京东金融云发布：从数据中来，到实体中去
内容来源：2017年11月6日，由京东金融与红杉资本联合主办的首届“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”正式在北京拉开大幕。大会上，京东金融副总裁、技术研发事业部总经理曹鹏发表主题演讲。笔记侠作为合作方，经主办方审阅授权发布。
责编 | 清野 kay
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本文新鲜度：★★★★★ 口感：金蛋
笔记君邀您，先思考：
京东金融有哪三大优势？
京东金融云的架构是怎样的？
京东来客怎么定义？
大家好！很高兴今天能有机会跟大家分享一下我们京东金融过去跟现在做的一些事情，也希望能有机会跟大家讨论一下怎么样才能创造出更多的价值。
一、从数据中来，到实体中去
先做一个自我介绍，京东应该大家很熟悉，现在是中国最大的零售商，2016年我们的GMV（Gross Merchandise Volume，在电商网站定义里面是网站成交金额，实际指的是拍下订单金额，包含付款和未付款的部分）将近1万亿，服务人口覆盖了全国99%的区域。
京东金融就是京东在2013年的体系里面孵化出来的一家技术公司。
我们在做什么？用一句话概括，从数据中来，到实体中去。
连接数据跟实体的就是我们的技术，我们的定位也在几年时间里面不断思考和调整，从最早的互联网金融公司到后面的金融科技公司，大家可以看到，现在我们的定位是一家服务于金融机构的科技公司，我们可以帮助金融机构提高效率、降低成本，增加收入。
四年的时间，我们快速搭建了从企业金融、供应链金融、消费金融到财富管理、支付到最新的海外业务等十大业务板块，服务了3.6亿个人用户，超过8百万线上、线下商户，四年交易规模累计增长了24倍。
所以，现在京东金融已经是全球金融科技里面增长最快的公司之一了！
并且我们的增长得到了整个行业的认可，2017年我们获得了亚洲银行家信贷风控技术实施奖和欧洲金融全球卓越司库奖，前者代表了金融对我们金融风控的认可，后者代表了对我们商业模式的认可。
二、京东金融的三大优势：
场景、数据、技术
很多人会问，京东金融为什么发展这么快？其实非常简单，我们有三个得天独厚的优势，场景、数据、技术。
①场景
大家可以看到我们有非常丰富的场景，从互联网到零售、物流、支付，再从校园到城市、农村，这么丰富的场景给我们做业务的创新和尝试提供了无数的机会和可能性，所以我们才能够这么快速地做这么多创新性的业务。
②数据
大家知道我们是一家互联网公司，互联网公司的大数据基因是与生俱来的，从前端的场景里积累了大量数据，而且我们的数据特点不光大，不光类型多，在数据的厚度和活性上面也有非常不错的表现。
大家应该知道，做一个风控模型你的数据量可能很大但是很薄，这个是做不了的。
另外数据也有时效性，一个样本集一年以后的有效数据可能只有50%，到了第三年的时候，真正能再有效的数据可能只有10%。
这样的数据量再大也没有用，所以我们花了很大的精力构建我们的数据体系，现在我们已经有超过30多个数据源，对于用户的标签有超过3万，系统每天增加200TB的数据，处理超过200亿条的用户行为日志，这就是我们的数据能力。
③技术
这个词很宽，但是在这个领域里面我们经常用到的可能就是三个词，人工智能(AI)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)。
对于京东金融来讲，从我们成立的第一天起，所有的系统架构都是基于人的、分布式的，成立的时候就有很强的海量数据处理能力。这几年我们在补什么？花了很多精力重点补充了人工智能相关的技术。
到今天为止，我们的技术已经从最底层的数据处理、标注、计算能力的分配到中间那一层算法的构建、通用的算法服务，再到最上面一层针对于金融的特定场景所做的产品层，我们已经构建了完全的AI能力。
三、京东金融云
大家可能会说，你说了半天跟我们有什么关系？
就好像我们开始说的，我们想要做的就是服务传统金融机构，希望能够和金融机构做一个深度的连接，形成利益共同体，把我们两方的能力进行互补。
这个合作模式是怎样的？
我们不是想要进来跟大家竞争，也不是说我要去卖一套软件，我们更希望的是，我们不是卖你一台发动机，我们是要跟你一起来造一台车，一台很漂亮的马力强劲的车，这样我们可以乘着它一起把这个行业带得更远。
为了实现这个目标，我们做了什么？
