陳生強：京東金融在硅谷建AI實驗室研究前沿技術

　　9月17日下午消息，2017第二屆中國金融科技大會在清華大學舉行，京東金融CEO陳生強出席大會并以“金融科技時代下的企業服務新模式”為主題發表演講。

　　陳生強認為，“金融科技”可以說是這一年來最熱的詞之一。越來越多的金融機構意識到，金融科技公司的能力可以為我所用，所以開始主動選擇和金融科技公司合作。他舉例銀行業在這方面的改變尤其深刻。

　　但是，在陳生強看來，在金融科技領域，最具代表性，或者說最長久性的商業模式并未形成共識。

　　除此之外，陳生強還解釋了京東所理解的金融科技的核心內涵，以及京東金融的企業服務模式。他認為，做科技公司，必須要擁有最前沿的科技能力和持續的投入。陳生強說道，“人工智能是一個必需品”。

　　陳生強還透露，近期，京東金融又在硅谷成立了人工智能實驗室，致力于開發人工智能領域最前沿的技術，不僅在應用層面，還包括技術底層和未來的技術。京東金融現在的定位是做一家“服務金融機構的科技公司”。（王上）

　　以下是京東金融CEO陳生強的演講實錄：

　　尊敬的李東榮會長，朱民院長，姚期智院長，廖院長，金融和科技業的各位同仁，大家好！

　　我是京東金融陳生強。京東金融的定位是一家服務于金融機構的科技公司。

　　首先，恭祝第二屆“中國金融科技大會”成功舉辦。去年第一屆大會舉辦時，金融科技在中國還剛剛興起，市場對于金融科技公司的真正價值尚未達成共識。我們那時提出，金融科技公司的定義，是要遵從金融行業本質，以數據為基礎，以技術為手段，服務金融行業，為傳統金融機構降低成本，提高效率。

　　金融科技的發展情況

　　那么，我們先來看一下，這一年來整個行業所發生的變化。

　　首先，“金融科技”可以說是這一年來最熱的詞之一。越來越多的金融機構意識到，金融科技公司的能力可以為我所用，所以開始主動選擇和金融科技公司合作。

　　以銀行業舉例，過去一年來，中國銀聯、工商銀行、光大銀行、亞洲金融合作聯盟、山東城商行聯盟、廣東農信社聯社等機構分別與京東金融簽訂了全面或戰略合作協議，在數字化金融、智能風控、產品服務創新和營銷運營等核心業務能力上實現了深度連接。與此同時，銀行也開始在自身金融科技能力建設上加大投入，部分銀行設立了專門的網絡金融部，或者直接投資成立獨立的金融科技公司。

　　在金融機構在科技上發力的同時，不少原以互聯網金融為標簽的公司，轉而定位于金融科技，于是市場上的金融科技公司逐漸多了起來，但絕大多數依然專注于自己做金融業務，并不是為金融機構服務；同時，金融科技行業逐漸達成共識，數據與技術將是最基礎的能力，開始在這方面發力，一時間人工智能成為行業最熱的概念。

　　除此之外，金融科技的快速發展也在引發監管的高度關注。一方面，監管部門在研究如何用技術手段加強對金融科技的監管，防范金融風險；另一方面，也在強調科技對金融的重要性，支持通過科技手段提高效率、安全和提升客戶體驗。

　　從上面的變化我們可以看出來，金融科技在被規范的同時，也在收獲認可，在不斷發展。不過，我們也看到，金融科技這個概念正在泛化，金融科技領域存在著很多種商業模式，但其中最有代表性的，或者說最具有長久未來的商業模式是什么，業界尚未形成共識。

　　重新定義金融科技

　　所以我們認為，金融科技這個行業仍然需要確立方向、達成共識、形成標準。在京東金融看來，金融科技的核心內涵，實際上是有兩層：

　　第一，金融科技的商業模式是企業服務，服務對象是金融機構，而不是為自營金融業務服務。

　　第二，金融科技必須有很強的科技能力。科技是推動著整個人類經濟社會向前進步的一個核心動力，科技革命本身代表著效率革命。所以一切商業模式的進步，都離不開新興科技的驅動。

