京东金融又有奇招：推出JDD空间站，启动客服对话语音识别大赛

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如果望文生义，很容易看不懂京东金融。

8 月 16 日，京东金融推出了国内首个距离产业界最近的数字探索者社区「JDD 空间站」(https://jdder.jd.com/)。同时，「京东金融对话语音识别大赛」也同步启动，并在国内首次开放数千小时的客服对话语音数据。

「JDD 空间站」内汇集了金融科技、智能供应链、智能城市等多领域的最前沿赛事，依托京东金融提供的集数据管理、算法开发执行环境于一体的数字探索环境，数字探索者可以在「JDD 空间站」内进行数据和 AI 竞赛、项目开源、数据共享等活动。

为让数字探索者第一时间体验「JDD 空间站」开放、共享的理念，京东金融在国内首次开放数千小时的客服对话语音数据，通过举办「京东金融对话语音识别大赛」，面向广大的语音技术爱好者、高校学生、企业开发者征集语音识别技术。冠亚季军可获得价值 50 万元的京东金融云 GPU 服务器 3 个月使用权，入围决赛的团队还有机会参加今年 11 月召开的「JDD 京东全球数字探索者大会」，与神秘嘉宾面对面探讨数字科技的未来。

这是去年京东金融举办的 JDD 大赛和大会的延续，也再次体现了这家公司专注数据和技术的定位，正是这种专注，保证了京东金融的快速崛起。

# 技术壁垒

从成立之初，京东就将自己定位为依靠大数据科技驱动的金融科技公司，依托庞大的业务量和用户数据，大数据挖掘成为对内业务支撑重要工具。

到 2015 年，京东金融已经投资了聚合数据、ZestFinance 等大数据服务公司，这也使得京东金融在转型进行对外价值输出的时候，在场景、数据挖掘和风控均具有一定的优势。

而且在转型 B2B2C 业务的同时，与大时代里的新技术浪潮共振共鸣，在大数据、机器学习、人工智能、区块链等新技术方面的布局恰逢其时。

时代级的技术机遇，十年一遇，但敢于押注的勇气魄力，不是人人都有。看到技术趋势，京东金融就重金投入，每年光资金方面的投入就有 100% 增速。

并且无上限重金吸引人才，打造梦之队。短短半年时间，前亚马逊首席科学家薄列峰来了，美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC) 计算机科学学院彭健博士来了，前微软亚洲研究院城市计算负责人郑宇也来了。

毫无疑问，物以类聚人以群分，人才吸附效应总是大牛加盟，也会相应吸引更大一批小牛，京东金融一时在技术圈内声势浩荡，技术大旗赢得认可。

人才有了，技术更强了，产品和行业影响力也便开始实力外溢。

今年 3 月，通过战略投资融信云，京东金融与前者联合为中小银行提供金融科技服务，即包含「IaaS+SaaS+FaaS」的全面金融科技服务，涵盖系统托管服务、网络金融业务输出、产品创新服务等模块。

其后，零售信贷业务全流程的产品「北斗七星」紧接着被推出，用来帮助中小银行提升零售信贷效率。

而且在「北斗七星」中，信贷、量化营销、智能身份识别、智能信贷系统、大数据风控、ABS 资产云工厂，风险运营等模块都内含最新的 AI 和大数据技术成果。

不仅能帮助中小银行及新兴民营银行从零启动零售信贷，将筹备期从至少半年缩短到一个月，还能增强银行的获客和活客能力，帮助中小银行将零售信贷规模最高提升 40%。于是一经推出，迅速接入近 30 家银行。

此外，面向数据营销领域，京东金融还推出了营销云产品「京东来客」和企业级数据服务平台「京东稻田」。京东来客定位技术驱动的营销平台，解决当前许多企业面临的获客和精准营销难题。京东稻田则为企业提供一站式解决方案的科技服务平台。

当然，虽然以科技自我定位，但金融依然是客户服务的核心。忧合作伙伴之忧，急客户之所急，于是京东金融还中科院自动化研究联手成立「智能金融风控联合实验室」，希望加强在大数据、AI 领域的技术储备和科研力量，研发出更优的风控算法模型，向行业输出更具竞争力的解决方案。

