国内人脸识别技术企业有哪些

Marina 2021-12-05
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目前国内人脸识别技术的企业并非在少数,比如厦门云脉推出的人脸识别技术,精度高,不受一些化妆、眼镜等因素影响,而且用户只需在云脉OCR SDK开发者平台注册并登录就可自主下载人脸识别API接口,使用操作简便...
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  • 国内人脸识别技术企业有哪些
    • 2021-12-04
    • 提问者: 张可爱
    目前国内人脸识别技术的企业并非在少数,比如厦门云脉推出的人脸识别技术,精度高,不受一些化妆、眼镜等因素影响,而且用户只需在云脉OCR SDK开发者平台注册并登录就可自主下载人脸识别API接口,使用操作简便...
  • 中国有哪些企业在研究人工智能?
    • 2021-12-04
    • 提问者: 圆圆圆?
    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。这项技术可以在合适的时间为人们提供相关又可信赖的信息,其准确性是人脑无法匹敌的,百度,阿里,腾讯这三大巨头自不必说,就连一些创业公司都盯着这块未来的发展方向干劲十足,比如寒武纪(中科院计算所近几年来孵化的最牛创业公司),TUPU 图普科技等。举几个例子,来说明下这个问题。1、百度。人工智能现在成为了百度的核心战略,在这方面投入高达百亿资金,众多技术已达到国际水平,更是举办了国内第一个以人工智能为核心的AI开发者大会,在百度大厦人脸识别代替工卡,食堂刷脸支付都已经应用起来,甚至在办公区域放了一只小度机器人,最强大脑让大家意识到百度AI技术现在已经强大到一种什么样的程度,人脸识别将可以在追踪罪犯,拐卖儿童寻回等方面发挥极大的作用~2.腾讯。腾讯也在加速布局,创建了人工智能实验室AI Lab,该实验室拥有50多位AI科学家及200多位AI应用工程师团队,专注于人工智能的基础研究,所开发的AI“绝艺”在今年围棋比赛中拿到了冠军,让AI Lab备受关注,腾讯“绝艺”I拿了围棋冠军,让我们看到了未来的无限可能,无论从产品创新、技术进步、商业模式上,腾讯将赋能全行业,通过云服务与开放平台,将视觉、语音、自然语言、机器学习等方面的AI技术分享产业链,让AI未来无处不在,拥有强大社交数据的腾讯可能利用这些大数据让人工智能比你更懂你自己。3、阿里。而阿里所成立的人工智能实验室,主要面向消费级的AI产品研发,包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室,欲抢夺家庭控制入口。另外,阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范,将人工智能引入至金融生活,包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市,就是蚂蚁金服所研发的,这个全方位的人工智能生态链搭建好之后,将会让机器都先你一步做好你要做的事情,在路上家里的热水器就热好了水,在睡觉早餐已经完成,一切都将成为可能。
  • 中国有哪些企业在研究人工智能?
    • 2021-12-04
    • 提问者: 小九月
    人工智能最一门新崛起的新技术高科技行业,在如今中国,人工智能已经在每个行业都有发展,大大地提高了我国的现代化水平。人工智能会带来社会变革,使得AI技术无处不在,渗透至各行各业,笔者对行业洞察,列出中国最值得关注的10家人工智能领域的公司,分别是百度、腾讯、阿里巴巴、海康威视、搜狗、大疆创新、华大基因、碳云智能、图灵机器人和思必驰,既有以BAT为领衔的科技巨头与美国为首的全球科技巨头争夺未来,也有被视作创新典范的人工智能企业。百度人工智能作为百度核心战略,在这方面投入高达百亿资金,众多技术已达到国际水平,更是举办了国内第一个以人工智能为核心的AI开发者大会,把所有技术,数据开放给开发者,这一举动将助力全球产业发展。AI驱动着百度转型,赢得人工智能是百度核心战略,为此百度成立Apollo基金和DuerOS基金,推动中国AI的发展。