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如果望文生義，很容易看不懂京東金融。

8 月 16 日，京東金融推出了國內首個距離產業界最近的數字探索者社群「JDD 空間站」(https://jdder.jd.com/)。同時，「京東金融對話語音識別大賽」也同步啟動，並在國內首次開放數千小時的客服對話語音資料。

「JDD 空間站」內彙集了金融科技、智慧供應鏈、智慧城市等多領域的最前沿賽事，依託京東金融提供的集資料管理、演算法開發執行環境於一體的數字探索環境，數字探索者可以在「JDD 空間站」內進行資料和 AI 競賽、專案開源、資料共享等活動。

為讓數字探索者第一時間體驗「JDD 空間站」開放、共享的理念，京東金融在國內首次開放數千小時的客服對話語音資料，通過舉辦「京東金融對話語音識別大賽」，面向廣大的語音技術愛好者、高校學生、企業開發者徵集語音識別技術。冠亞季軍可獲得價值 50 萬元的京東金融雲 GPU 伺服器 3 個月使用權，入圍決賽的團隊還有機會參加今年 11 月召開的「JDD 京東全球數字探索者大會」，與神祕嘉賓面對面探討數字科技的未來。

這是去年京東金融舉辦的 JDD 大賽和大會的延續，也再次體現了這家公司專注資料和技術的定位，正是這種專注，保證了京東金融的快速崛起。

# 技術壁壘

從成立之初，京東就將自己定位為依靠大資料科技驅動的金融科技公司，依託龐大的業務量和使用者資料，大資料探勘成為對內業務支撐重要工具。

到 2015 年，京東金融已經投資了聚合資料、ZestFinance 等大資料服務公司，這也使得京東金融在轉型進行對外價值輸出的時候，在場景、資料探勘和風控均具有一定的優勢。

而且在轉型 B2B2C 業務的同時，與大時代裡的新技術浪潮共振共鳴，在大資料、機器學習、人工智慧、區塊鏈等新技術方面的佈局恰逢其時。

時代級的技術機遇，十年一遇，但敢於押注的勇氣魄力，不是人人都有。看到技術趨勢，京東金融就重金投入，每年光資金方面的投入就有 100% 增速。

並且無上限重金吸引人才，打造夢之隊。短短半年時間，前亞馬遜首席科學家薄列峰來了，美國伊利諾伊大學香檳分校（UIUC) 電腦科學學院彭健博士來了，前微軟亞洲研究院城市計算負責人鄭宇也來了。

毫無疑問，物以類聚人以群分，人才吸附效應總是大牛加盟，也會相應吸引更大一批小牛，京東金融一時在技術圈內聲勢浩蕩，技術大旗贏得認可。

人才有了，技術更強了，產品和行業影響力也便開始實力外溢。

今年 3 月，通過戰略投資融信雲，京東金融與前者聯合為中小銀行提供金融科技服務，即包含「IaaS+SaaS+FaaS」的全面金融科技服務，涵蓋系統託管服務、網路金融業務輸出、產品創新服務等模組。

其後，零售信貸業務全流程的產品「北斗七星」緊接著被推出，用來幫助中小銀行提升零售信貸效率。

而且在「北斗七星」中，信貸、量化營銷、智慧身份識別、智慧信貸系統、大資料風控、ABS 資產雲工廠，風險運營等模組都內含最新的 AI 和大資料技術成果。

不僅能幫助中小銀行及新興民營銀行從零啟動零售信貸，將籌備期從至少半年縮短到一個月，還能增強銀行的獲客和活客能力，幫助中小銀行將零售信貸規模最高提升 40%。於是一經推出，迅速接入近 30 家銀行。

此外，面向資料營銷領域，京東金融還推出了營銷雲產品「京東來客」和企業級資料服務平臺「京東稻田」。京東來客定位技術驅動的營銷平臺，解決當前許多企業面臨的獲客和精準營銷難題。京東稻田則為企業提供一站式解決方案的科技服務平臺。

當然，雖然以科技自我定位，但金融依然是客戶服務的核心。憂合作伙伴之憂，急客戶之所急，於是京東金融還中科院自動化研究聯手成立「智慧金融風控聯合實驗室」，希望加強在大資料、AI 領域的技術儲備和科研力量，研發出更優的風控演算法模型，向行業輸出更具競爭力的解決方案。