同时，更科技一面的新业务，宏图更大，技术更深。

# 新业务：城市计算

随着郑宇博士加盟，京东金融旗下城市计算事业部也迈开步伐。

城市计算，之前概念并不广为人知，但在 AI 和大数据大背景下，这一多学科交叉的新兴领域热度在急剧升温。

所谓城市计算，就是将城市中无处不在的感知系统与先进的数据管理方法、多元的时空大数据分析模型相结合，洞察城市的过去、掌控城市的现在并预测和优化城市的未来。

这也是 AI 中最具现实性和挑战性的领域，还有「皇冠上的明珠」之称。

而京东金融要挑战，也并非完全从头开始。京东集团原本就有电商、金融和物流等方面的多年积累，有助于提供城市规划、交通、环境、能源、商业和安全等领域 AI 解决方案。

技术上来讲，城市计算包括城市数据的感知和获取、数据的管理、数据的分析和挖掘以及数据的服务和提供。这四个层面连成一个环路，不断自动地在不干扰人生活的情况下，用大数据和人工智能方法解决城市的大挑战。

而京东金融认为，在这个过程中, 时空大数据的应用尤其重要，在城市场景中，空间数据和时间变化数据相结合，例如楼的位置、车的位置、道路的结构，再结合人的移动性、车流量、地表温度等，就会呈现动态、计算复杂且非常直接的现实问题。

于是京东金融的城市计算以此切入，提出解决问题的两大关键点：

第一，强调时空数据的挖掘和管理方法，不止于 AI 中已有的视觉、语音和文本技术；

第二，强调多元数据融合，不是只用一种数据，多数据融合，发现新路径。

值得一提的是，思路和方案也快速得到了验证。

# 城市计算成果

不妨直接看案例成果。

比如，城市违章停车检测项目。

司空见惯的路边违章停车，一方面会降低城市交通的效率，也引起交通拥堵，空气污染，甚至交通事故。于是有效及时的检测，可以提高城市管理水平，并为城市规划提供建议。

而现有的解决方案，无论是人工巡逻或是固定点的视频采集，每个监测点的覆盖范围都十分有限。

基于此，京东金融提出一种通过挖掘大量共享单车轨迹数据来检测违章停车的办法。利用目标时间（例如当前一小时）的大量轨迹特征和正常骑行轨迹特征进行比较，推测哪些轨迹受到路边违章停车的影响，从而快速判断路段的违章停车状况。比起通过视频采集，更富实时性和准确性。

还有营业厅智能选址。

以联通为例，拥有 3 亿多用户和大量的线下营业厅，当业务成规模后，新客户增长放缓限制了进一步的发展。线下营业厅过去多为用户办理电话卡、套餐等服务，而随着互联网时代的到来，更多客户选择线上办理业务，线下新客户增长速度更慢。

此时通过区域客户画像的精准描述，对智能选址有很好的参考价值，能让线上线下更好联动。

于是京东金融利用 AI 模型，根据营业厅画像（如营收）对目前的营业厅进行排序，为优质厅、潜力厅（可改造的）、老旧厅（可废弃的）的选择提供决策参考，进而基于人口覆盖率和学习排序选址方法为未来建新的营业厅提供选址方案。

同时，可以根据营业厅周边的用户画像数据来定义营业厅卖什么价位或类别的产品，从而更精准的进行销售。实现了 AI 对线下零售店的升级。

此外，还有 AI 改进救护车站点选址、AI 帮助火力发电节约能耗提高产能、基于大数据的管网水质预测、AI 助力信用城市等诸多实际案例，不仅利用 AI 等技术解决了城市多年痼疾，也促进了 AI 等技术从学研到显示的转换，让更多科研人员心血发挥出更大价值。

一系列的技术成果及进展，也客观上增强了京东金融城市计算业务的人才吸引力。

# 新时代打法

有数据基础，科技定位清晰，发展路线亲民，还敢于在最前沿的 AI 科研领域及顶尖人才上下重金，四年多时间达到估值 1300 亿，可谓自然而然。

值得注意的是，京东金融的战略，目前也正是全球科技巨头的新时代打法。亚马逊、Google 都在从 B2C 公司，升级为 B2B2C 模式，都在利用 AI 和大数据搭建起更广泛的技术输出平台。

新的平台级机会、生态级机遇，实际也在缓缓展开。

比起亚马逊和 Google，京东金融实在太年轻了。但从已有成绩来看，战略精准、战术得当、守正出奇，加上没有历史包袱，展现出的加速度和潜能，不止有弯道超车的潜力，更可能是换道超车。

新时代序曲已经奏响，一切皆有可能。

- The End -

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