京東金融是干什么的app

以「金融科技」定位的京東金融集團成立于2013年10月，逐步構(gòu)建了供應鏈金融、消費金融、財富管理、眾籌、證券、保險、支付、金融科技以及農(nóng)村金融九大業(yè)務板塊。 以身作則」提升、激發(fā)技術(shù)人員的主觀能動性。同時曹鵬表示，讀emba也是為了從創(chuàng)業(yè)公司老板身上，看到老板和自己思維模式上的差異。比較初在京東做管理主要是接需求、做任務，在原有架構(gòu)上做大大小小的調(diào)整，一個個攻堅開發(fā)新系統(tǒng)?，F(xiàn)在更多的是站在老板的角度看問題，將技術(shù)目標與公司目標統(tǒng)一，通過技術(shù)的突破發(fā)展為公司的發(fā)展做出更大的貢獻。

京東金融ceo陳生強表示，京東金融以數(shù)據(jù)為基礎，以技術(shù)為手段，借力京東的場景和用戶資源來做金融業(yè)務，這是自營金融業(yè)務?，F(xiàn)在乃至未來，京東金融要做的是：遵從金融本質(zhì)，以數(shù)據(jù)為基礎，以技術(shù)為手段，為金融行業(yè)服務，從而幫助金融行業(yè)提升效率、降低成本、增加收入。這個定位就是金融科技。

京東金融這三年多，從無到有，從有到精，一路走來，背后定有許多精彩故事。本著學習的態(tài)度，有幸和京東金融部分技術(shù)人進行面對面的交流，過程中涉及到京東金融技術(shù)的發(fā)展歷程和挑戰(zhàn)、技術(shù)負責人的管理理念、風控、人臉識別、資產(chǎn)負債、白條、支付等，干貨滿滿。我將通過本文，帶大家一起走進京東金融，一瞥金融科技公司的幕后戰(zhàn)場。

京東金融技術(shù)的發(fā)展歷程&挑戰(zhàn)

京東金融技術(shù)體系根源于京東商城技術(shù)沉淀，人員由外部引進和京東商城各體系（網(wǎng)站、訂單交易、支付、財務、數(shù)據(jù)等）研發(fā)團隊的技術(shù)精英組成。京東金融技術(shù)架構(gòu)起始就有一定前瞻性，主要因素是這些研發(fā)團隊和京東商城一起快速成長，且多次經(jīng)歷過像618和雙11等各種技術(shù)大考?；谶@些使得支付、白條、風控等大流量業(yè)務能夠平穩(wěn)安全度過，訪問量呈現(xiàn)幾百上千倍增長的挑戰(zhàn)，避免了業(yè)務高速發(fā)展中一些高昂的試錯成本。

當然，金融業(yè)務和商城業(yè)務有很大區(qū)別，整個金融業(yè)務可以看成是一種“虛擬經(jīng)濟”，對數(shù)字理解、技術(shù)性有特殊的要求。京東金融這三年的技術(shù)成長過程中面臨種種挑戰(zhàn)，這里主要講述四方面：流量、一致性、大數(shù)據(jù)和科技：

流量：流量是所有中大型互聯(lián)網(wǎng)公司都會面臨的問題，解決方案相對較成熟，如分庫分表、動靜分離、冷熱分離、（多級）緩存等。這些解決方案基本存在共同特征，那就是后臺計算邏輯并不復雜，系統(tǒng)運算時間在整個周期中幾乎可忽略不計。但京東金融某些業(yè)務并不是這樣，以風控為例，一筆訂單支付，用戶感受到的是瞬間（一秒以內(nèi)）就完成支付過程，但這短短一秒內(nèi)風控系統(tǒng)要做很多事，如判斷用戶的設備信息、登錄行為、訪問特征、信用狀況、商品信息、商家特征、配送區(qū)域、銀行卡狀態(tài)等。如建立信用、反欺詐、偽冒交易等一系列模型，其中多達近百項的模型需實時計算。這樣龐大的運算量在一秒內(nèi)，甚至幾十毫秒內(nèi)完成，不是易事。況且在618和雙11等大促中，為了用戶的賬戶和資金安全，不能輕易去降級，這本身就是一個巨大的挑戰(zhàn)。

一致性：金融業(yè)務特征決定數(shù)據(jù)一致性差異的容忍度很低。以白條業(yè)務為例，角色有消費者、商戶、小貸公司、京東商城、第三方支付、銀行等，角色之間會有費用往來，如賬務出現(xiàn)細微差異就會導致工作阻塞。系統(tǒng)是分模塊設計的，看似打了個簡單白條，卻要經(jīng)過交易、計息、分期、賬務、資金、資管（abs）等一系列模塊，為兼顧性能，架構(gòu)設計時對輕事務模型方案做了一定的妥協(xié)，這樣也是為擴大前端收單能力。這樣一來，如何讓數(shù)據(jù)在多個模塊中保持一致性就成了挑戰(zhàn)。所以當數(shù)據(jù)快速進來，后端要有精密的核驗機制來協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性。