同时,赢得人工智能就能赢得未来也成为业内共识,因AI 将会像水电一样成为基础设施,无处不在。阿里巴巴国内三互联网巨头相互在抢夺通往人工智能的船票,而阿里所成立的人工智能实验室,主要面向消费级的AI产品研发,包括近期备受关注的一款智能音箱产品就是出自该实验室,欲抢夺家庭控制入口。另外,阿里旗下蚂蚁金服是金融科技典范,将人工智能引入至金融生活,包括近期刷爆朋友圈的阿里无人超市,就是蚂蚁金服所研发的。海康威视受益于人工智能的崛起,海康威视傲视群雄,市值高达2700千亿元左右,与美的等公司争夺“深市”一哥,成为最大的赢家之一。正是拥有众多大数据、人脸识别、深度学习、视频结构化等前瞻核心技术,其研究院着眼前沿开展未来技术研究。在MOT Challenge算法测评中,海康威视同样获得“计算机视觉的多目标跟踪算法”世界第一。搜狗搜狗作为搜狐的一个部门,到独立发展,再到将赴美IPO,而IPO的版图重心不再是搜索、输入法和浏览器,而是依托人工智能。当谷歌、百度等科技巨头在以各种形式的人机大战吸引眼球之际,搜狗则向清华大学捐赠1.8亿元,一起成立了’天工智能计算研究院’。人工智能是互联网行业发展方向,未来的颠覆性技术力量也是人工智能,在搜狗CEO王小川开来,搜索引擎本身就是一种AI,王小川也曾明确了搜狗的人工智能战略,搜索的未来就是人工智能的明珠,自然交互和知识计算则是搜狗人工智能战略的核心”。显然王小川把搜狗的未来押在了人工智能,也成为搜狗的新赛道。大疆创新作为深圳创新典范的大疆创新,是全球消费级无人机最大的企业,由于大疆取得了成果,更是带动了整个无人机产业发展,尤其是消费级无人机,占据七成份额。与此同时,大疆将人工智能技术引入消费级无人机领域,将开启一个智能飞行新时代。华大基因当前已进入大健康时代,华大基因不断地推送出具有前沿的生命科学技术,为人类健康做出贡献,在资本市场倍受追逐,自上市以来,截止8月4日已连续16个涨停,市值从60亿涨到328亿,作为资本市场最耀眼的明星公司之一,随着人工智能、生命科学和大数据的融合,生命大数据将会使医学领域有一个巨大飞跃,也使得“精准医疗”变为可能。华大基因有望成为未来风向标。碳云智能作为2015年10月创立的碳云智能,在成立之初就备受大佬和资本关注,成立不到半年就表示完成了超过1亿美元的A轮融资,估值在10亿美元左右,投资方包括中源协和、腾讯及天府集团等。医疗健康可能会为成为另外一个被AI改变的领域,围绕生命科学和数据创业将迎来爆发性增加,而碳云智能则迎合了这一趋势,通过A轮融资及估值,让一家在成立之初的企业瞬间成为生命健康领域的“独角兽”公司。图灵机器人随着 AI技术的日益成熟,与其密切相关的机器人,伴随AI的发展,机器人已经开始走近家庭场景,而图灵机器人受益于这一趋势,成为是国内最具创新能力的人工智能创业团队之一,率先在业界发布了一款人工智能级的机器人操作系统Turing OS,也是中文语境下智能度最高的机器人大脑。并推出多款机器人应用,打造从“功能机器人时代”跨入“智能机器人时代”的新章程,致力于智能机器人走进全球每个家庭。如今,其机器人平台汇聚了超过60万开发者,拥有全球最大的中文语料库和知识库,领跑AI领域。随着中国科技的崛起,物联网、云计算、大数据和人工智能等技术与美国赛跑,中国更是处在高速成长阶段,尤其人工智能研究能力在全世界前列,国内以BAT为首的科技企业正走在AI的最前沿,与谷歌、微软等为主的美国科技巨头竞技,使得中美科技企业在这个没有硝烟的战场中异军突起。人工智能浪潮席卷了全球,在此领域的创业公司也在不断激增,除BAT以外,众多创新创业公司都热衷投身该领域,甚至成立短短半年跻身独角兽行列的的碳云智能,以及占领全球消费无人机的大疆创新,包括在语音技术突飞猛进的思必驰也备受高盛赞誉,而作为国内机器人平台的图灵机器人得到了富士康、腾讯、联想、奥飞这样的行业第一的合作伙伴的认可。当然,当前火热的人工智能背后也应理性思考,警惕泡沫,尽管人工智能迎来了最好的发展时代,但在通往诗与远方的这条道路上,如何从泡沫中看到前进的方向显得尤为重要。
  • 国内有哪些从事生物识别研究的公司?
    • 2021-12-04
    • 提问者: ?国服第一女铠°
    当下,人脸识别技术已经非常成熟,国内产业链也趋于完善,当下几乎所有的计算机视觉企业,都在做人脸识别,比如 旷视科技(Face+)@旷视科技、格灵深瞳、商汤科技@商汤科技...