　　如果說上面這兩點是金融科技的內涵，那么京東金融實際上是在此基礎上向前又跨越了一步，創造一種全新的商業模式。那么接下來，我分享一下京東金融的模式。

　　價值分享的企業服務

　　首先，企業服務。目前，市場上也有為金融機構提供服務的公司，我們通常稱之為IT廠商，例如IBM，惠普、甲骨文等公司，他們為金融機構提供的更多是硬件、軟件、系統集成、或者咨詢服務、也有一些流程外包的服務。另外現在還有一些公司通過托管模式或者云服務的模式為中小金融機構提供科技服務，這些服務模式下，都具有兩大特點。

　　其一，他們與金融機構的合作模式，更多的是基于產品、服務或解決方案的交付，其商業關系實質是一種買賣關系。

　　其二，通過這種企業服務，金融機構可以壓縮業務成本，改善存量業務流程，提升效率，這些服務帶給金融機構的更多的是在運營層面的提升，不能帶來新市場、新業務以及增量收入，更不能增加金融機構的商業模式。

　　在我們看來，這還是屬于傳統的企業服務的范疇。即便提供從本地化部署模式變成云端部署的模式，其出發點也是從改善金融機構成本效率的角度考慮。而京東金融所做的與之有明顯的不同。

　　首先，京東金融模式下的企業服務，和金融機構是一種利益共同體的關系，能夠為金融機構帶去增長業務和增量收入，在和金融機構共同創造增量業務的過程中，實現與金融機構的價值分享。

　　其次，我們的企業服務不僅服務于金融機構，而且是能服務于金融機構價值鏈上的核心流程環節，或者說核心價值創造環節，例如獲客、客戶運營以及風控等。在為金融機構降低成本、提高效率的同時，還能增加收入，另外還能夠為其降低風險，改善用戶體驗，甚至形成新的商業邏輯。

　　在這個世界上，其實有很多擁有大量用戶同時又能夠獨立做業務的公司，但這類公司一般會傾向于自己做業務閉環，以獲得最大的收益。而我們卻選擇將這些客戶、以及業務能力開放出來，服務于金融機構。

　　所以，我們說京東金融的企業服務是一個全新的商業模式，是全球獨一無二的模式。

　　例如，在為金融機構提供增量客戶和增量業務方面。京東金融把基于自身多年在電商零售以及金融場景下所積累的海量用戶，包括以85后、90后為代表的年輕人、“創新驅動”的中小微企業、三農客戶等等統統開放給金融機構，這些客戶群恰恰是金融機構特別需要補充的，尤其是85后、90后，他們伴隨著互聯網長大，有著更強的消費潛力和成長潛力，他們是金融機構的未來業績的重要支撐。

　　此外，我們還可以與金融機構合作，將我們基于用戶洞察所形成的用戶運營能力輸出，助力金融機構實現客戶價值的最大化。京東金融現在有30多個數據源，2.58億活躍用戶，30000個用戶標簽，每天增加數據200TB。海量用戶標簽讓我們更好地對用戶進行洞察，準確描述用戶的偏好，再加上人工智能技術，我們就能為客戶量身定制精準的營銷運營方案和用戶運營方案。實際數據證明，精準營銷能讓點擊率提升25%以上，精準投放使獲客成本降低20%以上。當然，這一切都是在以保護用戶隱私為前提的。

　　再比如說風控。眾所周知，線上風控能力，必須以很大規模的業務數據為基礎，京東金融這些年通過自營業務場景，積累了海量、多維、動態的數據，并通過不斷迭代的模型與算法，形成了十分強大的風控能力和風控經驗，包括信用風險評估、反欺詐、反洗錢等等。截至目前，我們已經構建出3萬個風控變量，500多個風控模型，5000+個風險策略，實現對3億用戶進行信用風險評估。現在我們把這種風控能力輸出給金融機構，讓金融機構在現階段缺乏線上數據積累的情況下，可以迅速發展線上金融業務，在提高增量收入的同時，實現業務模式的完善和迭代。