大數(shù)據(jù)：對大數(shù)據(jù)的理解各有不同，以點帶面，京東金融是從數(shù)據(jù)服務于應用的角度來考慮他的挑戰(zhàn)性。以白條授信為例，白條是國內(nèi)第一家無紙化授信的互聯(lián)網(wǎng)消費金融產(chǎn)品，那么用戶授信、授信額度是首要面臨的問題。白條初期，大家一起商討如何搭建授信模型,業(yè)務說條件，技術(shù)做翻譯，通過數(shù)據(jù)集市篩選出來合格的用戶，額度也是人為定的簡單規(guī)則，這導致白條上線初期，僅有特邀用戶才能開通白條。隨著業(yè)務發(fā)展，市場表現(xiàn)超出預期，逼迫技術(shù)必須革新。京東金融不斷研究新技術(shù)解決方案的同時還引進更多更專業(yè)型的技術(shù)人才（模型、算法、分析以及大數(shù)據(jù)開發(fā)等）。目前，整個授信過程實現(xiàn)全自動，人的經(jīng)驗明顯落后于海量維度精細化測算的評分結(jié)果。分析人員也在不斷訓練和調(diào)校模型的準確性，進行系統(tǒng)快速迭代。評分模型已覆蓋全部京東用戶，大半活躍用戶均在授信范圍。

科技：這是京東金融一直在探索創(chuàng)新的領域，如人臉識別、語音識別、區(qū)塊鏈等。人臉識別在各大金融場景較常見，但各個產(chǎn)品的體驗也不盡相同，考慮到人臉特征背后需要精細數(shù)據(jù)支撐，出于對數(shù)據(jù)安全的考慮，技術(shù)在市場上并沒有公共的服務，一些實力公司投入重金進行自研。人臉識別比較大的挑戰(zhàn)是準確性，實驗室環(huán)境簡單，數(shù)據(jù)樣本較少，真實的環(huán)境中人物有表情、年齡、背景、角度甚至是偽造視頻等不同因素的挑戰(zhàn)，會讓整體準確性大打折扣。準確性沒有達到市場要求時卻推廣，對用戶來說是一種負體驗。在金融行業(yè)，有這樣需求的產(chǎn)品越來越多，實名、開戶、安全交易甚至登陸等都是非常不錯的應用場景。市場是技術(shù)成長比較大的推動力，擺在京東金融面前的壓力是如何讓自研技術(shù)能夠趕上和超越市場上人臉識別的準確度。

京東金融技術(shù)體系負責人曹鵬談管理

曹鵬·京東集團副總裁、京東金融技術(shù)體系負責人

曹鵬，現(xiàn)任京東集團副總裁、京東金融技術(shù)體系負責人。畢業(yè)于北京交通大學，取得人民大學emba，目前在讀清華五道口emba；歷任京東商城研發(fā)總監(jiān)、產(chǎn)品總監(jiān)、職能研發(fā)副總裁，現(xiàn)任京東金融副總裁。

很榮幸成為第一個給曹鵬做專訪的媒體人，他02年認識劉強東，07年受邀加入京東，13年請纓來到京東金融。

京東金融是京東內(nèi)部孵化的公司，在比較初期緊貼業(yè)務、快速響應，很好的活下來才是技術(shù)首要。隨著業(yè)務的爆棚，作為技術(shù)負責人，只埋頭做技術(shù)是遠遠不夠的，而是要清楚「公司目標是什么？從眾多業(yè)務中做出抉擇，哪些做哪些不做？」。同時在思考，不能把精力四處散落，什么都想干，要集中技術(shù)力量始終保持和業(yè)務的步調(diào)相契合，把產(chǎn)品、研發(fā)、運維、測試等技術(shù)和業(yè)務綁在一起，打造業(yè)務上的閉環(huán)，業(yè)務發(fā)展才會更茂盛。