  • 人工智能正“入侵”保险业 它能解决哪些问题
    • 2021-12-04
    • 提问者: 麦龙
    人工智能技术正在变革保险业。昨日(2月27日),百度集团宣布与中国人寿保险(集团)公司(简称“中国人寿”)达成战略合作,双方将借助各自优势,将在平台、数据、人工智能等方面展开深度合作。2016年爆发的人工智能备受各界关注,人脑与机器人脑的较量不止于围棋、不止于电视节目,更将被实实在在地体现到各行各业,其中也包括保险业。《网》注意到,去年以来,国内外保险企业加快与人工智能融合步伐,不断提升服务客户水平,将人工智能真正落到实处,用科技产品提高运营服务效率。截至当前,国内外有哪些险企正注入人工智能“血液”?人工智能技术能为保险业解决哪些问题?1、中国人寿携手百度当前,中国人寿正在实施“智慧国寿”战略,即用科技手段实现“价格实时发现、资源精准匹配、产品按需提供、服务随时响应、风险提前预警”,开展金融科技布局,希望通过数字化管理水平提高运营和服务效率,为客户提供新型智能的多样化产品和高情感的服务体验。而百度的云计算、人工智能技术将可以为此提供技术支持。据悉,目前双方合作还较为“初步”,仅就人工智能、机器人和智能投顾等方面进行了多次接触。对于此次合作,中国人寿表示,与百度携手是“资本与技术的强强联合”,将增强中国人寿的金融科技创新活力。百度方面则透露,与中国人寿未来将主要围绕人工智能、大数据、云计算、车联网等技术领域,以及金融平台、品牌宣传与推广、投融资、保险银行及企业年金业务、培训交流等领域进行深度合作。未来,双方还将探讨共同成立泛互联网基金等议题。2、泰康人寿:保险智能机器人“TKer”2016年8月18日,由泰康人寿主办、泰康在线承办的“泰康20周年系列活动之健康医疗+互联网保险创新论“”在北京举行。在此次论坛上,由泰康在线推出的国内首款保险智能机器人“TKer”首次正式对外亮相。《网》查阅资料了解到,“TKer”机器人拥有强大的保险智能服务功能如下:A.自助投保:用户可以通过机器人上面的身份证识别器,识别身份证等证件信息进行直接投保;B保单查询:通过人脸识别功能,机器人可以对用户进行识别,通过语音交互功能,用户可以查询保单;C.业务办理:泰康在线开发的不同功能程序,同时可以应用于机器人,并能定期更新、发布产品和服务,支持用户通过机器人直接业务办理;D.人机协同:在遇到疑难问题时,“TKer”机器人还能呼叫后台人工服务实现人机协同,快速解决用户难题。E.视频宣传:“TKer”机器人可以播放宣传视频,向用户宣传企业和保险内容。不仅如此,“TKer”机器人还具备主动迎宾、智能会话、互动保险咨询等功能,未来还将结合健康、运动智能硬件等提供如血压、脉搏、体温测量等健康服务。据泰康人寿方面透露,“TKer”机器人未来也可能将服务于泰康线下业务,代替人工完成相关业务工作。3、平安人寿:“智能机器人”2016年3月18日,平安人寿的智能机器人正式上线,该智能机器人能为客户提供覆盖投保、申请变更、交纳续期保费、申请理赔等全保单周期的业务服务咨询,并能对线上产品销售、推广活动等进行解答。《网》了解到,“智能机器人”可实现“7*24小时”一站式解决客户咨询的问题。2016年,“智能机器人”云服务全年累计服务人次超过160万,替代人工服务占比达88.94%。4、合众人寿:人工智能小Ai2016年6月,合众人寿与阿里云达成合作,引入阿里云的人工智能技术,大大缩短服务接入等待时长,优化客户体验。该技术能改变客户服务重度依赖人力的情况,由阿里云人工智能小Ai机器人回答大部分的用户疑问。此外,小Ai机器人还将把电话客服语音转化成文本,把服务质量检测率从3%大幅提高至100%。如今,合众人寿客户通过各个在线平台咨询问题之后,小Ai机器人就开始发挥作用,它将结合背景理解问题,再找出对应的答案。同时,小Ai机器人也会自己不断学习进化,优化自己的问答准确率,同时学习与人类的交流方式,改掉“机器人口音”。5、太平洋保险:智能运维机器人它是太平洋保险业务员的贴身小助手,能为业务员们解决产品保单、信息录入、电子签名、OCR、平板PAD、POS机、产品条款等保险或理财方面的问题。这款智能运维机器人集智能回复、智能语音识别、相关问题推荐、互动聊天讲笑话、自助查询、及时转人工、实时反馈问题、24小时在线等众多功能于一身。6、弘康人寿:引进“人脸识别技术”2016年4月,弘康人寿在业内首次引入人脸识别技术,这被认为是险企应用人工智能技术的一个案例。它通过后台将客户身份证照片和公安部下的身份证认证中心照片进行智能比对,以此代替人工认证,安全地解决了客户“证明你是你”的问题后,将保全服务互联网化和智能化。7、日本富国生命保险:人工智能平台Watson Explorer2017年1月13日,日本富国生命保险宣布,从2017年1月起,该险企用IBM的人工智能平台Watson Explorer系统取代原有34名人类员工,以执行保险索赔类分析工作。据IBM方面称,Watson AI系统是一种认知技术,可以像人类一样思考,并且可以分析和理解所有数据,这些数据包括结构化文本、图像、音频和视频等等。8、台湾国泰人寿:引进Pepper机器人2016年10月,台湾国泰人寿引进Pepper迷你机器人,Pepper机器人具有较高的情商及熟练的社交技巧,会向它们的“猎物”提供公司内部相关的金融理财产品等的信息,并且不断鼓励其“猎物”去登陆公司的官方网站,或者去咨询公司的销售团队来寻求更深入、全面的消息。“人工智能”能为险企解决什么问题?《网》记者认为,“人工智能”技术可为众多的险企们解决以下3个方面的问题。A.保险的专业性问题记者个人认为,当前,每个人都可能成为买保险的专家。人工智能不能完全替代人,它解决不了情感交流的问题,但是它可以解决专业性的问题,通过对机器人进行数据的录入和训练,可以帮助人们学习变成保险专家。B.为用户定制个性化方案保险是金融产品中最复杂的产品之一,每一个人的情况不一样,对应的保险需求不一样。在传统情况下,一般是由代理人为客户提供方案,但人工智能也可能给出非常符合用户需求的方案,从而降低对代理人的要求。C.完善行业基础设施整个互联网保险现在面临很大瓶颈,因为整个行业的基础设施是存在比较大的缺陷,但是科技发展到一定程度上是可以解决这类问题的,人工智能也是重要手段之一。在智能客服、核保理赔、反欺诈等相对标准化的业务上,人工智能都可以提供非常大的支持,从而提高保险行业的效率。
  • 金融科技和互联网金融的区别?有哪些应用?
