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埃森哲（Accenture）此前曾發布"與AI共進，智勝未來——智能金融研究報告"重磅研究報告指出，智能金融不僅僅是一個前瞻的概念，而是可以應用到各個金融細分領域的大趨勢，是金融與科技融合發展的必然結果。在各領域中，支付、個人信貸、企業信貸、財富管理、資產管理，以及保險六大板塊，將是智能金融未來發展的重中之重。

場景一：支付：智能創新最前沿

作為與消費者連接最緊密的環節，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、娛樂等場景得到廣泛實踐。

其次，區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節，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，實現實時確認和監控，有效降低交易各環節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適合他們的信貸產品、提升客戶體驗，是金融業未來的努力方向。

繼移動時代的場景流量後，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，藉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展的重要環節。

場景三：企業信貸：新技術應用初顯成效

在貿易融資、供應鏈金融、企業信用貸款等對公信貸業務方面，智能金融將起到完善企業信用體系、補充企業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，改變傳統的信用評級方法，有效解決小微企業融資難問題。大數據在採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的動產與不動產數據，補充企業經營狀況信息。

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節能極大降本提效，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。

網際網路多維的行為特徵大數據，可低成本深刻理解用戶投資需求，立體刻畫用戶特徵，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，結構複雜，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並未實現本質上的"主體信用和債項信用的分離"，傳統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，區塊鏈技術可應用於資產證券化全流程，通過"聯盟鏈"、"智能合約"、"穿透式監管"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節可追溯，可減少人為操作風險和效率低下的問題，更可大大提高存續期信息交互的頻次與質量。

場景六：保險：行業變革的開啟

智能技術在保險業的應用不斷深化，逐漸涉足核心的產品設計和精算定價領域，真正開啟保險業的全面變革。

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，更多基於用戶數據的保險產品創新成為可能；並能精確識別客戶風險，基於風險進行個性化定價和動態定價，更好地服務消費者。

智能核保基於大規模數據訓練，以圖像識別技術作為驅動，可智能分類並自動化評估，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。智能金融已經為金融創新開創了一個新時代，智能技術突破發展、場景應用加快落地、業界機構深化合作將為智能金融發展帶來新動能。

中國人工智慧產業發展聯盟人才發展中心西安分中心主要針對小學、初中、大學及畢業生開展人工智慧技術、產業、政策等方面的人才培養，青少年人工智慧主要從我國青少年的年齡特點和認知心理出發，以教育機器人及開源硬體為載體，從生活中常見問題的算法化、基本算法的理解和掌握，以及對人工智慧知識的了解、理解、實踐運用等三個方面加強學員對「計算思維」的認知和理解，培養學生的動手實踐技能，使之能夠提升自身的科學技術素養並逐步形成獨立的科學人格。為聯盟旗下近千家企業的輸送專業人才，促進當地人工智慧產業的蓬勃發展。

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