技術(shù)人做管理，比較重要的是思考方式的轉(zhuǎn)換。對于技術(shù)人來說，一方面是很難量化考核，另一方面業(yè)務技術(shù)互驅(qū)動，如業(yè)務很牛，說明技術(shù)很到位；業(yè)務發(fā)展好，快速擴張，技術(shù)人就會有上升的空間。所以與其制定條條框框，方方面面都管，不如「將心比心 以身作則」提升、激發(fā)技術(shù)人員的主觀能動性。同時曹鵬表示，讀emba也是為了從創(chuàng)業(yè)公司老板身上，看到老板和自己思維模式上的差異。比較初在京東做管理主要是接需求、做任務，在原有架構(gòu)上做大大小小的調(diào)整，一個個攻堅開發(fā)新系統(tǒng)。現(xiàn)在更多的是站在老板的角度看問題，將技術(shù)目標與公司目標統(tǒng)一，通過技術(shù)的突破發(fā)展為公司的發(fā)展做出更大的貢獻。

京東的下一個12年戰(zhàn)略規(guī)劃是全面走向技術(shù)化，京東金融技術(shù)體系目前也在不斷吸納更多的人才加入，提升金融科技實力，進行技術(shù)輸出。比較理想的狀態(tài)是團隊三分之一的人完成業(yè)務的支撐，其他人利用京東集團自身和外部的大數(shù)據(jù)資源、用戶和流量等優(yōu)勢，結(jié)合當下人工智能、人臉識別、深度學習等比較新技術(shù)，研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品，一方面運用到適合的場景中，步步迭代，力爭把用戶體驗做到比較；一方面為金融行業(yè)提供的技術(shù)輸出服務。

京東金融風控研發(fā)部架構(gòu)師王美青談風控

王美青·京東金融風控研發(fā)部架構(gòu)師

風控的靈魂是數(shù)據(jù)，所有決策都以數(shù)據(jù)為驅(qū)動。策略和模型是風控做出決策的兩大依據(jù)，策略偏向有效性、模型偏向預測和度量，兩者有非常多的聯(lián)系和結(jié)合，根據(jù)業(yè)務和場景來選擇合適的方案，并且需要人工與自動化結(jié)合來調(diào)整。兩者都離不開基于大數(shù)據(jù)的挖掘能力，都需要做特征工程，只有把挖掘的成果再次加工和抽象，做成比較原子的規(guī)則，才能形成復雜的策略。

京東金融，有數(shù)百個需要風險控制的場景，交易類占比比較大，非交易類有促銷優(yōu)惠、白條激活、信用評估等，這么多業(yè)務都需要風控做出實時決策。同時保證執(zhí)行比較復雜的策略與模型時，在性能上做到毫秒級（幾十毫秒）。實時和準實時決策引擎，所用到的所有輸入數(shù)據(jù)還必須做預計算。

當事件發(fā)生時，與之關聯(lián)的計算項會有幾千甚至上萬項，從storm遷移到自主研發(fā)實時計算平臺，通過簡單配置即可完成支持時間滑動窗口的計算，滿足指標與變量多樣化復雜化計算并且不需要單獨發(fā)布，在這一點上要優(yōu)于storm，在性能上，同樣基于akka，絲毫不遜于storm。另外一部分計算當然就是通過跑批完成，開始在使用mapreduce，熱數(shù)據(jù)全部內(nèi)存化（redis），之后使用kylin與flink相結(jié)合的方式，根據(jù)計算項的數(shù)據(jù)來源和窗口規(guī)格來確定使用哪種計算方式。這些計算結(jié)果會被引擎直接使用，所以決策引擎被內(nèi)部定義為一個輕量級的策略與模型的計算框架，背后由數(shù)個系統(tǒng)組成。

和傳統(tǒng)風控相比，互聯(lián)網(wǎng)+金融是數(shù)據(jù)風控比較大的優(yōu)勢。從維度方面來說，數(shù)據(jù)風控會涉及到社交領域、畫像等互聯(lián)網(wǎng)因素，所以數(shù)據(jù)風控更關注的是互聯(lián)網(wǎng)社會行為數(shù)據(jù)。

開始以業(yè)務系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和流作為主要挖掘的素材來源，這部分和用戶的行為關系比較大，也可以非常有效的識別風險，但隨時間推移，惡意用戶的知識是在積累的，他們的反偵察能力在不斷提升，可以去模擬正常的用戶。這時，就要滲入到用戶所在的環(huán)境里，把打造設備指紋、生物探針等分別應用于web和移動設備上，作為移動安全的一部分。這為分析惡意用戶提供非常有效的一個途徑，用戶長時間積累的數(shù)據(jù)會形成一個穩(wěn)定的習慣模型，發(fā)現(xiàn)異常及時通知。行為可以模擬但習慣被模擬的代價就非常高。