    • 2021-12-04
    • 提问者: JJJerry
    11. 金融科技和互联网金融的概念不同金融科技,主要是指代那些可用于撕裂传统金融服务方式的高新技术,同时也是通过大数据、云计算、人工智能等高新技术,在复杂的金融场景下提升金融服务效率及更好地管理风险的解决方案;互联网金融则是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。22. 两者背景不同“金融科技”来自于国外,而“互联网金融”是国内独有,之所以有着这样的不同主要是因为国外金融行业的先行以及国内金融行业的特定发展阶段所决定的。而在现阶段,国内金融行业已经在向金融科技方向发展。33.两者优势不同金融科技可重塑金融服务消费者的路径,令全民畅享交付高服务体验,推动金融科技机构与传统金融机构形成优势互补的合作;互联网金融则拥有服务效率高和覆盖范围广的优势。不过值得注意的是互联网金融具备较高的风险性。44、金融科技在生活中有哪些应用1) 金融交易安全方面应用。通过人脸识别、声纹识别、指纹识别、虹膜识别、光学识别(OCR)等等技术可以快速正确识别用户,进行身份验证;同时通过应用智能数据分析和机器学习等技术也可以防止垃圾注册、盗卡盗刷、虚假交易、恶意刷单、恶意套现、营销作弊等,提高了网络金融交易的安全性,让我们更放心地在网上进行交易。52)信贷风控方面应用。放贷机构都会首先对贷款申请人进行征信查询,而金融科技则是可以实现从通讯记录、过往购物信息和社交网络上的留存信息等,提取出海量数据,构建模型,对个人信用进行评估,准确判断贷款人的还款意愿能力。金融科技还可以利用数据积累和大数据技术建立有效的智能化风控体系,在贷中通过监控贷款人的行为数据来完善补充信用评分体系,及时发现客户的异常行为,并采取相应的措施。63)跨境金融方面应用,大家都比较熟悉的就是腾讯微信支付了。例如过去到香港游游玩,香港市场普遍只接受现金、信用卡和实体储值卡,朋友间转账都是用现金、支票、银行转账来完成,这样不太方便。腾讯为香港地区推出微信香港钱包,通过金融科技技术让香港人也体验到了其方便性,现在到香港购物都可采用腾讯微信支付;除此之外,微信支付跨境业务已支持超过40个国家和地区合规接入,支持超过13个币种(含人民币)直接交易,除了之前上线的微信香港钱包上线之外,在东南亚地区的本土钱包相继上线。74)智慧城市建设方面应用。我们传统出行交通都是通过现金来支付,一旦出现没有零钱情况,就会面临乘车“难”的尴尬境地。乘车码的出现缓解了这一情况,即使没有带零钱,扫码付款也可以乘车。这种方便快捷的交通支付方式已经逐渐在人们生活中普及,以深圳为例,截止到2018年8月5日,运行不到三个月,深圳市地铁乘车码用户已突破600万,单日使用人次突破100万,全线网扫码过闸客流的占比已由初期的8%上升至35%。目前腾讯乘车码已覆盖深圳、广州、上海逾90座城市,支持BRT、公交、地铁、索道、轮渡等智慧交通移动支付场景。END
  • 人工智能概念股有哪些
    • 2021-12-04
    • 提问者: 平凉新世纪(B座)I Do ?
    人工智能国际联合大会的召开,将为热门机器人概念提供炒作契机;再加上国内机器人产业正迅猛发展,未来两年内市场规模有望达到万亿,预计A股市场上涉足机器人业务的公司将获得资金的青睐,如新近介入机器人产业的秦川发展(000837)以及华工科技(000988)、华中数控(300161)、赛为智能(300044)等。  秦川发展(000837):2013年7月,公司公告称计划总投资19400万元建设9万套(一期)工业机器人关节减速器技术改造项目。据悉,此次投资工业机器人关键零部件,争取实现替代进口,将在一定程度上改变我国机器人关键部件受制于国外的局面。公司的国家863项目-机器人用250AII减速器已于1999年通过鉴定,未来公司的工业机器人项目将从关键零件关节减速器做起,并逐步介入伺服机、驱动器以及机器人整机领域。  华工科技(000988):据公司7月份的投资者问题反馈显示,华工科技提出了“产品向高端,制造加服务”的战略,其中由单一设备产品向产线和自动化设备方向延伸是其中的措施之一。公司方面表示,供应给富士康的各种激光设备,都需要提高其自动化水平,因而配备机器人将是常用方案之一。  华中数控(300161):在2012年年度的业绩说明会上,公司高层表示,考虑到当前机器人市场的特点和公司的能力和资源,公司目前的重点还是放在机器人控制系统(含伺服驱动和电机)的配套上。据悉,机器人产品的开发,是公司未来重要的扩展领域。去年,公司内部召开了多次机器人发展方向的战略研讨会,且华中数控深圳公司去年已开展了为注塑机上下料机械手的批量配套。  赛为智能(300044):公司是国内最专业的智能化系统解决方案提供商之一。公司研发项目包括人脸识别产品、铁路综合视频监控产品、音视频编解码器产品,目前轨道交通专用通信与指挥调度系统等均已验收结项。  