“雙十一”購物狂歡節的陣勢真可謂一年比一年盛大了， 如今， 幾年前那個線上小型促銷活動已經成長為全民級別的消費盛宴， 而各大電商平臺的戰火也從線上廣告促銷燒到了線下實體陣營裡， 無論是公交站牌、地鐵視頻、還是電梯廣告， 無處不見雙十一的戰火硝煙。
而今年， 各大電商平臺更是將競爭升級到近年裡大火的人工智慧層面——也就是AI。 拿京東金融， 這個被劉強東在2017 JDD大會上點名表揚的團隊， 其AI技術賦能的行銷能力、風控能力都能在雙十一的場景下發揮了最大的作用。 對於用戶而言，
在前兩天的2017 JDD大會上， 京東創始人劉強東在介紹目前京東的“AI+”兩大應用時， 就專門提到了京東金融。
京東金融成立於2013年， 最初的定位是解決京東內部的金融問題， 經過了隨後幾次的業務重心調整後， 繼從金融科技公司的定位轉型成服務于金融機構的科技公司， 進一步強調和突出技術能力。
目前， 業界公認的人工智慧的幾大決定性因素在於資料、演算法、計算力。 而在過去四年， 京東金融不斷加強資料投入， 在資料量、資料來源、資料處理能力方面都有著不錯的進展。
截至目前， 京東金融擁有3.6億支付及金融用戶， 以及2.58億電商活躍用戶， 金融與零售場景下每天都有大量的交易， 並且都處在不斷動態調整過程中， 因而每日新增的龐大的資料量（200TB）為京東金融提供了海量資料基礎。
除了資料之外， 京東金融的另一大優勢來自於技術——前不久， 京東金融還上線了其人工智慧技術解決方案“京東超腦”， 為京東及其他合作夥伴提供提供人臉識別、虹膜識別、知識圖譜、自然語言等技術。
技術跟資料都有了， 接下來就是實際應用場景。 在京東實際業務的加成下， 京東金融能夠成功把這些新的技術運用到了包括在風險模型、量化運營、使用者洞察等各個金融領域中， 並且最終將這些能力投放到了業務線和產品層， 比如電商交易、線下支付、眾籌、保險ABS平臺等。
而在“雙十一”這個AI練兵場上，
隨著線上支付的發達， 用戶的個人安全也變得越來越重要， 畢竟一個帳號綁著無數銀行卡與信用卡， 還有各種白條、借貸、免密支付功能， 帳戶安全稍有差池， 損失慘重。
在這方面， 京東金融風險管理首先從用戶的帳戶登錄開始：京東金融建立了包括設備識別、人機識別、生物識別三大技術， 以及異常登錄模型和帳戶等級模型在內的帳戶安全體系。
拿設備識別為例， 在用戶登錄過程中， 通過設備識別、設備環境採集等技術， 再利用機器學習進行設備精准核算和判定。
而“異常登錄模型”則是保護使用者安全的核心模型——帳戶安全模型是由多層架構組成， 異常登陸模型就是接近於頂層架構的分類模型。 結合了前端收集的設備特徵編碼、生物資訊ID與歷史資料規律， 京東金融可以在迅速完成特徵加工與模型計算， 確保帳戶安全。
除了保障登陸安全之外，再用戶成功登陸帳號之後，京東金融還會根據使用者的流覽行為資料進行分析判斷、路徑學習，確認這是你本人在操作，而不是一個盜號的騙子。
舉個例子，當用戶在雙十一期間到京東商城購物，他會先看看優惠券，再去看商品，這種先後順序代表著使用者潛在的行為。
而反過來，壞人的路徑和好人是不一樣的。當一個帳戶被人接管、被盜用的時候，他的行為路徑應該是先看這個帳戶有多少錢，接下來就想著立刻轉帳出去，立刻去下個單，買個貴的東西，比如金條、iPhone等可以立即變現的商品。
通過京東金融的RNN時間序列演算法，京東金融如今已經可以分辨出好人與壞人的這種行為區別，對於“壞用戶”識別的準確率可以超過常規機器學習演算法的3倍以上——這一演算法研究已經被歐洲機器學習會議的2017PKDD收錄。