針對數(shù)據(jù)的治理，京東金融目前用機器學習建設了很多的模型，。

比較下層的是各種數(shù)據(jù)進入大數(shù)據(jù)環(huán)境后，由于原始數(shù)據(jù)存在雜亂無章的現(xiàn)象，此處使用各種顏色來示意。數(shù)據(jù)原子化是經(jīng)過整理后，把數(shù)據(jù)按業(yè)務歸屬分類，形成比較原子的類別，比如賬戶，資金，投資，消費等等。數(shù)據(jù)抽象層是按風控關注的業(yè)務做數(shù)據(jù)整合，這層是比較貼近業(yè)務的。每一塊代表一類業(yè)務，一個原子數(shù)據(jù)類是可以被放入多個抽象數(shù)據(jù)塊里的。數(shù)據(jù)模型層主要是對分析場景使用的，基本就是一個數(shù)據(jù)模型塊對應一個分析場景。

機器學習在京東金融的天盾風控系統(tǒng)應用流程如下：

根據(jù)經(jīng)驗，在算法的選擇上盡可能的多做選擇，對比模型的性能擇優(yōu)選取。另外，對樣本庫做好治理工作，可使用隨機抽樣和使用聚類把樣本數(shù)據(jù)分層抽取。這些工作是建模人員在大數(shù)據(jù)環(huán)境中也就是離線做的，那么，怎么把訓練的模型應用到線上做實時呢，下圖是架構(gòu)：

京東金融目前正在開發(fā)機器學習平臺，讓懂機器學習的人就可以使用機器學習做想的事情，當前懂機器學習的人不在少數(shù)，但真正使用機器學習做具體事情不多，故此平臺不但滿足內(nèi)部建模訓練、發(fā)布等，還可對外輸出。

數(shù)據(jù)風控還有很長的路要走，如量化投資風險評估與運營也屬風控范疇，風控也可和推薦領域相結(jié)合。如數(shù)據(jù)會有階段性差異，質(zhì)量會隨時間推移，慢慢發(fā)生變化，可能花費很大精力產(chǎn)出的預測產(chǎn)品會失效，調(diào)整代價難易不可估。如不同場景準確度和覆蓋度都是不同的，尺度如何把握。如怎樣能降低統(tǒng)計分析學和分布式計算相結(jié)合的成本等等。

總之，互聯(lián)網(wǎng)金融風控核心還是服務客戶，提升產(chǎn)品價值，比較大程度的做到差異化的防范，智能化是風控的發(fā)展方向，京東金融從開始就致力于打造智能化的風險管控解決方案。

京東金融支付核心研發(fā)部負責人安培談支付

安培·京東金融支付核心研發(fā)部負責人

安培表示，很幸運加入京東金融，伴隨著京東金融一起飛速成長。京東金融支付系統(tǒng)支撐著整個集團業(yè)務線上、線下的收款，不僅要支持業(yè)務海量的需求，又要抗得住每年翻番增長的流量，對技術(shù)架構(gòu)和項目管理是一個很大的挑戰(zhàn)！

京東每年流量的增長都遠遠超出預期，經(jīng)過幾年的迭代和數(shù)次架構(gòu)升級，支付系統(tǒng)從一個小小的收銀臺，逐漸演化成了幾十個系統(tǒng)、上千臺集群服務器構(gòu)成的復雜應用。支付系統(tǒng)作為京東集團重要的業(yè)務支撐系統(tǒng)有很多自己的特點：

高并發(fā)：支付系統(tǒng)支撐著整個京東集團線上、線下的收款，每年流量翻番增長，對系統(tǒng)架構(gòu)是一個很大的挑戰(zhàn)！就在16年的雙11凌晨，系統(tǒng)非常穩(wěn)定的承受了京東歷史上比較大的流量洪峰。

安全、數(shù)據(jù)強一致性：支付系統(tǒng)存儲著大量用戶銀行卡、支付密碼等重要且敏感信息。因此防xss、防sql注入就成了重中之重，安全工程師則每天都要對系統(tǒng)進行漏洞測試，滲透性測試等。因為涉及用戶真實的資金，支付系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)一致性和安全的強要求是毋庸置疑的。是的，一條數(shù)據(jù)都不能錯，一條數(shù)據(jù)都不能丟！

調(diào)用鏈路長：支付系統(tǒng)既要符合業(yè)內(nèi)安全規(guī)范，又涉及商戶、機構(gòu)、銀行間的網(wǎng)絡交互，以至于網(wǎng)絡環(huán)境非常復雜，一個用戶的支付請求需要穿越多個機房，數(shù)個防火墻，幾次從公網(wǎng)到內(nèi)網(wǎng)，從內(nèi)網(wǎng)到公網(wǎng)的轉(zhuǎn)化！而且，支付系統(tǒng)背后的渠道是上百家技術(shù)能力參差不齊的銀行，就導致不僅調(diào)用鏈路長，而且延遲性非常高。從用戶體驗和系統(tǒng)并發(fā)的角度，在兩年前對系統(tǒng)做了全流程請求異步化改造。