新时达(002527)(002527):电梯控制与变频领先企业,新产品机器人市场潜力巨大  电梯控制系统市场占有率保持第一,近年来业绩高速增长。公司是国内电梯控制和变频领域领先企业,电梯控制产品市场占有率长年保持第一。2008年以来,公司业绩保持高速增长,营业收入和净利润复合增长率分别达到25.58%和23.00%,且毛利率呈现小幅上升趋势。  公司综合竞争实力较强,成功跻身国际电梯龙头企业供应商行列。经过多年的行业积累,公司产品的品牌、质量都已达到国际一流水平。依托坚实的研发实力、稳定的产品质量、完善的服务体系以及良好的市场形象,公司产品已经获得国际前四大电梯整机厂商的青睐,成功跻身美国奥的斯、瑞士迅达、德国蒂森克虏伯、芬兰通力的供应商行列。同时,国内的康力电梯(002367)也与公司成为较为密切的合作伙伴。  新产品机器人即将推向市场,未来潜力巨大。公司经过多年积累,新产品六轴机器人即将面世。六轴机器人技术壁垒较高,主要应用在汽车、汽车零配件、电子、橡胶塑料等行业,预计未来国内市场需求为每年10亿-15亿元,属蓝海竞争。目前,国内市场主要被日系、欧美企业占据,内资企业市场占有率不足10%,进口替代空间巨大。  2012年底房屋施工面积对应电梯需求达194万台,未来电梯市场将保持快速增长。2012年底,我国房屋施工面积为57亿平方米,对应电梯需求达194万台,而2012年国内电梯需求量仅52万台,因此未来我国电梯市场需求将保持快速增长。另外,高层建筑比例逐步增加、业主对舒适性关注度提升、电梯维修和改造需求增加等因素将保证电梯行业市场形势好于房地产形势。  盈利预测:预计公司2012-2014年EPS分别为0.66元、0.83元和1.03元,目前股价对应PE分别为24倍,19倍和16倍,给予公司2013年25倍PE,对应目标价20.75元,维持“强烈推荐”评级。
  • 人脸识别概念股有哪些?人脸识别相关概念股票名单
    • 2021-12-04
    • 提问者: happy
    摘要:人脸识别概念股 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。据统计数据显示,仅在中国大陆,在未来三年内有望形成年销售... 人脸识别概念股 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。据统计数据显示,仅在中国大陆,在未来三年内有望形成年销售额过百亿,并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。 相关概念股: 汉王科技(002362)国内识别技术的领军企业,赛为智能(300044)人脸识别产品已验收,汉鼎股份(300300)人脸识别技术智慧建筑和智慧公共安全领域已有应用等.让更多人知道事件的真相,把本文分享给好友:更多
  • 北斗导航卫星概念股有哪些股票
    • 2021-12-04
    • 提问者: 人乖话不多,莫给动
    券代码证券简称价涨跌幅关联原所属其他概念咨询1 300456 耐威 44.97 2.18% 国内领先的导航厂商;增收购全球领先的MEMS芯片制造商。 物联网,芯片国产化 22次 2 300036 超图软件 16.15 1.57% 公司是国产GIS基础平台软件的领军者,一直稳居国 GIS基础平台市场份额第一;布局的云服务生态链,包含了云使能(Cloud-Enabled)GIS 平台、私有云服务和公有云地理信息公共服务平台三个层面;收购南京国图布局不动产登记系统市场;获得军工二级资质 大数据,云计算 169次 3 002766 索菱股份 33.73 1.23% 专业从事车载信息终端(CID)系统的研发、生产及销售,主营多媒体导航车载信息终端、智能化车载信息终端。A股唯一车载终端机标的,以切入车辆网领域 车联网,无人驾驶 93次 4 600990 四创电子 78.52 1.12% 国内雷达龙头企业,测雨雷达1/3的市场占有率,公司产品通过国家武器装备科研生产单位二级保密资格认证。四创电子是目前中电科38所唯一上市平台, 低空飞行,军工,量子信息 68次 5 002413 雷科防务 11.47 1.06% 制造卫星导航定位接收机、雷达及配套设备;7.3亿购理工雷科,跨界导航雷达;国内最大的冰箱,空调用蒸发器和冷凝器的生产厂商;收购西安奇维科技,扩大公司军工电子信息业务。 地热能 222次 6 002405 四维图新 18.61 1.03% 导航电子地图国内龙头,包括车载导航,消费电子导航,国内第一;与东软集团、盈方微合作发展车联网。 