我们把四年之间所积累的所有数据和技术进行了重新整合和打包，然后推出了整个的京东金融云服务。大家可以看到，市场上的云的服务商很多，他们大部分其实都集中在下面的两层做基础设施、做平台。
京东金融云特点在哪里？
我们不仅有底层的云服务的构建能力，还有最上面的一层FAAS金融科技及服务。
这里面装的就是我们积累下来的从支付到账户、风控、营销、资产证券化一系列的模块化能力，这样我才能够更好的跟我们所有的金融机构进行对接、整合，才能够更贴近终端场景、终端用户，才能够达到更好的效果。
金融云的服务产品很多，也没有办法一一给大家解释，下面我就从相对通用的模块给大家做一展开。
1.智能营销
我们的智能营销模块叫京东来客。
京东来客怎么定义？
我们要做到运营的效率和成本的控制率做一个完美的结合，那么，营销这个事情说起来可能很复杂，不同的行业也不一样，但是归根到底基本都会定在这指标上面，一个是LTV，一个CAC。
LTV是什么？
就是用户整个生命周期里面能够为你贡献的价值，CAC就是你为了获取用户所获得成本。我们的来客系统就在这两件事情上做文章：
一方面，通过非常高效的运营工具帮助你去提升用户黏性增加转化，增加用户对你的贡献；
另一方面，通过精准的模型投放，降低你的获客成本。
怎么做到？很简单，前面已经说了，我手里有大量的数据，有超过3万的用户标签。
我们会在这套系统里面开放我们之前积累的所有的用户标签，开放京东十几年运营和营销所积累下来的经验，把它变成模型物化在系统里面，大家就可以直接使用。
简单来讲，一个合作伙伴的运营人员可以使用我们的系统快速搭建一个活动营销的页面，然后选择一个跟你的活动最匹配的模型，通过我们线上、线下打通的渠道投放出去，后面有非常完备的数据和报表分析系统。
你说，我的经验不够，怎么办？不够也没有关系，一方面我们有丰富的模板可以给你使用，另一方面，所有的投放模型都有机器学习，它可以以小时为纬度进行自我优化和迭代。
另外，我们还有非常有特色的智能定价，这个系统我想给大家解释一下。
举个例子，假如说我是一家银行，我想发行我的信用卡，我要做一个活动，给用户发红包做利益刺激，这个红包定多少钱？10块钱？20块钱？50块钱？还是200块钱？不知道。
可能做运营有经验的人员就会来说，我来做一个试验，我可以做几个方案放到线上投放，看哪个效果最好。这么做对不对？对。因为你做运营已经有了运营数据化驱动运营的思路了。如果说“不对”，为什么不对？
给大家讲一个段子，这是一个真事。
有一天在网上看到一个友商的高层发表了一段针对京东的评论，原话记不清了，大概是说京东真是老土，就会拿一些小恩小惠去吸引那些低端用户，怪不得高净值的人不跟你玩。
说实在的，刚开始看到评论我非常生气，我觉得你这是在误导群众，别人不知道，你作为业内从业者还不知道？我们这个东西做过测试，小恩小惠，受众最大，转化率很高，成本很低，我整个的活动效果很好，为什么要批评我？
但是，我们有一个文化，就是别人一旦批评你，不管怎么样你得想这里面一定有些问题你可以去思考、改进。
所以，我们就关起门来复盘这个案例，一复盘发现确实这里面有问题。活动的额度低，能拉来大量的客户，成本不高，但你拉来的都是些低净值的客户，高端的客户不跟你玩，看不上。
怎么办？你把你的净值提高嘛。你办一张卡给别人送200，这也不行。本来你用10块钱可以买到的客户，额外付出190块钱的成本。
怎么办？所以这件事上，不管怎样做测试都不行，不管最终的活动方案选择的是10块钱、20块钱、50块钱还是200块钱都是错的，那怎么办？
我们针对这种情况特别研发出来了最有特色的智能定价，我们可以把一个活动的方案分成很多个期间段，对每个期间段找最适合他的人群进行投放，这也是我们的活动特点。
所以综合前面所说的，高效的活动搭建、精准的投放、智能的定价，这就是我们来客平台的优势。
下面给大家看一下具体的系统界面。这一页是整个活动效果，整个内部系统在测试的时候，提升了25%点击率的同时把整个获客成本下降了20%。
在我们系统操作的界面，可以用内置的模板非常快速的搭建一个活动，例如抽奖的活动，里面提供了大量丰富的利益点，可能是京东的京豆或者京东白条的免息券。
这个时候我们可以给商户提供活动策略和针对活动的人群；如果没有合适的，可以用我们的标签体系快速创建一个新的适合你活动的客群。
完毕后就进入投放环节，用活动自动生成一些活动的素材，就可以把它投放出去了。
投放完成以后，大家可以看到数据，我们对于投放的渠道效果有非常完备的报表。