實時性：試想一個場景，用戶在線支付了一個彩票訂單并付款成功，但是由于支付系統(tǒng)的延時，導致沒能及時通知彩票系統(tǒng)出單。期間彩票開獎，用戶投注的號碼中得頭獎，但因出單失敗，500萬大獎不翼而飛！可見支付系統(tǒng)的實時性是多么必要。京東很多業(yè)務流程的狀態(tài)都依靠支付成功的消息去推動，比如實物訂單要在支付成功后才能推送到庫房生產(chǎn)，手機充值訂單需要支付成功后才能給用戶充值。一個大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)，報表的數(shù)據(jù)可以離線計算，而對于支付系統(tǒng)而言所有請求必須實時處理，刻不容緩！

依賴系統(tǒng)眾多：支付系統(tǒng)依賴數(shù)十個左右的核心服務，上百家合作銀行。要保證一旦依賴的服務出問題，對支付系統(tǒng)的影響是比較低，小伙伴經(jīng)常需要凌晨登錄vpn對依賴的服務降級，對故障的通道進行切換。并且支付有很多瑣碎的運營工作，如各種維度的成功率、轉(zhuǎn)化率監(jiān)控，銀行的限額變更，錯誤碼變更等。這時一個強大、多功能靈活的運營后臺應運而生！

基于以上的特性，要求系統(tǒng)必須是high availability(高可用)！然而真正 high availability的系統(tǒng)不單單只是能應對大流量。

常見的分庫分表的系統(tǒng)架構(gòu)，存在兩個重要不足：

對數(shù)據(jù)庫強依賴，當數(shù)據(jù)庫宕機的時候，整個應用是無法對外提供服務的。在真實的運維場景，服務器的內(nèi)存條壞了、硬盤燒了、交換機故障等是家常便飯，這些故障需要值班運維介入處理，比較快也要五分鐘時間。五分鐘對于集團的支付系統(tǒng)而言，可能是千萬資金的收款，這種事故無法面對。

擴容，以mysql為例，dba推薦的連接數(shù)配置是不超過兩千，隨著系統(tǒng)的運行及流量的增長，存儲和并發(fā)一定會達到瓶頸，而數(shù)據(jù)庫擴容是一項耗時耗力且風險極大工程，需要長時間的灰度發(fā)布及精細監(jiān)控，需要投入很多人力，一旦出了問題就可能造成大量用戶投訴以及半夜都處理不完的工單。

高可用系統(tǒng)的一個重要指標是應對黑天鵝事件，對于服務器硬件概率性故障，值班運維可以介入處理快速恢復，但是有些不可控的因素，比如機房運營商網(wǎng)絡故障，一旦遇到這類突發(fā)故障，系統(tǒng)要如何快速應對？很多人都知道，比較主流的災備技術(shù)是兩地三中心，數(shù)據(jù)中心a和數(shù)據(jù)中心b在同城作為生產(chǎn)級的機房，當用戶訪問的時候隨機訪問到數(shù)據(jù)中心a或b。之所以可以隨機訪問，因為a和b會同步做數(shù)據(jù)復制，所以兩邊的數(shù)據(jù)是完全一樣的。但是因為是同步復制的，所以只能在同城去做兩個數(shù)據(jù)中心，否則太遠的話同步復制的延時會太長。在兩地三中心的概念里，一定會要求這兩個生產(chǎn)級的數(shù)據(jù)中心是必須在同一個城市，或者在距離很近的另外一個城市也可以，但是對于距離是有要求的。異地備份數(shù)據(jù)中心通過異步復制去同步數(shù)據(jù)。兩地三中心對于京東來講有三個重要問題：

當一地的數(shù)據(jù)中心出問題的時候，是不敢流量切往異地的備份數(shù)據(jù)中心，原因是異地的備份數(shù)據(jù)中心是冷的，平時是沒有用戶流量進去的。如果要把流量切到那邊起來之后，其實沒有人有很強的信心能夠保證起用以后是可以正常服務的，畢竟平時都是冷的。

異地備份中心的機房和服務器基本是完全閑置的，成本非常高。

在兩地三中心中，為保證支付數(shù)據(jù)的強一致性，數(shù)據(jù)一定是單點去寫！如果遇到“618店慶”并發(fā)壓力非常高的情況下，業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫是無法水平伸縮擴容，整體系統(tǒng)的可用性就會受到影響！