车联网,军工,特斯拉,无人驾驶 379次 7 300177 中海达 13.62 0.81% 公司目前已推出全系列北斗产品,随着北斗系统及北斗芯片的成熟,公司可于2013年大规模向市场推广北斗测绘、地理信息及系统工程 车联网,无人机,无人驾驶 91次 8 300045 华力创通 14.05 0.79% 公司投资北斗/GPS兼容型卫星导航模拟器产业化项目,首批量产型北斗/GPS民用产业化SoC芯片如期下线,完善了北斗卫星导航民用产品线 无人机,虚拟现实 71次 9 600118 中国卫星 33.00 0.64% 公司积极推进北斗二代典型示范工程项目,针对特定用户的集中采购招标项目全力推进多款北斗二代地面终端产品的研发工作 军工,中字头 288次 10 300101 振芯科技 17.82 0.39% 公司主要从事北斗卫星导航应用关键元器件、北斗卫星导航终端的设计、开发、生产和销售,以及北斗卫星导航定位应用系统的开发和建设 安防,物联网 185次 11 002446 盛路通信 21.72 0.32% 通信天线、特种天线领先制造商;7.5亿收购民营军工电子资产,专业从事微波电路及其相关组件的设计、开发。 4G,5G,车联网,无人驾驶,移动支付 108次 12 002465 海格通信 11.71 0.26% 是我国军用无线通信、导航装备 最大的整机供应商,是行业内第一家通过军方装备承制单位资格审核的通信整机厂家 军工 165次 13 000058 深 赛 格 10.45 0.10% 赛格导航是中国最大的车载导航终端制造商和汽车在线运营服务商之一,布局车辆网;深国资旗下电子专业市场龙头;积极发展互联网平台、供应链金。 电商,电子元件 141次 14 000670 *ST盈方 -- -- 国内领先的高性能处理器SOC芯片设计公司;开拓数据中心、车联网、北斗设备业务;与北京微电子合作研发iMAPx系列芯片、北斗一代二代、北斗授时、星光成像系列芯片;携手四维图新,合作车联网业务;通过与腾讯合作开发用于Ministation 的芯片,成功切入 VR 硬件的核心元器件供应体系。 车联网,ST股,虚拟现实,芯片国产化,智能穿戴 44次 15 002383 合众思壮 -- -- 公司拟作为中关村空间信息技术产业联盟理事长单位主要承担投资、建设北京北斗导航与位置服务产业公共平台项目的工作 车联网 95次 16 300053 欧比特 12.78 -0.08% 国内航空航天控制芯片龙头是我国航空航天领域高可靠嵌入式SOC芯片及系统集成的骨干企业之一,是我国核高基重大科研项目的研制企业之一;定增2.5亿进军卫星应用领域;5.25亿收购铂亚信息,进入人脸识别; 集成电路,人脸识别,芯片国产化 154次 17 600435 北方导航 15.37 -0.32% 2012年,公司收购华北光学军品二、三、四级配套产品及军民两用技术产品相关资产,成为当前中国A股市场中首家完整意义上的军品上市公司 混改,军工,梧桐树 386次 18 002151 北斗星通 30.82 -0.42% 公司是国内第一家获得中国北斗卫星导航定位系统授权分理服务单位称号的公司,在北斗行业应用中具有先发优势 军工 126次 19 002052 同洲电子 9.93 -0.70% 主营卫星电视用户终端设备,有线电视接入设备,数字卫星电视接收机,北斗导航系统民用化的先驱 三网融合,智能电视
  • 京东金融为何要寻求重组?有哪些可能的原因?
    • 2021-12-04
    • 提问者: Wedding Bus 官方
    以「金融科技」定位的京东金融集团成立于2013年10月,逐步构建了供应链金融、消费金融、财富管理、众筹、证券、保险、支付、金融科技以及农村金融九大业务板块。京东金融CEO陈生强表示,京东金融以数据为基础,以技术为手段,借力京东的场景和用户资源来做金融业务,这是自营金融业务。现在乃至未来,京东金融要做的是:遵从金融本质,以数据为基础,以技术为手段,为金融行业服务,从而帮助金融行业提升效率、降低成本、增加收入。这个定位就是金融科技。京东金融这三年多,从无到有,从有到精,一路走来,背后定有许多精彩故事。本着学习的态度,有幸和京东金融部分技术人进行面对面的交流,过程中涉及到京东金融技术的发展历程和挑战、技术负责人的管理理念、风控、人脸识别、资产负债、白条、支付等,干货满满。我将通过本文,带大家一起走进京东金融,一瞥金融科技公司的幕后战场。京东金融技术的发展历程&挑战京东金融技术体系根源于京东商城技术沉淀,人员由外部引进和京东商城各体系(网站、订单交易、支付、财务、数据等)研发团队的技术精英组成。京东金融技术架构起始就有一定前瞻性,主要因素是这些研发团队和京东商城一起快速成长,且多次经历过像618和双11等各种技术大考。基于这些使得支付、白条、风控等大流量业务能够平稳安全度过,访问量呈现几百上千倍增长的挑战,避免了业务高速发展中一些高昂的试错成本。当然,金融业务和商城业务有很大区别,整个金融业务可以看成是一种“虚拟经济”,对数字理解、技术领先性有特殊的要求。