　　京東金融有客戶，有做金融業務的能力，但我們和金融機構合作，既能夠給金融機構帶來新增客戶，也能服務好金融機構現有用戶，同時，還能給這些客戶帶來更多的價值。

　　我們認為，只有擁有開放的胸懷，具備開放的實力，真正能把自己的用戶輸出給合作伙伴，才能真正做好新型企業服務，才能真正助力金融行業健康的發展。

　　京東金融已經逐漸把現有體系的風控、營銷、運營以及技術等能力解耦出來，同時我們正在建立一種“分享合作”的商業價值邏輯。這一套商業價值邏輯，需要雙方不斷的磨合以達成共識。我們深刻的理解，這將是一個持久戰，也需要我們做長期持續投入。

　　金融科技公司必須是前沿科技公司

　　剛才說過了我們對企業服務的理解，再說一下我們對科技公司的理解。

　　簡單一句話，做科技公司，必須要擁有最前沿的科技能力和持續的投入。而對于金融科技公司而言，不管是輸出風控、用戶運營，都是基于海量、多維、動態的大數據，而要處理這些數據，人工智能是一個必需品。

　　實際上在三年前，當時人工智能還沒有現在這么火，但我們就已經開始利用機器學習的技術去做數據處理和建模，實現了智能風控和自動化運營。這幾年來，京東金融在數據和技術上投入不斷增多，基本上是以每年翻番的速度上升。正是這種投入，使得我們在人工智能的路上走的更遠一些。

　　例如，在反欺詐能力上，我們自主研發的RNN時間序列算法用來進行用戶行為路徑學習，對于風險用戶識別的準確率可以超過常規機器學習算法的3倍以上，這一算法研究已經被歐洲機器學習會議的PKDD2017收錄，進入行業最頂尖行列。

　　再比如，我們基于生物探針技術，可以通過移動設備采集用戶使用手機的按壓力度、設備仰角、手指觸面、線性加速度等120多個行為特征指標，并利用這些特征指標，在不影響客戶體驗的情況下完成身份判定。這項技術也已經大量應用于我們的反欺詐模型之中。

　　此外，我們發現，對于金融行業而言，風控面對的其實不僅是單純的個體行為。不管是欺詐還是洗錢，還是其他林林總總的惡意行為，都開始向團伙作案、鏈條式配合的方向發展。

　　在這種情況下，單純以用戶自身的特征維度描述這個用戶，去判斷風險的大小，還不夠。我們需要把一個用戶的行為以及與他有關的一系列行為都拿出來，在這個維度上去做風控，才能更準確。而這就需要有很強的技術能力，要能夠實時的計算、描述用戶和與相關行為之間的關系。所以我們會用到圖計算。我們的圖計算，現在有超過14億個用戶節點信息，以及所有在這些節點上，所發生的行為的相關連接，這樣就可以把一系列用戶和行為都描述出來。

　　最典型的是可以解決白戶授信的問題。一個新來的用戶，你沒有他任何資料，這個人你應該給他什么額度、他是否可信？我們可以通過這個用戶和與他相關的一系列行為描述他的好壞，所謂物以類聚、人以群分。如果單個人的節點，看起來很好，但他周圍相關的人都是做欺詐、套現或其他灰產的人，這個人很可能也存在風險。反之，如果和他相關的周圍區域的ID，都是信用良好或者收入水平很高的人，這個人是一個好人的概率就比較大。我們做黑名單團伙測試的準確率超過90%。

　　京東金融用自己的業務場景不斷優化這些算法和模型，同時我們也在把這些技術進行產品化，服務于我們合作的金融機構。

　　近期，我們又在硅谷成立了人工智能實驗室，致力于開發人工智能領域最前沿的技術，不僅在應用層面，還包括技術底層和未來的技術。

　　金融科技的出發點是服務實體經濟

　　基于我們對于金融科技內涵的認識，所以京東金融現在的定位是做一家“服務金融機構的科技公司”。我們的出發點是，以數據和技術為基礎，包括了人工智能、區塊鏈等技術，為金融機構提供提高內生增長能力的企業服務，以便更好的為中小微企業、三農以及年輕人提供服務，實現金融與實體經濟的良性循環。讓金融真正實現以實體經濟為本，因實體經濟而興。

　　謝謝。