所以近一年團隊對系統(tǒng)的維護及應對類似黑天鵝事件做了很多工作：

從系統(tǒng)維護角度，新的系統(tǒng)架構(gòu)上，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫擴容配置化，當系統(tǒng)需要擴容時，把新的集群部署好，只需要簡單的配置即可分擔原有集群的流量，極大的降低了風險及維護成本。

從依賴單點角度，通過緩存和消息的互備，實現(xiàn)了即使數(shù)據(jù)庫宕機，應用照常提供服務。核心支付的主流程依賴的服務都不能有單點，也就是說不能因為一個服務掛了就導致整個支付不可用，必須預案或者備份！

從機房容災角度，實現(xiàn)了異地多中心，如果光纖被挖斷，或者運營商網(wǎng)絡故障，其他中心都可以分鐘級去接管用戶的讀寫流量。注意，這里說的是異地多中心，讀寫流量，包括寫的流量，也就是每個集群的應用加數(shù)據(jù)庫完全獨立的存在，并且部署也不受兩地三中心的距離限制。在這里數(shù)據(jù)一致性中很大的挑戰(zhàn)會出現(xiàn)在流量切換的動作中，比如說a、b兩個數(shù)據(jù)中心，a開始是承擔20%的流量，b承擔80%的流量。當把流量從一個地方切到另外一個地方的時間，有可能出現(xiàn)切換過程中你還在a數(shù)據(jù)中心寫，但其實寫完之后到b了，有可能看到出現(xiàn)的數(shù)據(jù)是不一致的，怎么保證在整個流量切換過程中數(shù)據(jù)是一致的？這就要在很多細節(jié)處做大量的工作。

從監(jiān)控的角度，加強業(yè)務監(jiān)控和性能監(jiān)控兩個方向的監(jiān)控深度，方法的何種性能指標，何種維度的支付成功率、轉(zhuǎn)化率等等，一旦系統(tǒng)出現(xiàn)風吹草動，工程師和運營同學全部了然于心。

從系統(tǒng)降級的維度，深度定制配置管理系統(tǒng)，以及擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的通道路由管理系統(tǒng)，研發(fā)和運營可以快速對非核心依賴的服務進行降級。

等等，做支付業(yè)務雖然有時很辛苦，但是它讓參與他的小伙伴快速成長！

京東金融風控研發(fā)部算法工程師裴積全談人臉識別

裴積全·京東金融風控研發(fā)部算法工程師

裴積全表示，人臉識別過程中，照片、偷錄視頻、人皮面具等手段不能替代真人，因有活體檢測?；铙w檢測技術(shù)，就是通過分析用戶動作，人臉特征，甚至用戶表情變化來確保驗證用戶確實是一個“活”人，而不是圖片、視頻或者人臉模型?！?/p>

人臉識別技術(shù)應用于金融領域的優(yōu)勢

（1）方便、體驗好。如很多人經(jīng)常會出現(xiàn)忘記密碼的現(xiàn)象，但生物識別技術(shù)就會很好避免這樣情況，且操作起來更便捷，只需對著手機做一些小動作。

（2）安全。如身份驗證過程中，傳統(tǒng)的密碼驗證不能保證操作者是其本人，人臉識別就不會出現(xiàn)這種問題。如手機中病毒，密碼泄露等就會出現(xiàn)很大風險，特別是比較近出現(xiàn)的專門套現(xiàn)的“羊毛黨”，使得傳統(tǒng)的驗證方式面臨很大的挑戰(zhàn)，而生物識別技術(shù)則可很好的解決這些問題。

當然人臉識別技術(shù)還有一定局限性，如人臉識別技術(shù)對于雙胞胎不能很準的進行驗證，需要結(jié)合其他生物特征，像指紋，來甄別。如目前人臉識別技術(shù)的“遷移性”不是很理想，對于不同的應用場景需要分別進行訓練優(yōu)化。

人臉識別技術(shù)應用于金融領域的特殊性

相比于其它行業(yè)，金融領域的人臉識別技術(shù)在數(shù)據(jù)、算法和安全方面面臨很多新的挑戰(zhàn)。

首先，金融領域人臉識別技術(shù)的應用場景和一般的應用場景有很大差別，很多時候需要識別的照片是有網(wǎng)紋的，而這種類型的數(shù)據(jù)搜集和標注相對困難。

其次，是算法方面，金融領域的人臉訓練數(shù)據(jù)非常特殊，每個人只有2、3張照片，常規(guī)人臉識別系統(tǒng)的訓練算法不適用于這種類型的數(shù)據(jù)，必須根據(jù)數(shù)據(jù)的特點發(fā)展新的訓練算法，這對人臉識別算法提出新的挑戰(zhàn)。

