一文解析金融科技的六大场景应用 黄金分割 期货应用场景包括哪些方面的内容

场景一｜支付：智能创新最前沿

作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。

首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。

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场景二｜个人信贷：全链条智能化

针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。

继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。

此外，在智能反欺诈层面，领先企业也已有所行动，百度就已推出“磐石反欺诈工程平台”。

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场景三｜企业信贷：新技术应用初显成效

在贸易融资、供应链金融、企业信用贷款等对公信贷业务方面，智能金融将起到完善企业信用体系、补充企业经营状况信息和降低放贷机构单据确权难度的作用

大数据可以改善客户与金融机构之间信息不对称的情况，改变传统的信用评级方法，有效解决小微企业融资难问题。大数据在采集过程中会出现很多不可控的因素，因而真实性的有效验证十分重要。物联网可以获取企业的动产与不动产数据，补充企业经营状况信息。

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场景四｜ 财富管理：智能匹配初具雏形

智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效，使财富管理逐渐走出高费率、高门槛，走向中低净值人群，实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。

互联网多维的行为特征大数据，可低成本深刻理解用户投资需求，立体刻画用户特征，包括人生阶段、消费能力、风险偏好等。此外，通过响应模型和多渠道主动、适时、多次的智能触达策略高效获客。

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场景五｜资产管理：穿透资产底层试水期

资管市场产品多样，结构复杂，资产方、资金方具有较多痛点。智能技术将解决跨期资源配置中的信息不对称问题，全面提升资金和资产流通效率。

一方面，国内的资产证券化市场并未实现本质上的“主体信用和债项信用的分离”，传统尽调方式尚难穿透资产包识别风险。而智能金融通过反欺诈、大数据风控能力的积累，可穿透到资产，提供详尽实时的资产信息和资产评估。

另一方面，区块链技术可应用于资产证券化全流程，通过“联盟链”、“智能合约”、“穿透式监管”等技术，增强交易和资产信息的透明度，做到资产全景跟踪和交易全环节可追溯，可减少人为操作风险和效率低下的问题，更可大大提高存续期信息交互的频次与质量。

在投资决策领域，人工智能技术能够赋能资产管理机构。智能金融在资产管理领域的应用有着“软硬结合”的特点。“硬”指系统服务，例如Orbit EAM提供的企业资产管理系统。百度也已基本建成与销售系统对接较为完善和标准的资管系统体系；而对于建立在持续的大数据、AI技术服务，以及收托资产管理能力上的“软“能力方面，OCR、知识图谱和特色因子等技术应用尚在探索中。

同时，基于OCR+NLP技术的智能研报读取工具能够替代人工进行金融信息收集与整合，大幅提升投研效率。

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场景六：保险：行业变革的开启

智能技术在保险业的应用不断深化，逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域，真正开启保险业的全面变革。

物联网技术的应用和普及，也拓展了保险公司的数据广度和厚度，