同時，更科技一面的新業務，巨集圖更大，技術更深。

# 新業務：城市計算

隨著鄭宇博士加盟，京東金融旗下城市計算事業部也邁開步伐。

城市計算，之前概念並不廣為人知，但在 AI 和大資料大背景下，這一多學科交叉的新興領域熱度在急劇升溫。

所謂城市計算，就是將城市中無處不在的感知系統與先進的資料管理方法、多元的時空大資料分析模型相結合，洞察城市的過去、掌控城市的現在並預測和優化城市的未來。

這也是 AI 中最具現實性和挑戰性的領域，還有「皇冠上的明珠」之稱。

而京東金融要挑戰，也並非完全從頭開始。京東集團原本就有電商、金融和物流等方面的多年積累，有助於提供城市規劃、交通、環境、能源、商業和安全等領域 AI 解決方案。

技術上來講，城市計算包括城市資料的感知和獲取、資料的管理、資料的分析和挖掘以及資料的服務和提供。這四個層面連成一個環路，不斷自動地在不干擾人生活的情況下，用大資料和人工智慧方法解決城市的大挑戰。

而京東金融認為，在這個過程中, 時空大資料的應用尤其重要，在城市場景中，空間資料和時間變化資料相結合，例如樓的位置、車的位置、道路的結構，再結合人的移動性、車流量、地表溫度等，就會呈現動態、計算複雜且非常直接的現實問題。

於是京東金融的城市計算以此切入，提出解決問題的兩大關鍵點：

第一，強調時空資料的挖掘和管理方法，不止於 AI 中已有的視覺、語音和文字技術；

第二，強調多元資料融合，不是隻用一種資料，多資料融合，發現新路徑。

值得一提的是，思路和方案也快速得到了驗證。

# 城市計算成果

不妨直接看案例成果。

比如，城市違章停車檢測專案。

司空見慣的路邊違章停車，一方面會降低城市交通的效率，也引起交通擁堵，空氣汙染，甚至交通事故。於是有效及時的檢測，可以提高城市管理水平，併為城市規劃提供建議。

而現有的解決方案，無論是人工巡邏或是固定點的視訊採集，每個監測點的覆蓋範圍都十分有限。

基於此，京東金融提出一種通過挖掘大量共享單車軌跡資料來檢測違章停車的辦法。利用目標時間（例如當前一小時）的大量軌跡特徵和正常騎行軌跡特徵進行比較，推測哪些軌跡受到路邊違章停車的影響，從而快速判斷路段的違章停車狀況。比起通過視訊採集，更富實時性和準確性。

還有營業廳智慧選址。

以聯通為例，擁有 3 億多使用者和大量的線下營業廳，當業務成規模後，新客戶增長放緩限制了進一步的發展。線下營業廳過去多為使用者辦理電話卡、套餐等服務，而隨著網際網路時代的到來，更多客戶選擇線上辦理業務，線下新客戶增長速度更慢。

此時通過區域客戶畫像的精準描述，對智慧選址有很好的參考價值，能讓線上線下更好聯動。

於是京東金融利用 AI 模型，根據營業廳畫像（如營收）對目前的營業廳進行排序，為優質廳、潛力廳（可改造的）、老舊廳（可廢棄的）的選擇提供決策參考，進而基於人口覆蓋率和學習排序選址方法為未來建新的營業廳提供選址方案。

同時，可以根據營業廳周邊的使用者畫像資料來定義營業廳賣什麼價位或類別的產品，從而更精準的進行銷售。實現了 AI 對線下零售店的升級。

此外，還有 AI 改進救護車站點選址、AI 幫助火力發電節約能耗提高產能、基於大資料的管網水質預測、AI 助力信用城市等諸多實際案例，不僅利用 AI 等技術解決了城市多年痼疾，也促進了 AI 等技術從學研到顯示的轉換，讓更多科研人員心血發揮出更大價值。

一系列的技術成果及進展，也客觀上增強了京東金融城市計算業務的人才吸引力。

# 新時代打法

有資料基礎，科技定位清晰，發展路線親民，還敢於在最前沿的 AI 科研領域及頂尖人才上下重金，四年多時間達到估值 1300 億，可謂自然而然。

值得注意的是，京東金融的戰略，目前也正是全球科技巨頭的新時代打法。亞馬遜、Google 都在從 B2C 公司，升級為 B2B2C 模式，都在利用 AI 和大資料搭建起更廣泛的技術輸出平臺。

新的平臺級機會、生態級機遇，實際也在緩緩展開。

比起亞馬遜和 Google，京東金融實在太年輕了。但從已有成績來看，戰略精準、戰術得當、守正出奇，加上沒有歷史包袱，展現出的加速度和潛能，不止有彎道超車的潛力，更可能是換道超車。

新時代序曲已經奏響，一切皆有可能。

- The End -

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