不做“浮冰”，深挖AI技术和场景 | 文末福利
最后更新：2020-04-03 11:48:37 手机定位技术交流文章
典型的技术专家似乎有“说话便宜，给我看代码”的气质。在与京东金融科技副总裁曹鹏交谈的过程中，当他在开头说“我们属于更真实的”时，你很快就能从他随后的对话中用很少的修饰词来验证。
首先，当被问及JD.com金融是否像其他企业一样将“金融大脑”的标签传递给外部世界时，他表示，他们更关心技术是否能帮助客户或促进行业解决问题。京东金融想要在技术上呈现的直观印象或抱负是什么？当你认为这次你会听到新的想法时，他说了和他刚才说的一样的答案，“就这么简单。”
京东金融如何利用技术帮助客户或行业解决问题？在京东的金融网站上，你可以看到所有与智能金融相关的内容都在金融云栏目下。这种企业服务云平台被认为是提供FaaS(金融技术即服务)，实际上是一个广泛的“框架”，所有人工智能功能都放在其中。
许多子菜单中列出的人工智能技术、基本服务和解决方案可以说是一个令人眼花缭乱的阵列。然而，曹鹏强调说，谈论智力不能只谈论单一的功能点，它的价值非常有限。JD.com金融更愿意在这些技术主题上做扎实的工作，因为开采得越深，他们就会发现他们需要更多的能力。“例如，整个控风模型将被拆除得特别精细，例如，一个模块可能需要在凌晨3: 00到3: 00之间进行现场测试。”他认为，只有这样做，才能从本质上为整个行业带来更多价值，其生命力才会更强。
为了向传统金融业输出自己的技术方案，曹鹏梳理出京东金融在三个方面的优势:一是技术点本身；第二是理解和挖掘数据。第三是对互联网公司和用户操作的理解。
在此基础上，人工智能技术大本营与曹鹏谈及京东金融为传统银行提供的智能运营和智能控风解决方案，以及他对人工智能技术与场景结合的思考。
传统银行:人工智能帮助运营和风力控制升级
曹鹏介绍了京东金融与工商银行合作的情况。京东金融有一个营销平台，工行将向京东金融移交一些信用卡和电子客户的客户收购项目。例如，“工行白”方案是一个综合数字银行项目。这是工行与京东金融在客户、账户、数据、信息、资金等方面深入整合的结果。双方都使用大数据、人工智能和其他技术构建了一个新的零售金融场景，在传统银行模式之外的零散时间内满足关键金融需求。在风险控制方面，京东的大数据风险控制系统将为大量金融机构和银行提供信用评估，客户可以根据这些数据向终端用户提供贷款。
与以前的“链式”控风模型相比——控风模型是一个单一的积分卡或一维的决策量模型，可以手动控制——目前的控风模型中的变量比较庞杂，有600多个变量加上时间序列数据，一个模型中可能有60万个数据，此时系统中变量的特征值需要通过人工智能算法进行调整。
其次，原有的风力控制系统可能是基于单个用户来设计的，但是当前的系统可以链接到一系列的个人用户网络:一系列的动作基于用户的个人节点，然后访问用户的账户，以及与该账户相关联的其他信息。
这背后最重要的技术支持是图计算，它是知识图中一项重要的底层技术。由于传统的数据存储和使用方式已经不能满足海量数据的需求，现在主要的数据存储方式是图形数据库。什么是图形数据库？曹鹏解释说，它的特点是“节点和边缘”。每个标识都是图形数据库中的一个节点，节点由一条边连接。在进行复杂的网络计算时，例如在简单的模型计算中，如果您输入用户的手机号码或身份证地址，就可以评估这些信息背后的信用风险级别，而且效率非常高。
此外，还有生物探针技术来提高安全性。用户可以根据手机的角度、移动速度和接触压力来判断用户的习惯。首先，它可以用来避免自动登录时机器人批处理脚本的攻击。然而，技术深化后，它甚至可以确定手机用户是否是自己。如果不是，则需要人脸识别进行验证。
这些技术的使用无疑提高了客户的运营效率，但京东金融强调仍需给客户带来新的增值。这反映了什么？
在曹鹏看来，银行的运营和控制主要关注“新客户来自哪里以及如何向客户提供信贷”这两大问题。首先，传统的获取客户的方式主要是线下，而JD.com金融将整合线上和线下运营的各种创新思路和方法，以扩大客户的比例。其次，传统银行缺乏对场景和终端用户的理解，这导致了信贷服务门槛的提高。然而，在京东补充了风力控制能力后，能够提供信用服务的用户比例大幅增加。
这些都与传统银行和京东金融不同的产品设计理念有关。前者的想法是基于不同的产品线，而后者的想法是基于客户群体(例如不同的收入群体)设计相应的产品。例如，原来的两类用户只能在传统模式下开户，但现在京东金融开始为特定的客户群设计金融产品的风险偏好，然后用自己的操作能力将产品推到客户群最容易接近的场景。曹鹏表示，这些是银行的新增量。
技术和场景的深度挖掘
曹鹏对他们目前取得的成就不满意。即使在他的“成熟操作和风力控制”这两个领域，他也认为仍需要整理的大量技术和产品能力尚未真正落地。
“深入”是曹鹏在采访中不断强调的一个词。虽然JD.com金融的发展模式是基于平台的，但他认为人工智能技术要想与场景和业务深度结合，就必须对业务有足够的了解，才能体现技术的价值，否则只是一个像浮冰一样的单一功能点。因此，对于那些更强调通用解决方案的企业来说，在他看来，如果他们没有对数据和场景的深入理解，没有提供一个完整的系统来解决业务目标，就很难仅仅通过提供技术来构建强大的竞争壁垒。
目前，JD.com金融主要为其客户提供定制解决方案，成本高昂，因此他们正在考虑大规模高效地推广这些解决方案。然而，在2B工业中，很难在标准化和需求差异之间找到平衡。即便如此，他们仍在努力逐步提供传统银行中一些空白色解决方案的客户可以接受的标准化服务。
京东的下一个计划是继续将人工智能技术与更多场景集成，比如基于用户行为特征的真实性测试。在曹鹏看来，人工智能将成为一种较低层次的技术。更多的人、场景和企业应该真正使用人工智能功能，而不是继续发射概念。在某种程度上，曹鹏认为，JD.com金融最近推出的“JDD 空站间”平台也体现了推动人工智能成为整个行业基础的能力。这是一个数据和人工智能开发者相互交流的社区。它也是数据和人工智能竞赛的平台。首届邀请赛“对话语音识别大赛”同时启动。
此外，他们还必须努力深化线上和线下的整合，特别是将在线验证的经验和模式复制到线下，并重新激活线下流量。
曹鹏说，你走得越深，你越会发现你不需要过多提及你现在正在做的事情，因为如果你挖两次，你会发现光靠这些是不够的。
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