京东金融这三年的技术成长过程中面临种种挑战,这里主要讲述四方面:流量、一致性、大数据和科技:流量:流量是所有中大型互联网公司都会面临的问题,解决方案相对较成熟,如分库分表、动静分离、冷热分离、(多级)缓存等。这些解决方案基本存在共同特征,那就是后台计算逻辑并不复杂,系统运算时间在整个周期中几乎可忽略不计。但京东金融某些业务并不是这样,以风控为例,一笔订单支付,用户感受到的是瞬间(一秒以内)就完成支付过程,但这短短一秒内风控系统要做很多事,如判断用户的设备信息、登录行为、访问特征、信用状况、商品信息、商家特征、配送区域、银行卡状态等。如建立信用、反欺诈、伪冒交易等一系列模型,其中多达近百项的模型需实时计算。这样庞大的运算量在一秒内,甚至几十毫秒内完成,不是易事。况且在618和双11等大促中,为了用户的账户和资金安全,不能轻易去降级,这本身就是一个巨大的挑战。一致性:金融业务特征决定数据一致性差异的容忍度很低。以白条业务为例,角色有消费者、商户、小贷公司、京东商城、第三方支付、银行等,角色之间会有费用往来,如账务出现细微差异就会导致工作阻塞。系统是分模块设计的,看似打了个简单白条,却要经过交易、计息、分期、账务、资金、资管(ABS)等一系列模块,为兼顾性能,架构设计时对轻事务模型方案做了一定的妥协,这样也是为扩大前端收单能力。这样一来,如何让数据在多个模块中保持一致性就成了挑战。所以当数据快速进来,后端要有精密的核验机制来协调数据的一致性。大数据:对大数据的理解各有不同,以点带面,京东金融是从数据服务于应用的角度来考虑他的挑战性。以白条授信为例,白条是国内第一家无纸化授信的互联网消费金融产品,那么用户授信、授信额度是首要面临的问题。白条初期,大家一起商讨如何搭建授信模型,业务说条件,技术做翻译,通过数据集市筛选出来合格的用户,额度也是人为定的简单规则,这导致白条上线初期,仅有特邀用户才能开通白条。随着业务发展,市场表现超出预期,逼迫技术必须革新。京东金融不断研究新技术解决方案的同时还引进更多更专业型的技术人才(模型、算法、分析以及大数据开发等)。目前,整个授信过程实现全自动,人的经验明显落后于海量维度精细化测算的评分结果。分析人员也在不断训练和调校模型的准确性,进行系统快速迭代。评分模型已覆盖全部京东用户,大半活跃用户均在授信范围。科技:这是京东金融一直在探索创新的领域,如人脸识别、语音识别、区块链等。人脸识别在各大金融场景较常见,但各个产品的体验也不尽相同,考虑到人脸特征背后需要精细数据支撑,出于对数据安全的考虑,技术在市场上并没有公共的服务,一些实力公司投入重金进行自研。人脸识别最大的挑战是准确性,实验室环境简单,数据样本较少,真实的环境中人物有表情、年龄、背景、角度甚至是伪造视频等不同因素的挑战,会让整体准确性大打折扣。准确性没有达到市场要求时却推广,对用户来说是一种负体验。在金融行业,有这样需求的产品越来越多,实名、开户、安全交易甚至登陆等都是非常不错的应用场景。市场是技术成长最大的推动力,摆在京东金融面前的压力是如何让自研技术能够赶上和超越市场上人脸识别的准确度。京东金融技术体系负责人曹鹏谈管理曹鹏·京东集团副总裁、京东金融技术体系负责人曹鹏,现任京东集团副总裁、京东金融技术体系负责人。毕业于北京交通大学,取得人民大学EMBA,目前在读清华五道口EMBA;历任京东商城研发总监、产品总监、职能研发副总裁,现任京东金融副总裁。很荣幸成为第一个给曹鹏做专访的媒体人,他02年认识刘强东,07年受邀加入京东,13年请缨来到京东金融。京东金融是京东内部孵化的公司,在最初期紧贴业务、快速响应,很好的活下来才是技术首要。随着业务的爆棚,作为技术负责人,只埋头做技术是远远不够的,而是要清楚「公司目标是什么?从众多业务中做出抉择,哪些做哪些不做?」。同时在思考,不能把精力四处散落,什么都想干,要集中技术力量始终保持和业务的步调相契合,把产品、研发、运维、测试等技术和业务绑在一起,打造业务上的闭环,业务发展才会更茂盛。技术人做管理,最重要的是思考方式的转换。对于技术人来说,一方面是很难量化考核,另一方面业务技术互驱动,如业务很牛,说明技术很到位;业务发展好,快速扩张,技术人就会有上升的空间。所以与其制定条条框框,方方面面都管,不如「将心比心 以身作则」提升、激发技术人员的主观能动性。同时曹鹏表示,读EMBA也是为了从创业公司老板身上,看到老板和自己思维模式上的差异。最初在京东做管理主要是接需求、做任务,在原有架构上做大大小小的调整,一个个攻坚开发新系统。现在更多的是站在老板的角度看问题,将技术目标与公司目标统一,通过技术的突破发展为公司的发展做出更大的贡献。京东的下一个12年战略规划是全面走向技术化,京东金融技术体系目前也在不断吸纳更多优秀的人才加入,提升金融科技实力,进行技术输出。最理想的状态是团队三分之一的人完成业务的支撑,其他人利用京东集团自身和外部的大数据资源、用户和流量等优势,结合当下人工智能、人脸识别、深度学习等最新技术,研发创新产品,一方面运用到适合的场景中,步步迭代,力争把用户体验做到最极致;一方面为金融行业提供一流的技术输出服务。