周小川：从目前的讨论来看，人工智能很可能会

数据图表。本文来源：新华财经、蓝鲸新闻。该帐户接受提交。投稿邮箱：jingjixuejiaquan@126.com 周小川谈养老金。蓝鲸新闻10月24日讯（记者石宇）我国安全保障体系遵循三岗结构，但发展不平衡。如何实现三大支柱协调发展？在近日举行的2025外滩年会“多层次养老保障中政府、市场、社会的协调”圆桌论坛上，中国人民银行原行长周小川分享了自己的观点。 “金融和养老的联系非常紧密。”周小川首先表示。 “养老金改革的研究可以从多个视角，或者从不同的子系统入手。目前，不同视角之间的沟通协调以及最终如何优化制度还有很多工作要做，这也导致了一些分歧。”他表示，有些观点主要集中在养老金水平问题上，认为随着人均GDP达到目前的水平，养老金待遇也应该相应提高。另一个角度，特别是从财政角度，更关心资金从哪里来。没有财政支持，设计再好也很难实施。因此，无论设计什么框架，主要问题是资金如何筹集和使用。 他们。三是从投资角度。如果实行前期积累，尽管全球金融市场出现波动，通过投资实现保值增值的潜力仍然存在。四是注重公平视角，把养老金作为收入再分配的重要渠道。此外，周小川还从三人的关系角度提出了质疑。支柱，“什么结构最好？支柱如何连接？这些子系统从根本上来说很难集成？”他认为，通过深入研究，借鉴国际经验和教训，运用系统分析方法，可以更好地将它们融合起来，构建更好的体系。在圆桌对话中，周小川也分享了他对第一、第二支柱的看法。关于第一支柱，周小川表示，中国的第一支柱与经济合作与发展组织(OECD)和世界银行定义的第一支柱在概念上并不完全一致。中国的第一支柱不仅仅是伴随的、底线支出。其福利计算公式主要与缴费期限和缴费基数挂钩，并有上限和下限。不久前，领取养老金的最低缴费年限从15年延长至20年。这表明我们的支柱 1 包含强大的精算a与贡献相关的组成部分，本质上并不纯粹是支柱 1。当然，中国定义自己的三支柱体系是可以的，但在进行国际比较时，如果口径不同，就很容易造成混乱和误解。周小川认同“有序使用第二支柱可以带来福利”的观点，并表示，记得20世纪90年代香港回归祖国后设计的新养老金制度，当时推出的强制性“强积金”（强制性公积金计划），就引出了一个重大问题：资金来源要高度重视。我们认为第一支柱很重要，不仅因为其人口范围广，而且还因为刺激消费的现状问题。第一支柱覆盖大量人口。为了鼓励消费，有人主张增加养老金待遇，但这应该与养老金问题密切相关。“钱从哪里来？”有人认为没有钱就可以靠财政赤字，但事情远没有那么简单。在中国，有不少企业主实行“部门负责制”。负责社会保障的部门可能不直接负责财政平衡，而负责财政的部门将严格考虑预算约束。这必然涉及到是否提高贡献率，或者寻找新的平衡点等问题。此外，周小川指出，很多关于养老保障的讨论忽视了企业的利益和感受。企业必须追求效率和竞争力。如果他们承担过多的社会保障缴费负担，其竞争力将不可避免地受到削弱。因此，企业会通过不同渠道向主管部门举报，这可能会导致社会控制力下降。ibution rates安全——这个实际原因是不可否认的。当然，有人指出，前进的方法之一是大幅延长退休年龄。但企业也对此有所担忧：年长员工的劳动生产率可能不同，可能会休更多病假，而企业可能不愿意甚至试图避免。因此，制定政策时应充分考虑企业的实际情况和反应。最后，关于人工智能的影响，周小川指出，从目前的讨论来看，人工智能很可能会显着增加收入分配差距，而不是缩小收入分配差距。然而，养老金体系尚未建立有效的渠道和机制来适应人工智能带来的新效率和GDP增长。这也是一个亟待研究、与企业考量密切相关的课题。 “我希望各界人士和政策制定者研究养老金，可以更加关注企业的感受和诉求。” ■周小川谈“管理与国际合作”，国家监管总局副局长肖元启表示，目前人工智能在金融领域的应用还处于早期阶段，其作用还处于辅助阶段，无法替代人类决策。 