并非簡單的普惠性、兜底性支出，其待遇計發(fā)公式在很大程度上與繳費年限和繳費基數掛鉤，并設有上下限。前不久，領取養(yǎng)老金最低繳費年限剛從15年延長至20年。這表明，我們的第一支柱包含了很強的精算和貢獻關聯(lián)成分，其性質并非純粹的第一支柱。當然，中國自行定義三支柱體系并無不可，但在進行國際比較時，若口徑不一，就容易產生概念混淆和誤解。

對于“第二支柱采用強制性可能會帶來好處”的觀點，周小川表示贊同，并談及，回想20世紀90年代，針對香港回歸后設計的新養(yǎng)老金體制，當時就推出了強制性的“強積金”（強制性公積金計劃），這引出一個關鍵問題：必須高度重視資金來源。我們設想第一支柱非常重要，不僅因其人口覆蓋廣，還關乎當前提振消費的議題。第一支柱覆蓋了大量人口，若要鼓勵消費，有人主張?zhí)岣唣B(yǎng)老金待遇，但這必須與“錢從哪里來”的問題緊密聯(lián)系。有人認為沒錢可以靠財政赤字，但此事遠非如此簡單。在中國，很多事情主實行的是“部門負責制”，負責社保的部門可能不直接承擔財政平衡的責任，而負責財政的部門則會嚴格考量預算約束。這必然涉及到是否提高繳費率、或尋求新的平衡點等問題。

此外，周小川提出，許多養(yǎng)老保障的討論會忽略企業(yè)的利益和感受。企業(yè)要追求效率和競爭力，如果在社會保障供款方面負擔過重，必然削弱其競爭力。因此，企業(yè)會通過各種渠道向主管部門反映，最終可能導致社保繳費率的下調——這種現(xiàn)實原因不可否認是存在的。當然，也有人指出，未來的出路之一在于顯著延長退休年齡。但企業(yè)對此也有顧慮：高齡員工的勞動生產率可能不同，病假也可能更多，企業(yè)可能會不情愿，甚至設法規(guī)避。因此，制定政策時必須充分考慮企業(yè)的實際情況和反應。

最后，關于人工智能的影響，周小川指出，從目前的討論來看，AI很可能顯著加大而非縮小收入分配差距。然而，目前尚未建立有效的渠道和機制，將AI帶來的新增效率和GDP增量分配給養(yǎng)老金體系，這也是一個亟待研究的課題，并且與企業(yè)考量密切相關?！跋Ｍ芯筐B(yǎng)老金的各界人士和政策制定者，能對企業(yè)的感受和訴求給予更多關注?！薄?/p>

周小川談AI

新華財經上海10月23日電（陳冉）10月23日，在2025外灘年會的“外灘圓桌：金融領域的AI治理與國際合作”上，國家金融監(jiān)督管理總局副局長肖遠企表示，當前盡管AI發(fā)展迅猛，應用廣泛，但必須明確一點，目前AI在金融領域的應用仍處于早期階段，其作用仍是輔助性的，無法取代人的決策。

中國人民銀行原行長周小川則表示，銀行較少使用多模態(tài)或生成式技術，主要依賴大數據分析和推理模型，基于這一特點，未來的從業(yè)人員規(guī)模會顯著受到影響和減少?！叭斯ぶ悄茉阢y行業(yè)的支付、定價、風險管理和市場推廣方面發(fā)揮著重要作用，這是一個很大的邊際變化?！?/p>

對于AI效率提升是否會帶來金融機構內部員工安置的壓力，肖遠企認為，到目前為止，還沒有聽到金融機構單純因AI應用而出現(xiàn)員工安置壓力的案例。以柜員服務為例，AI是輔助工具，無法替代柜員與客戶之間個性化的互動。在信貸、保險定價、定損、精算等關鍵領域，仍然離不開人的專業(yè)判斷。

助力監(jiān)管已有很大進展

周小川指出，在人工智能的影響下，監(jiān)管也會發(fā)生很大變化。以反洗錢、反恐融資系統(tǒng)為例，是最典型可運用大量數據分析發(fā)現(xiàn)線索、識別洗錢和恐怖融資活動的領域，利用已破獲案件數據進行機器學習、深度學習，模型會逐漸提升，從中找出規(guī)律，對監(jiān)管有巨大作用，這方面現(xiàn)在已取得很大進展。

“AI可以在物價和微觀行為的數據收集、處理、模式識別和推理方面影響貨幣政策決定，是否可以從歷史上金融穩(wěn)定數據、金融機構健康性變化中，通過機器學習和深度學習，推理預知金融不穩(wěn)定的出現(xiàn)，我覺得這是一個很重要的方向?！敝苄〈ㄕf。

值得注意的是，監(jiān)管部門往往希望各類金融機構和活動在運用AI時提供透明、可解釋的模型，但實際操作中可能有所不同。周小川指出，機器學習、深度學習必然帶來模型的黑箱性，可能未來監(jiān)管需要面對黑箱模型產生的結果和行動，來調節(jié)或監(jiān)管金融市場。

“如果AI模型大量運用短期高頻數據，學習結果很可能也是高頻、短期、技術性的，可能與金融穩(wěn)健和宏觀調控所需要的面向基礎面、長遠穩(wěn)定性的要求不一致。這個問題確實需要認真對待和解決?！敝苄〈ㄕf。

兩重風險需要關注

肖遠企認為，AI應用所帶來的風險，與歷史上幾次重大科技革命在金融領域應用時產生的風險類似，目前或許難以定論，但從歷史視角看，過去幾輪科技革命在金融領域主要帶來的是增量風險和邊際風險，雖然風險的成因、路徑和形態(tài)有所變化，但金融行業(yè)面臨的根本性風險如信用風險、市場風險、流動性風險和操作風險，并未發(fā)生革命性改變。

具體到這一輪AI變革對金融領域帶來的風險，肖遠企認為可以從宏觀和微觀兩個層面觀察：對單家金融機構而言，一是模型穩(wěn)定性風險。這一輪AI應用高度依賴模型支撐業(yè)務拓展，因此模型的穩(wěn)定性和可靠性變得至關重要；二是數據治理風險。這涉及數據來源的選擇、數據質量的把控以及事后的評估與監(jiān)測程序，也就是數據治理的程序。這兩類風險對單個機構非常關鍵。

對金融行業(yè)而言，一是集中度風險。金融行業(yè)在AI模型技術上可能會依賴少數技術開發(fā)能力強、穩(wěn)定性高、資源投入大的服務提供商。同時，大型金融機構在資源投入上可能比小型機構更具優(yōu)勢，可能導致市場集中度提高；二是決策趨同風險。由于所使用的模型和數據相對標準化和集中，使金融機構在決策依據上可能趨同，進而導致行業(yè)整體決策同質化。如果趨同性過高，可能會引發(fā)“共振”效應。■

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