357 京东金融

京东金融晒豪华朋友圈：不止“宇宙第一大行”光大也来了

2017-08-31 原创互金咖

京东金融在朋友圈里晒出了其最新的金融圈朋友。

8月31日，京东金融宣布与中国光大银行签署战略合作协议，成为光大银行在金融科技层面第一个战略合作伙伴，光大银行也成为京东金融第一个签署战略合作的全国性股份制商业银行。

今年以来，京东金融的金融朋友圈不断扩围。京东金融与政策性银行、大型国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村金融机构的合作先后落地。

就在今年6月，京东金融已经与“宇宙第一大行”工行达成全面合作。此前于今年1月4日，京东金融与中国银联签署战略合作协议，成为首批接入银联二维码的非银机构。

7月之后，京东金融又相继宣布了与亚联、山东城商行联盟、广东农信、国开行陕西分行的合作。

事实上，在新常态的经济环境下，面对更加纷繁复杂的机遇与挑战，国内银行业也加快转型升级步伐。如今，“宇宙第一大行”都已经放下身段向外抛出橄榄枝，银行业与各类金融科技企业融合已成为一种潮流。

不过，银行业与金融科技公司开展业务合作的同时，需要银行对自身管理做出积极调整，包括内部的组织、制度、考核与监督体系的调整，才能做到拓展业务的同时有效防控风险。

“金融不是开一家店”

互金咖获悉，京东金融此次与光大银行双方的合作将从产品层面上升到场景和用户层面，进一步加强在大数据风控、用户画像、人工智能等方面的优势互补，拓展智能客服、智能投顾、消费金融等业务场景，通过数据和技术实现业务的深度连接。

京东金融金融科技事业部总经理谢锦生表示，“金融不是开一家店，而是要嵌入各种场景，为用户提供随处可见的服务。”在其看来，京东金融的赋能，是通过数据和科技能力促进光大银行贴近场景，贴近用户，创造出新的业务模式。

截至目前，京东金融正在努力为金融服务进行全链条的赋能，并非只是流量、渠道等浅层次的东西，而是真正能对其核心业务进行重塑。

依托京东体系内数亿用户以及数十万合作伙伴所积累的电商数据、金融数据以及各类第三方数据，利用人工智能、生物识别、云计算、区块链等新兴科技，京东金融开发出风险量化模型体系、精准营销模型体系、智能投顾模型体系以及用户洞察模型体系等诸多前沿应用模型体系，并应用于金融场景之中。

另外一个亮点是人工智能。目前，京东金融已将人工智能技术嵌入支付、消费金融、供应链金融等各项业务，其人工智能包含机器学习、深度学习技术；可以应用于图谱网络、生物识别（人脸、指纹、声纹、DNA）、行为路径分析、图像识别等技术之上。

此前，双方已在云支付、云缴费、小白信用卡、资产证券化、互联网融资等诸多领域实现合作。

此次战略合作的签署，意味着京东金融与光大银行未来的合作将实现从1.0到2.0的跨越。如果说1.0的合作模式是整合双方优势资源，聚焦具体产品，那么2.0的合作将全面覆盖入口、场景、用户，创造更多金融服务模式。

此外，从当天发布会透露的信息看，反欺诈已经成为京东金融跟金融机构合作的最广的一个领域。其安全魔方产品能够实现对申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、洗钱、羊毛党、虚假交易等行为的有效防范。

光大银行副行长李杰表示，光大银行将与京东金融在监管合规的前提下，深化互联网金融合作，为用户创造优质的金融服务体验。

银行业资产收益痛点

值得一提的是，近年来，虽然国内银行业金融机构利用互联网技术创新产品和服务的能力不断提高，但也越来越多的受到了来自互联网科技企业巨头们的挑战。

毕马威中国一份报告指出，从“移动触网”的人群分布不难看出，当下紧密拥抱移动互联的年轻一代，未来10-15年将全面进入能力、事业、财富和消费的高峰年龄段。届时，中国乃至世界主要地区的金融服务需求，将整体转向基于移动互联网和领先智能科技的时代，传统金融业务模式的转型与升级时间紧迫。

目前，国内银行业痛点在于，传统银行服务往往集中于某些特定领域，其竞争已经白热化，难以实现资产收益的提升。

对于传统银行业尚未全面覆盖的普惠金融领域，如收益率较高的大众化消费金融资产，还尚待进一步开拓。像场景金融，衍生于场景服务，是消费金融领域的一种新兴服务模式，主要是通过技术手段的推动，利用互联网提升原有的服务体验或应用于新的服务场景。

在互联网环境下，服务带来消费，消费带来支付、融资、保险等相关的金融属性需求。银行通过与社交平台、电子商务平台等机构合作，由获客能力很强的互联网企业在前端提供流量，或对接线下O2O服务等形式，有望实现场景与金融服务的无缝对接。不难看出，光大银行与京东金融此次战略合作也正有此用意。

而且，传统的零售金融服务营销，主要是通过线下网点开展的，对于个人客户的获取，不但精准度低，而且营销成本很高，较难实现个人客户的服务增值。

银行通过数据挖掘与大数据分析等技术手段，对用户特征、交易行为及服务需求进行全面采集与刻画，提取关键标签并形成体系。进而通过金融科技企业的支持，搭建基于客户分层的智能营销管理平台，实现个人客户信息的自动化与智能化管理，推进营销管理模式再造和完善。

“通过网络大数据和深度学习等技术的应用，银行可以通过提供更加场景化、个性化、定制化的金融服务，并有针对性的提供个性化服务定价，实现低成本高效率的获客和获益。”对此，有业内专家表示。

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最后更新：2017-10-07 22:48:15