三、既能行銷推廣、又能建起“安全防火牆”對於商家而言，京東金融的AI則可以在智慧行銷幫助推廣、生物探針判斷風險用戶、以及對於大規模欺詐行為的提前挖掘與防範。
以智慧行銷為例，目前京東金融雲推出了“京東來客”項目，依靠京東金融的資料優勢+技術優勢，通過用戶洞察將行銷活動定向、精准投放到最優質的用戶，以更低成本實現高用戶留存率。
而生物探針技術則指的是京東金融在APP端，根據使用者在整個使用過程中的按壓力度、手指觸面等一百多個指標，通過用戶的行為去判斷這個人是否為風險用戶，實現用戶的身份判定，大量應用於反欺詐和防盜刷。
最後，也是最讓人興奮的一點——基於大規模圖計算的涉黑群體挖掘技術。
近年來，欺詐行為已經越來越具備隱蔽性、群體性、甚至是大規模團體作案，不管是欺詐還是洗錢還是其他的林林總總惡意的行為，它越來越傾向於變成群體性產業鏈的一系列相關事件的行為，這對於金融行業來說已經成為了一大難題。
風控已經不是一個單純的個體行為了，金融系統需要更多的把一個使用者和他的行為以及和他行為相關人的一系列行為都全部拿出來，在這個維度上去做風控才能更準確。
因此，在風險控制過程中，京東金融會運用圖計算技術，通過超過10億個用戶節點的圖，以及所有在這些節點上發生行為的相關行為的連接，最終可以把一系列的用戶和行為都描述出來，通過一個突破點從而延伸，抓住很多隱蔽在後面的欺詐行為，提前預防並攔截在體系之外。
這項演算法已經在京東金融交易欺詐，行銷欺詐，保險欺詐各個方面進行相應的應用，是京東金融整體業務的“安全防火牆”。
四、京東平臺雙十一最新資料智東西最新獲悉，11日0點到1點，白條支付交易額同比增長450%，7個小時白條支付交易額超去年11月11日全天。
11日0點到12點，京東支付訂單同比增長350%，支付峰值是去年5倍。
11.11期間，京東金融聯合品牌商共為用戶節省5億元，其中，白條用戶通過分期免息節省了3億元。
與此同時，京東金融還為供應商及協力廠商商戶提供了300億元貸款支援，幫助他們更好備戰11.11。
11.11期間，京東用戶最愛用的信用卡前五位是招商銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、工商銀行，最愛買的保險前五位是運費險、延長保、碎屏保、意外保、品質保。
結語：雙十一戰火升級，安全成第一考量要務目前，京東金融無論是在市場推廣還是安全保障方面，都有著顯著的效果。在市場推廣方面，在京東來客上線測試中，京東金融使得整個外部投放的點擊率在原來的效果上提升了25%，投放成本下降了20%。
而安全保障方面，京東金融通過AI技術已經實現了無人審核下的授信和放款業務，壞賬率和資損水準也低於行業平均值50%以上；在幫助銀行在信貸審核上的效率提高了10倍以上，客單成本降低了70%以上。
隨著“雙十一”越來越成為一個全民級別的盛會，大型電商平臺間的競爭已經從單純的促銷行銷競爭升級到技術層面、AI層面的競爭。電商平臺、移動支付的迅速普及雖然給我們帶來了眾多方便，但帳戶安全、資產安全永遠是所有用戶最關心的一部分。
確保帳戶安全。除了保障登陸安全之外，再用戶成功登陸帳號之後，京東金融還會根據使用者的流覽行為資料進行分析判斷、路徑學習，確認這是你本人在操作，而不是一個盜號的騙子。
舉個例子，當用戶在雙十一期間到京東商城購物，他會先看看優惠券，再去看商品，這種先後順序代表著使用者潛在的行為。