比較后，在金融領域人臉識別技術(shù)不僅僅要做人臉驗證，還需要防范各種攻擊，包括圖片攻擊（盜用別人圖片做人臉驗證），視頻攻擊（偷錄別人的視頻做人臉驗證），人皮面具攻擊等等，為了防范這些攻擊，必須加入活體檢測技術(shù)，通過分析用戶的動作，人臉的特征，甚至用戶的表情變化來確保驗證的用戶確實是一個“活”的人，而不是圖片，視頻或者人臉模型。

人臉識別技術(shù)在金融領域的場景

人臉識別的應用場景需要同時考慮技術(shù)可行性和用戶的體驗，目前在金融領域比較佳的應用場景包括需要人工審核的實人認證業(yè)務，例如借貸業(yè)務，信息修改，以及大額交易，這些場景不僅可以為公司節(jié)約成本，還可以提高用戶體驗，降低交易風險。但是對于一些小額度的高頻交易會對用戶產(chǎn)生很大的打擾，可能不太適用。

京東金融消費金融研發(fā)部白條業(yè)務研發(fā)組，軟件開發(fā)工程師馮成談白條

馮成·京東金融消費金融研發(fā)部白條業(yè)務研發(fā)組，軟件開發(fā)工程師

馮成表示，白條貸后階段，如何將部分還款表現(xiàn)差的用戶轉(zhuǎn)化為優(yōu)質(zhì)用戶，是努力的一個方向…

白條，不僅僅簡單地作為一種支付工具，而是一個消費生態(tài)體系，從而構(gòu)建了白條的三大業(yè)務板塊：貸前、貸中、貸后。

針對不同消費者人群或業(yè)務場景，并根據(jù)用戶特征、風險識別和差異化定價進行精準授信。隨著業(yè)務場景和用戶數(shù)據(jù)特征的不斷豐富，路由系統(tǒng)也由比較初的串行優(yōu)化成了并行，提高了系統(tǒng)響應速度，同時增加了回撈功能，對未能滿足當前通道激活風險策略的用戶，還進行二次的路由。

作為一個生態(tài)，當然不能缺少營銷，從比較初的有券到后來的無券，還款券，激活券等各種形式的優(yōu)惠方式，引導用戶更多的參與到白條的生態(tài)體系中。其中系統(tǒng)復雜度比較高的也是無券營銷，限制規(guī)則從比較初的幾個到目前的幾十個，活動從比較初的幾個，到目前并存幾百個，每一個訂單的優(yōu)惠券匹配，都要進行規(guī)則和活動的雙重疊加匹配，從而對系統(tǒng)的響應速度有了更高的要求。不僅從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、邏輯處理上做了優(yōu)化，而且開發(fā)了數(shù)據(jù)預熱中心，作為整個系統(tǒng)的加速器，極大的縮短了系統(tǒng)的響應速度，降低了數(shù)據(jù)庫的負載。

白條同樣也要解決數(shù)據(jù)問題，當前白條用戶規(guī)模和每日產(chǎn)生的數(shù)據(jù)非常龐大。白條數(shù)據(jù)都是圍繞用戶為中心，目前通過用戶id作為切分鍵進行了分庫分表數(shù)據(jù)存儲，當需要數(shù)據(jù)庫擴容時，必須進行數(shù)據(jù)遷移重新路由落庫，帶來很大的開發(fā)成本，所以也在通過其他的切分鍵進行數(shù)據(jù)存儲的開發(fā)，達到可配置化的橫向擴展，不需要遷移數(shù)據(jù)等額外的開發(fā)工作。由于分散的數(shù)據(jù)存儲，在運營、財務、客服等方面無法滿足多維度的數(shù)據(jù)查詢應用，從而打造了solr+hbase、mongo和es三個數(shù)據(jù)平臺。

白條經(jīng)歷了多個618和雙十一，應對大促的挑戰(zhàn)，很多公司的方式大多雷同，主要在于精細化。就白條而言，首先預估大促期間的流量，進行一個整體的系統(tǒng)壓測，壓測分為單場景、混合場景、讀和寫的壓測。同時壓測的數(shù)據(jù)進行隔離以及安全方便的保證，其次是做一些監(jiān)控限流的措施，按系統(tǒng)級別、流量分布、業(yè)務血緣關系結(jié)合壓測指標進行快速限流降級，某一點有問題能第一時間定位。比較后就是所有依賴服務的災備，進行全鏈路的梳理。大促備戰(zhàn)檢驗的是系統(tǒng)各方面的配合，融合在一起才能達到比較終的效果。

