“没有数据的金融科技公司是纸上谈兵”，在第八届中国数据库技术大会上，京东金融副总裁曹鹏首次对外揭秘京东金融的大数据优势。他表示，目前京东金融每年用于数据研发的投入多达九位数，数据已经在营销运营、产品设计、风控系统建设三方面发挥着巨大价值。“数据不是封闭的，京东金融始终抱着开放的心态，希望数据能够在流动、共享中创造更大价值”，曹鹏谈到。
事实上，传统金融机构的风控，尤其是信贷风控，受制于现有的模型，基本还都是需要抵押物来完成授信，因此风控变动成本较高，客户的增长遇到了瓶颈。而当以大数据为基础的金融科技公司开始崭露头角之后，金融服务行业便出现了新的变化。曹鹏说，数据正在为金融行业带来用户洞察、风险定价和技术创新这三方面的改变。
长期以来，整个京东集团都十分重视数据的积累和开发，京东数千亿规模的交易量为京东金融提供了天然的数据存储量。说起京东金融的数据优势，曹鹏说，除了数量大之外，还有维度多、动态变化的特点。他表示，“京东经营多年积累下来的大量用户数据、商户数据、交易数据、物流数据、产品数据等等，以及在金融领域积累的大量的投资数据、信用数据，加上通过对外投资获得的通信、交通、社交等数据，都另京东金融的数据呈现足够厚的特性。”
数据是有时效性的，一个新的数据从最开始拿到手，一年以后它的价值可能就会减半，三年五年之后，它的价值可能只有原来的百分之十或者更少。“唯有源头活水来，数据不是一成不变的，而是需要不断的更新变化来确保它的有效性”，曹鹏表示，由于京东自有的零售场景以及金融场景，每天京东金融的数据增量能够达到6TB以上。
目前，大数据已经在京东金融的各项业务中广泛应用，“无论是在前端的营销运营、中端的产品设计还是后端的风控系统建设，都在发挥着显著作用”，曹鹏介绍说。
首先在营销运营层面。京东金融会根据30多个元数据源、12个元数据类型和30亿多个元数据数量构成的用户数据，加上14亿ID、3000多个类别和30000多个标签组成的用户画像，以及海量的用户行为数据。通过机器学习（ML），深度学习（DL），程序化提取用户特征，从而有效帮助金融业务实现精准营销，提升风险决策的效率，降低获客成本。基于这些强大的用户洞察能力，京东金融的产品可以实现差异化定价，将京东金融的利益与客户的利益很好的统一起来。
其次，在产品设计层面，京东金融还可以根据用户的属性设计出定制化产品，“先发现客群特点，根据他们的特点设计产品、满足需求，比如白条、京东金条”，曹鹏介绍说。面向行业与合作伙伴，京东金融还推出了服务证券投资行业的京东金融大数据消费指数。另外，京东ABS平台的建立为整个消费金融资产证券化开辟了先河，效率提升了多倍。
金融行业归根到还是风控，曹鹏表示。在风控系统的建设上，京东金融目前已经成立了一整套包括云图系统、高维反欺诈模型、大规模图计算框架、风险画像、深度学习能力、生物探针在内的完整风控体系。其中，云图系统能够突破动态全网监测业界难题，累计捕获600万以上潜在风险用户，实时监控3400万企业动态，判断他们的风险。
大数据模型固然很重要，但是它的价值远远没有数据本身的价值巨大。在曹鹏看来，“数据和模型就像一块原石和一把刀的关系，原石只有经过打磨之后才能成为一块美玉，但是如果没有原石，光有一把刀是做不到的，模型需要在数据、场景中不断的迭代，才能变得更好”。而拥有庞大数据量的公司将在金融科技发展中发挥不可替代的作用。
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