題記：

《金融時報》創刊于 1987 年 5 月 1 日，由中國人民銀行、中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、中國人民保險公司、交通銀行和中信實業銀行等八大金融機構共同出資聯合創辦，中國人民銀行主管。其核心版面《理論周刊》，主要以對行業知名學者、專家專訪為主，通過與這些行業領袖深度對話，詳解我國經濟發展過程中的重要命題。

近日，京東金融CEO陳生強接受《金融時報·理論周刊》專訪，圍繞中國目前數字經濟的發展狀況、金融機構如何向數字化轉型等熱點問題，闡述了他作為一線科技從業領軍者的獨到見解，詳解了科技推動金融機構數字化發展的路徑推演。以下為陳生強接受專訪的實錄：

記者：發展數字經濟已經上升為國家戰略高度。您認為發展數字經濟的關鍵是什么？

陳生強：發展數字經濟是國家重要發展戰略。在全國網絡安全與信息化工作會議上，確立了我國要發展數字經濟，加快推動數字產業化和產業數字化，推動互聯網、大數據、人工智能（下稱“AI”）和實體經濟深度融合，加快制造業、農業、服務業的數字化、網絡化和智能化。

發展數字經濟，關鍵是要實現實體企業與新技術的融合。而要實現這個融合，實體企業一方面需要自身不斷加大技術投入;另一方面也需要科技公司提供企業服務助力。從全球經驗來看，以技術為底層的企業服務公司能夠幫助實體企業不斷釋放新的動能。

從技術條件上來看，中國催生新興數字化企業服務的技術土壤也已經成熟。

首先，移動互聯網應用全球領先。基于移動支付衍生出的各種商業模式，超過7億的全球最多接納移動互聯的成熟用戶，用戶的數字化和場景的數字化初具成效，使得中國現在是全球最具備做線上線下融合基礎的一個國家。

其次，AI技術的應用全球領先。在零售、金融、物流等諸多行業，中國科技公司利用AI技術從服務C端逐步轉向服務B端轉換，連通消費端與生產端，使得產品的數字化和運營管理的數字化成為可能。

從信息化、SaaS化，移動化，再到AI化，每一次技術升級以及基于新技術的企業服務升級都會驅動一波經濟增長。當下的中國，正處在上述四個模式同步發展的階段，即信息化、SaaS化、移動化和AI化的四化合一。這四化合一，構成了數字化企業服務。

記者：京東金融是如何做數字化企業服務的？

陳生強:京東金融現在定位為服務金融機構的數字科技公司，實際上就是用B2B2C的模式，為金融機構提供數字化的企業服務。我們將與金融機構融合，助力金融機構實現在場景和用戶、產品以及運營和管理上實現數字化。主要包括：助力金融機構將數字資產化和助力金融機構將資產數字化，從資產端、資金端兩大方面，降低成本、提高效率，增加收入。

拿資產端的零售信貸業務來說，這是一個有巨大市場空間的業務，但如何做好這塊業務一直是中小銀行的難題。即要能持續用較低的成本和較高的效率接觸到全新客群，又要在全新客群和存量客群中識別出優質客戶，降低欺詐和信用風險，這二者對于數字化基礎薄弱的中小銀行而言，都是很難的事情。

為了解決這個問題，京東金融通過解耦自身的數字化能力，作出智能信貸服務產品，幫助中小銀行在獲客、審核、運營、風險定價、反欺詐、貸后管理以及資產證券化等業務全鏈條實現數字化升級。數據顯示，智能信貸服務產品可以讓銀行從零開始啟動零售信貸業務，籌備期可從原來的至少半年縮短到1個月；線上線下獲客效率可以提高3倍以上，信貸審核效率提高10倍以上，客單成本降低70%以上，逾期資產回收率比行業高出15%，零售信貸整體規模提升40%以上。

金融是第三產業，未來，我們還可以利用在金融服務上積累的數字化能力，再去服務制造業、農業，直至將整個實體經濟實現數字化。

記者：以金融服務為切入點，實現實體經濟的數字化。以目前的現實狀況，金融機構如何向全面數字化轉型？

陳生強：我認為：一是融合，與科技企業融合，這也是大勢所趨。京東金融秉持開放的心態，能夠與金融機構真正的融合在一起，讓金融機構能夠真正的獲取用戶，并提升獲取服務價值的能力。我們所有的科技服務都可以積木的形式應需組合，既能夠在云端部署，又能夠為金融機構提供本地化部署的服務。

二是回歸，也就是金融回歸金融，科技回歸科技。科技公司扮演金融機構服務商的角色，先用數字化解決金融的問題，再把金融業務還給金融機構。京東金融愿意打造一個盟友的生態，使金融行業和科技行業最終能夠形成一個共生、互生和再生的新生態。

記者：數字金融的一大方向就是AI。請您結合京東金融的實踐，談談AI 在業務中的應用。

陳生強：金融行業作為社會經濟發展的潤滑劑，是一個非常適合引入AI的領域。金融業服務遍布社會經濟生活的各個領域，沉淀了大量有價值的市場數據、客戶信息、風控信息等，通過運用AI的方法，依托已積累的海量數據，能夠提供足量的數據進行學習，不斷完善模型，甚至能夠形成超過人類的知識回答能力。尤其在風險管理與交易這種對復雜數據的處理方面，AI的應用將大幅降低人力成本并提升金融風控及業務處理能力。

目前京東金融在AI方面的運用主要體現在以下幾個方面：

一是金融風控。京東金融風控體系利用深度學習、圖計算、生物探針等AI技術，已實現無人工審核授信和放款，逾期率和資損水平低于行業平均值50%以上。此外,京東金融還實現了智能風控能力的輸出，幫助銀行在信貸審核上效率提高10倍以上，客單成本降低70%以上。

在反欺詐模型上，圖計算能夠通過超過14億個用戶節點的圖以及所有在這些節點上發生的相關行為的連接，這樣就把一系列的用戶和行為都描述出來。我們的生物探針技術可以通過手機終端采集到用戶在整個使用過程中超過120個指標，比如，按壓力度、設備仰角、手指觸面、線性加速度、觸點間隔等，通過機器學習計算專屬行為模型，實現用戶的身份判定。

二是精準營銷。京東金融將大數據與AI技術能力“打包”，開放給金融機構及企業客戶，幫助解決獲客難、營銷成本高、AI技術薄弱等難題。

其中，京東來客定位技術驅動的營銷平臺，旨在解決當前許多企業面臨的獲客和精準營銷難題，幫助企業實現營銷活動更定向、精準投放，在節約成本的同時實現高水平的留存率。京東金融的AI+數據實力，則為這一用戶運營理念的實現，提供了強有力的技術支撐。

​三是數字化企業服務。京東稻田聚合AI服務、輿情服務、行研服務、量化服務、風控服務于一身，基于億級海量、多維、動態的數據資源以及數據挖掘和建模能力，疊加生物識別等人工智能技術，為金融機構、電商、政府提供風控體系、精準營銷、證券數據、行研報告等多種定制化服務。