埃森哲對智能金融六大應用場景做出了進一步的深度剖析表示，隨著算法和數據的突破，智能金融應用率先在通用領域發(fā)力，解決效率提升的問題；隨著數據在細分領域的積累和整合，智能金融的應用不斷向拓展各細分場景、提升業(yè)務效能的方向進步，展現出多樣化的金融應用布局。

　　場景一：支付：智能創(chuàng)新最前沿

　　作為與消費者連接最緊密的環(huán)節(jié)，智能金融對廣大用戶的支付需求影響得最早、最廣、最深。隨著智能技術的進一步成熟，支付將進入“萬物皆載體”的新階段。

　　首先，以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術，正在極大地簡化支付流程。生物識別技術還在安防、商業(yè)、娛樂等場景得到廣泛實踐。

其次，區(qū)塊鏈技術也將對跨境支付幫助不小。它將極大減少支付流程中的人工處理環(huán)節(jié)，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介機構作用，提高資金流動性，實現實時確認和監(jiān)控，有效降低交易各環(huán)節(jié)中的直接和間接成本。

　　場景二：個人信貸：全鏈條智能化

　　針對不同類型的客戶開發(fā)適合他們的信貸產品、提升客戶體驗，是金融業(yè)未來的努力方向。

　　繼移動時代的場景流量后，從智能獲客到智能反欺詐、再到大數據風控，全鏈條智能化的技術能力將成為個人信貸企業(yè)新的競爭力。通過智能獲客，在獲取具有信貸需求的客戶基礎上，借助智能技術構建強有力的風控體系，準確評估客戶信用風險，成為促進個人信貸健康發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。

此外，在智能反欺詐層面，領先企業(yè)也已有所行動，百度就已推出“磐石反欺詐工程平臺”。

　　場景三：企業(yè)信貸：新技術應用初顯成效

　　在貿易融資、供應鏈金融、企業(yè)信用貸款等對公信貸業(yè)務方面，智能金融將起到完善企業(yè)信用體系、補充企業(yè)經營狀況信息和降低放貸機構單據確權難度的作用

　　大數據可以改善客戶與金融機構之間信息不對稱的情況，改變傳統(tǒng)的信用評級方法，有效解決小微企業(yè)融資難問題。大數據在采集過程中會出現很多不可控的因素，因而真實性的有效驗證十分重要。物聯網可以獲取企業(yè)的動產與不動產數據，補充企業(yè)經營狀況信息。

　場景四： 財富管理：智能匹配初具雛形

　　智能技術在投資偏好洞察和投資資產匹配環(huán)節(jié)能極大降本提效，使財富管理逐漸走出高費率、高門檻，走向中低凈值人群，實現高效、低費、覆蓋更廣泛的目標。

互聯網多維的行為特征大數據，可低成本深刻理解用戶投資需求，立體刻畫用戶特征，包括人生階段、消費能力、風險偏好等。此外，通過響應模型和多渠道主動、適時、多次的智能觸達策略高效獲客。

　　場景五：資產管理：穿透資產底層試水期

　　資管市場產品多樣，結構復雜，資產方、資金方具有較多痛點。智能技術將解決跨期資源配置中的信息不對稱問題，全面提升資金和資產流通效率。

　　一方面，國內的資產證券化市場并未實現本質上的“主體信用和債項信用的分離”，傳統(tǒng)盡調方式尚難穿透資產包識別風險。而智能金融通過反欺詐、大數據風控能力的積累，可穿透到資產，提供詳盡實時的資產信息和資產評估。

　　另一方面，區(qū)塊鏈技術可應用于資產證券化全流程，通過“聯盟鏈”、“智能合約”、“穿透式監(jiān)管”等技術，增強交易和資產信息的透明度，做到資產全景跟蹤和交易全環(huán)節(jié)可追溯，可減少人為操作風險和效率低下的問題，更可大大提高存續(xù)期信息交互的頻次與質量。

物聯網技術的應用和普及，也拓展了保險公司的數據廣度和厚度，更多基于用戶數據的保險產品創(chuàng)新成為可能；并能精確識別客戶風險，基于風險進行個性化定價和動態(tài)定價，更好地服務消費者。

　　智能核保基于大規(guī)模數據訓練，以圖像識別技術作為驅動，可智能分類并自動化評估，最終輸出定損報告。一鍵式的自動化操作流程，大大節(jié)約了用戶的時間和溝通成本。智能客服實現自動化服務和銷售，降低人工成本。

　　埃森哲表示，智能金融已經為金融創(chuàng)新開創(chuàng)了一個新時代，智能技術突破發(fā)展、場景應用加快落地、業(yè)界機構深化合作將為智能金融發(fā)展帶來新動能。