京東金融固收理財研發(fā)部架構(gòu)師鄒保威談資產(chǎn)負債

鄒保威·京東金融固收理財研發(fā)部架構(gòu)師

鄒保威表示，資產(chǎn)負債和生活息息相關，看起來高大上，但每天都會在我們生活中反復實踐…

比較初接觸資產(chǎn)負債管理的時候，我就在想，這有什么好管理的呢，不就是把資產(chǎn)信息和負債信息一個一個記錄下來嗎？做著做著才發(fā)現(xiàn)其實遠不是這么簡單，因為個人在生活中的資產(chǎn)和負債的管理雖然和機構(gòu)的資產(chǎn)負債管理是相通的，但是它們之間的差別又是巨大的。

第一個迎面而來的棘手問題就是資產(chǎn)的合理分配問題，往簡單說就是，如何在考慮不同金融資產(chǎn)期限的前提下合理分配金額，使得在流動性風險能夠控制的前提下保持整體投資的比較高收益，就有點像怎么用七個蓋子把八個杯子盡可能的蓋住的問題，而且這些蓋子大小還不一樣。好在數(shù)學上的線性規(guī)劃給出了解決這個問題的一個思路，但是這個模型實在不好建立，因為約束條件來源于很多個已知和未知的方面，這些約束大部分都直接來源于金融的本質(zhì)特性，這就迫使團隊不僅要深入了解金融產(chǎn)品的本質(zhì)，還要知道如何使用標準的會計方式來進行準確的度量。

挑戰(zhàn)遠不止于此，隨著項目的進行，決定需要對資金流動性進行合理的管理，從而防止出現(xiàn)流動性風險，而做到這一點其實是非常困難的，迄今為止還沒有完美的模型，但是有相對次優(yōu)的模型，該模型要求對負債端的情況作出相對準確的預測，這個可是一個大難題，好在后期又打通了負債端的相關系統(tǒng)并從中獲取了很多關鍵數(shù)據(jù)，從而能夠使用一定的模型較為準確的計算出流動性，并且使用十分直觀的圖表進行展現(xiàn)，并在后期使用中對模型進行不斷的回歸校正，這個特性可是幫了業(yè)務很大的忙。

長遠來看將要在這個系統(tǒng)中加入更加多的特性，例如需要考慮資產(chǎn)的信用風險，市場的利率風險等等，而每個特性的加入都將是對這個系統(tǒng)的一次提升和改造，使其成為一個較為完善的資產(chǎn)負債管理平臺。

金融資產(chǎn)管理系統(tǒng)向來是金融機構(gòu)的核心平臺，但是因為它往往并不直接面向比較終用戶，所以通常不為人知，但是它又非常重要，京東金融固定收益類理財業(yè)務也正在構(gòu)造類似的系統(tǒng)，用來提升資產(chǎn)管理水平以及效率，并致力于將其打造成一個支持京東金融各種金融理財產(chǎn)品業(yè)務的特有行業(yè)系統(tǒng)，并使之符合行業(yè)監(jiān)管要求。它的主要功能是管理負債端面向比較終用戶理財產(chǎn)品的發(fā)行以及其銷售情況，在資產(chǎn)端管理資產(chǎn)的生命周期以及比較優(yōu)組合，能夠在比較大程度上優(yōu)化投資負債行為，從而擴大業(yè)務盈利。并打通內(nèi)部外部系統(tǒng)間交互，提升業(yè)務管理水平以及效率。這個系統(tǒng)定位為固收理財業(yè)務的投資管理分析決策系統(tǒng)，以該業(yè)務下的資產(chǎn)、負債、投資信息管理為出發(fā)點，通過對各類資金軌跡的記錄，資產(chǎn)價值的估算，未來幾日資產(chǎn)到期和用戶贖回情況的實時監(jiān)控和分析，及時反應出賬戶下的資金水位，計算賬戶當前價值，為決策者提供準確的投資數(shù)據(jù)和投資方案，在為用戶提供平滑、簡潔、直觀的使用體驗前提下，比較終實現(xiàn)有效降低流動性兌付風險和運營成本的比較小化以及投資利潤比較大化的目標。

寫在比較后：

以上所述僅是京東金融技術(shù)的部分內(nèi)容，其中有些取自「京東talk：專注技術(shù)·自我迭代——金融技術(shù)交流系列分享活動」。當下，金融領域錯綜復雜，京東金融從「自營金融業(yè)務」逐步兼顧「為金融行業(yè)服務」的做法足以證明，其是一個的金融科技公司。相信在未來，金融科技公司會驅(qū)動金融領域發(fā)生很大的變革和進步，也會為傳統(tǒng)金融業(yè)賦能，提升或改進行業(yè)中歷史留存的成本、效率等問題。

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