2018-数字科技服务金融_48页-6mb

京东数字科技服务金融总结

核心内容

京东数字科技服务金融是数字科技与金融行业深度融合的典范，其基于场景、用户、产品和运营四个维度，全面推动金融业务的数字化转型。通过数据和技术的结合，数字科技企业为金融机构提供了更高效、低成本、精准的服务方式，推动了金融服务的智能化和场景化。

主要观点

1. 数据成为重要战略资源

   • 数据在科技与经济社会的交融中呈现爆发式增长，成为社会基础性战略资源。
   • 数据的动态性、多样性以及与科技的正反馈机制，使得数字科技能够有效提升行业效能。
   • 中国已成为世界公认的数字化大国，数字科技产业具备全球竞争力。

2. 科技企业服务模式的演变

   • 科技企业服务模式经历了信息化、SaaS化、移动化、AI化四个阶段，逐步从提供技术产品转变为提供服务产品。
   • 中国数字科技企业通过“四化合一”推动了服务模式的转型，为金融及其他行业提供全方位的数字化服务。

3. 数字科技与金融天然适配

   • 金融行业具有天然的数据属性，数字科技能够通过整合线上线下数据，帮助金融机构提升效率、降低成本、拓展服务范围。
   • 传统金融机构与数字科技企业合作，可实现互补共赢，增强金融服务的精准性和包容性。

4. 数字科技服务金融的四大维度

   • 场景维度：推动线上场景的全面融合与线下场景的智能化升级。
   • 用户维度：实现对存量用户的精准分层与对新增用户的广泛覆盖。
   • 产品维度：覆盖获客、营销、审核、定价、风控等全流程，形成整体优化方案。
   • 运营维度：借助人工智能实现智能化的财务、客服、巡检等运营环节，提升效率和体验。

关键信息

场景维度：无界融合

• 线上场景全方位融入：数字科技企业通过API接入互联网场景，为金融机构提供场景化金融服务，提升用户体验。
• 线下场景智能化升级：通过人脸识别、图像融合、客户洞察等技术，实现线下金融场景的智慧化转型。

用户维度：精准包容

• 存量客户：通过数据分层和精准分析，实现对客户行为和风险的精准识别。
• 新增用户：利用数据和场景优势，拓展金融服务覆盖范围，触达传统金融难以服务的客群。

产品维度：整体优化

• 获客与营销：数字科技通过智能撮合平台，帮助金融机构精准获客和营销。
• 审核与反欺诈：基于AI和大数据技术，实现自动化审核与智能反欺诈。
• 评估与定价：通过机器学习模型，实现差别定价，提升风险控制能力。
• 资产流转：借助区块链技术，优化资产证券化流程，提升资产流转效率和透明度。

运营维度：降本提效

• 智能财务：通过OCR、机器学习等技术，实现财务流程的智能化。
• 智能客服：利用自然语言处理、深度学习等技术，实现高效、准确的客户服务。
• 智能巡检：通过AI技术，实现机房巡检的自动化和智能化，提升运维效率和数据质量。

建议与展望

建议

• 数字科技企业：应持续提升数据与科技核心能力，拓展数字化输出场景，探索与金融机构的长期合作模式。
• 传统金融机构：需树立数字化运营思维，借力中国数字生态系统，打造敏捷性组织，实现技术与业务的协同发展。

展望

• 数据基础作用凸显：数据将成为金融业务的核心资源，推动精准营销与风险管理。
• 科技监管形成趋势：监管科技将逐渐成为金融监管的重要手段，实现穿透式、可追溯的监管。
• 金融服务不断深化：数字科技服务金融将向更深层次、更广泛领域发展，推动金融与实体经济的深度融合。
• 服务范畴不断拓展：数字科技企业将向制造业、零售业、公共服务等其他产业延伸，推动数字经济的全面渗透。

名词解释

• API：应用程序编程接口，允许外部系统访问和调用特定功能。
• H5：HTML5，一种用于网页开发的标准，支持更丰富的交互和数据处理。
• MIS系统：管理信息系统，用于管理日常事务和数据处理。
• OCR：光学字符识别，将纸质文档转换为电子文本。
• PaaS：平台即服务，提供开发环境和服务器平台。
• PB、EB、ZB：数据存储单位，1PB = 1024TB，1EB = 1024PB，1ZB = 1024EB。
• SaaS：软件即服务，基于云端提供软件服务。
• SDK：软件开发工具包，为特定平台提供开发支持。
• 差异化定价：根据不同用户需求和风险，提供差异化的服务价格。
• 大数据：高增长、多样的数据集合，需新处理模式进行分析和应用。
• 地理位置识别：通过多维度数据识别用户真实位置，防止欺诈。
• 活体检测：判断用户是否为真实活人，防止身份冒用。
• 区块链：分布式账本技术，提升数据透明度和安全性。
• 人工智能：模拟和扩展人类智能的技术，应用于金融风控、客服等多个领域。
• 设备指纹：通过设备特征识别，防止欺诈和恶意行为。