中国人民银行表示，银行很少使用多模态或生成技术，主要依靠大数据分析和识别模型。基于这一特点，未来的员工数量将会受到影响而减少。 “人工智能在银行业的支付、定价、风险管理和营销方面发挥着重要作用。这是一个巨大的边际变化。”对于人工智能效率的提升是否会给金融机构内部员工安置带来压力，肖元奇认为截至目前，尚无金融机构纯粹因人工智能应用而遭遇人员安置压力的案例。以柜员服务为例。人工智能是一种补充工具，无法取代柜员与顾客之间的个性化互动。在信贷、保险定价、损失评估、精算等关键领域，需要人类的专业判断——而辅助管理方面却取得了巨大进展。周小川指出，在人工智能的影响下，管理也在发生巨大变化。以反洗钱和反恐融资系统为例，它们是最典型的，可以利用大量数据分析线索，识别洗钱和恐怖融资活动的场所。破解案例的数据可用于机器学习和深度学习。模型会逐步完善，找到规律，这将起到重大作用。在管理中的作用。这方面已经取得了很大进展。 “人工智能可以在价格和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响金融政策决策。如果能够通过机器学习和深度学习从金融稳定的历史数据和金融机构健康状况的变化来预测金融不稳定的发生，我认为这是一个非常重要的方向。”周小川说道。值得注意的是，监管部门往往希望各类金融机构和活动在使用人工智能时提供透明且可解释的模型，但实际操作可能有所不同。周小川指出，机器学习和深度学习必然导致模型的黑箱性。未来监管可能需要黑匣子模型产生的结果和行动来规范或规范金融市场。 “如果AI模型使用大量的箭头短期高频数据，研究结果很可能高频化、短期化、技术性化，可能不符合金融稳定和宏观调控所要求的基本面导向和长期稳定的要求。周小川说道。有两个危险需要注意。肖元奇认为，人工智能应用带来的风险与历史上一些重大技术革命应用在金融领域带来的风险类似。目前可能很难确定，但从历史角度来看，过去几轮技术革命主要带来的是金融领域的风险增加和边际风险。尽管风险产生的原因、路径和形式发生了变化，但金融业面临的主要风险，即信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险，并没有发生革命性变化。具体到本轮AI革命带来的风险对于金融领域的NGS，肖元奇认为，可以从宏观和微观两个层面观察：对于单个金融机构来说，首先是模型稳定性的风险。 AI应用的轮转高度依赖模型来支撑业务扩展，因此模型的稳定性和可靠性变得重要；二是数据管理风险。它涉及到数据源的选择、数据质量的控制以及后续的评估和监测程序，这些都是数据管理程序。这两类风险对个别机构都至关重要。对于金融业来说，一个是集中度风险。金融行业可以依赖一批技术开发能力强、稳定性高、在AI模型技术上投入大量资源的服务商。同时，大型金融机构在资源投入方面可能比小型机构更具优势，这可能会导致市场集中度提高； Pangalawa，可能会panganib ng tagpo sa pagkawa ng desisyon。由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构可以自行收敛，这将导致行业整体决策的同质化。 Kung ang tagpo ay masyadong mataas、maaaring mangyari ang isang “resonance” na epekto。 ■ I-scan ang QR Code upang sumali sa pangkat upang lumahok sa 印度语 bababa sa 12 kapana-panabik na mga 全年闭门研讨会 特别声明：以上内容（如有则包括照片或视频）由自媒体平台“网易号”用户上传发布。本平台仅提供信息存储服务。 注：上述内容（如有，包括图片、视频）由网易HAO用户上传发布，网易HAO为社交媒体平台，仅提供信息存储服务。