另外，对于活动整个的投入、产出也有详尽的分析，这个分析不是单一以这个活动的纬度，还有与整个平台上面所有同类活动的对比，这样你可以看自己的活动哪些方面会比同类好，哪些方面有差距，需要调整。
需要强调的是，我们所有的数据都是实时的，这样，运营人员就可以快速地根据活动投放的效果调整活动方案，不需要像从前一样做活动要等一周，活动营销出来之后再去调整。
看完营销，再谈一下风控。
金融行业从业人员都应该知道，风控是金融的核心能力，风控的好坏直接决定你的系统风险和你的成本。
2.智能风控
京东金融在过去几年中所做的业务，不论是供应链金融，还是消费金融、个人财富、支付，都需要强大的风控能力。所以经过了几年的沉淀，我们已经建立了一整套基于数据的完善的风控模型和体系。
这个模型有什么特点？一句话概括，我认为这是一个个性化和群体关系的完美融合。
①个性化
与传统的机构风控相比，我们的风控从建立第一天开始就是基于大数据。也就是说，即使同样的一个业务，不同标签的人进来，你可能会走到不同的风控模型里面去，然后系统会给你不同的信用额度、给你不同的风险定价。
大家可以看到，银行的信用卡额度基本都是整数，整千，整万。但京东白条额度计算非常精确，到元；而且每个人的还款利率可能是有差异的，后面所接的资产也会是有差异的，这就是我们模型个性化的地方。
②群体关系
最早的风控模型都是围绕着一个用户本身、一笔交易本身做的，但是随着我们的业务的发展，不管是在做授信的模型，还是在做反欺诈的模型、反洗钱的模型，我们都发现用户的关系和交易的关系，在整个模型里对他的计算结果影响已经越来越大了。
所以，我们的风控模型也会从最传统的单一客户、单一交易的单纬度模型上升为基于用户关系链和交易链的多维复合模型，这是我们的模型的特点。
说完了基于核心技术的风控，我们来谈一下我们在用户的深度识别和反欺诈领域做的很多前沿技术的探索。
最简单、最常见的是人脸识别，我们已经将人脸识别技术成熟应用在登录、授信、支付、反欺诈，还有营销的各个领域上面。我们的人脸识别的准确度不仅行业领先，还花了大量的精力去做防攻击。
315晚会上面讲过，人脸识别的弱点就是被攻击、被伪造，我们的反攻击模块基本可以识别目前市面上所有的已知的攻击方法，不论你是拿一张照片还是拿一段视频，还是像315晚会那样拿你的脸做一个3D建模，亦或是把你的头打印出来放到我们的系统中做测试，都没有问题，我们都可以精准的识别并把这个攻击蔽掉。
整个过程是完全无感的，不需要像传统的活体识别一样需要你配合睁眼、张嘴、做动作，这个技术跟苹果推出的最新技术是一样的。
除了人脸之外我们还做了很多储备的识别技术，比如声纹、虹膜、掌纹支付，我们在做储备和测试。
另外，今天还想跟大家谈一下我们很快就要搭载的新技术：生物探针技术。
说得简单点，就是大家手里都有手机，手机其实是有传感器的，可以捕获你的很多信息，包括你拿手机的角度、移动加速度、点击屏幕的力度、滑动的面积等，我们用超过120项特征去描述这个用户的行为。
这个技术可以大量用于反欺诈，比如说机器人的攻击在手机传感器上是没有这些参数的。
还有那些羊毛党（指那些专门选择互联网公司的营销活动期间，以低成本甚至零成本换取高额奖励的人），可能一个人在那里点击几十台手机，他这时的使用习惯明显跟正常人是不一样的，这样生物探针技术都可以识别出来。
更进一步的是，我们现在做的是本人的识别，同样一台设备自己在使用的时候和交给你的朋友使用，习惯是不一样的，哪怕就是一个短短的6位密码的习惯都可以识别出来。
这有两方面好处：
一方面，对真正的用户本人，可以很大的提升体验。你不需要经历整个支付过程，因为系统要对你进行健全，识别你之后，支付密码、支付验证就都不需要了。
另一方面，对于非本人用户，即使你拿到别人的手机，从机主嘴里把支付密码骗出来，也没有用，我们可能会给你加验，说我们还是看一看你的人脸吧，看你到底是不是本人，这样可以最大限度的保护我们的用户资产的安全。
与营销平台的“来客”一样，我们会把我们的风控能力包装成一个产品，叫“安全魔方”，里面会标配很多针对金融场景有需求的风控模式，并且部署方式也很灵活，这样我就可以更好的和我的合作伙伴一起把整个的风控水平进行提升。
有关金融云的内容很多，今天没有办法一一展示。
最后，引用刘总在整个生态建设中用的三个词，那就是“共生、互生和再生”。我希望京东金融能够有机会更多金融机构一起互相支持、互相帮助，为整个金融行业的发展和突破贡献一份力量。
谢谢大家！
一篇不过瘾，京东笔记打包大放送