而反過來，壞人的路徑和好人是不一樣的。當一個帳戶被人接管、被盜用的時候，他的行為路徑應該是先看這個帳戶有多少錢，接下來就想著立刻轉帳出去，立刻去下個單，買個貴的東西，比如金條、iPhone等可以立即變現的商品。
通過京東金融的RNN時間序列演算法，京東金融如今已經可以分辨出好人與壞人的這種行為區別，對於“壞用戶”識別的準確率可以超過常規機器學習演算法的3倍以上——這一演算法研究已經被歐洲機器學習會議的2017PKDD收錄。
三、既能行銷推廣、又能建起“安全防火牆”對於商家而言，京東金融的AI則可以在智慧行銷幫助推廣、生物探針判斷風險用戶、以及對於大規模欺詐行為的提前挖掘與防範。
以智慧行銷為例，目前京東金融雲推出了“京東來客”項目，依靠京東金融的資料優勢+技術優勢，通過用戶洞察將行銷活動定向、精准投放到最優質的用戶，以更低成本實現高用戶留存率。
而生物探針技術則指的是京東金融在APP端，根據使用者在整個使用過程中的按壓力度、手指觸面等一百多個指標，通過用戶的行為去判斷這個人是否為風險用戶，實現用戶的身份判定，大量應用於反欺詐和防盜刷。
最後，也是最讓人興奮的一點——基於大規模圖計算的涉黑群體挖掘技術。
近年來，欺詐行為已經越來越具備隱蔽性、群體性、甚至是大規模團體作案，不管是欺詐還是洗錢還是其他的林林總總惡意的行為，它越來越傾向於變成群體性產業鏈的一系列相關事件的行為，這對於金融行業來說已經成為了一大難題。
風控已經不是一個單純的個體行為了，金融系統需要更多的把一個使用者和他的行為以及和他行為相關人的一系列行為都全部拿出來，在這個維度上去做風控才能更準確。
因此，在風險控制過程中，京東金融會運用圖計算技術，通過超過10億個用戶節點的圖，以及所有在這些節點上發生行為的相關行為的連接，最終可以把一系列的用戶和行為都描述出來，通過一個突破點從而延伸，抓住很多隱蔽在後面的欺詐行為，提前預防並攔截在體系之外。
這項演算法已經在京東金融交易欺詐，行銷欺詐，保險欺詐各個方面進行相應的應用，是京東金融整體業務的“安全防火牆”。
四、京東平臺雙十一最新資料智東西最新獲悉，11日0點到1點，白條支付交易額同比增長450%，7個小時白條支付交易額超去年11月11日全天。
11日0點到12點，京東支付訂單同比增長350%，支付峰值是去年5倍。
11.11期間，京東金融聯合品牌商共為用戶節省5億元，其中，白條用戶通過分期免息節省了3億元。
與此同時，京東金融還為供應商及協力廠商商戶提供了300億元貸款支援，幫助他們更好備戰11.11。
11.11期間，京東用戶最愛用的信用卡前五位是招商銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、工商銀行，最愛買的保險前五位是運費險、延長保、碎屏保、意外保、品質保。
結語：雙十一戰火升級，安全成第一考量要務目前，京東金融無論是在市場推廣還是安全保障方面，都有著顯著的效果。在市場推廣方面，在京東來客上線測試中，京東金融使得整個外部投放的點擊率在原來的效果上提升了25%，投放成本下降了20%。
而安全保障方面，京東金融通過AI技術已經實現了無人審核下的授信和放款業務，壞賬率和資損水準也低於行業平均值50%以上；在幫助銀行在信貸審核上的效率提高了10倍以上，客單成本降低了70%以上。
隨著“雙十一”越來越成為一個全民級別的盛會，大型電商平臺間的競爭已經從單純的促銷行銷競爭升級到技術層面、AI層面的競爭。電商平臺、移動支付的迅速普及雖然給我們帶來了眾多方便，但帳戶安全、資產安全永遠是所有用戶最關心的一部分。