京东金融风控研发部架构师王美青谈风控王美青·京东金融风控研发部架构师风控的灵魂是数据,所有决策都以数据为驱动。策略和模型是风控做出决策的两大依据,策略偏向有效性、模型偏向预测和度量,两者有非常多的联系和结合,根据业务和场景来选择合适的方案,并且需要人工与自动化结合来调整。两者都离不开基于大数据的挖掘能力,都需要做特征工程,只有把挖掘的成果再次加工和抽象,做成最原子的规则,才能形成复杂的策略。京东金融,有数百个需要风险控制的场景,交易类占比最大,非交易类有促销优惠、白条激活、信用评估等,这么多业务都需要风控做出实时决策。同时保证执行最复杂的策略与模型时,在性能上做到毫秒级(几十毫秒)。实时和准实时决策引擎,所用到的所有输入数据还必须做预计算。当事件发生时,与之关联的计算项会有几千甚至上万项,从storm迁移到自主研发实时计算平台,通过简单配置即可完成支持时间滑动窗口的计算,满足指标与变量多样化复杂化计算并且不需要单独发布,在这一点上要优于storm,在性能上,同样基于akka,丝毫不逊于storm。另外一部分计算当然就是通过跑批完成,开始在使用MapReduce,热数据全部内存化(redis),之后使用kylin与flink相结合的方式,根据计算项的数据来源和窗口规格来确定使用哪种计算方式。这些计算结果会被引擎直接使用,所以决策引擎被内部定义为一个轻量级的策略与模型的计算框架,背后由数个系统组成。和传统风控相比,互联网+金融是数据风控最大的优势。从维度方面来说,数据风控会涉及到社交领域、画像等互联网因素,所以数据风控更关注的是互联网社会行为数据。开始以业务系统产生的数据和点击流作为主要挖掘的素材来源,这部分和用户的行为关系最大,也可以非常有效的识别风险,但随时间推移,恶意用户的知识是在积累的,他们的反侦察能力在不断提升,可以去模拟正常的用户。这时,就要渗入到用户所在的环境里,把打造设备指纹、生物探针等分别应用于Web和移动设备上,作为移动安全的一部分。这为分析恶意用户提供非常有效的一个途径,用户长时间积累的数据会形成一个稳定的习惯模型,发现异常及时通知。行为可以模拟但习惯被模拟的代价就非常高。针对数据的治理,京东金融目前用机器学习建设了很多的模型,如下图。最下层的是各种数据进入大数据环境后,由于原始数据存在杂乱无章的现象,此处使用各种颜色来示意。数据原子化是经过整理后,把数据按业务归属分类,形成最原子的类别,比如账户,资金,投资,消费等等。数据抽象层是按风控关注的业务做数据整合,这层是最贴近业务的。每一块代表一类业务,一个原子数据类是可以被放入多个抽象数据块里的。数据模型层主要是对分析场景使用的,基本就是一个数据模型块对应一个分析场景。机器学习在京东金融的天盾风控系统应用流程如下:根据经验,在算法的选择上尽可能的多做选择,对比模型的性能择优选取。另外,对样本库做好治理工作,可使用随机抽样和使用聚类把样本数据分层抽取。这些工作是建模人员在大数据环境中也就是离线做的,那么,怎么把训练的模型应用到线上做实时呢,下图是架构:京东金融目前正在开发机器学习平台,让懂机器学习的人就可以使用机器学习做想的事情,当前懂机器学习的人不在少数,但真正使用机器学习做具体事情不多,故此平台不但满足内部建模训练、发布等,还可对外输出。数据风控还有很长的路要走,如量化投资风险评估与运营也属风控范畴,风控也可和推荐领域相结合。如数据会有阶段性差异,质量会随时间推移,慢慢发生变化,可能花费很大精力产出的预测产品会失效,调整代价难易不可估。如不同场景准确度和覆盖度都是不同的,尺度如何把握。如怎样能降低统计分析学和分布式计算相结合的成本等等。总之,互联网金融风控核心还是服务客户,提升产品价值,最大程度的做到差异化的防范,智能化是风控的发展方向,京东金融从开始就致力于打造智能化的风险管控解决方案。京东金融支付核心研发部负责人安培谈支付安培·京东金融支付核心研发部负责人安培表示,很幸运加入京东金融,伴随着京东金融一起飞速成长。京东金融支付系统支撑着整个集团业务线上、线下的收款,不仅要支持业务海量的需求,又要抗得住每年翻番增长的流量,对技术架构和项目管理是一个很大的挑战!京东每年流量的增长都远远超出预期,经过几年的迭代和数次架构升级,支付系统从一个小小的收银台,逐渐演化成了几十个系统、上千台集群服务器构成的复杂应用。支付系统作为京东集团重要的业务支撑系统有很多自己的特点:高并发:支付系统支撑着整个京东集团线上、线下的收款,每年流量翻番增长,对系统架构是一个很大的挑战!就在16年的双11凌晨,系统非常稳定的承受了京东历史上最大的流量洪峰。安全、数据强一致性:支付系统存储着大量用户银行卡、支付密码等重要且敏感信息。因此防XSS、防sql注入就成了重中之重,安全工程师则每天都要对系统进行漏洞测试,渗透性测试等。因为涉及用户真实的资金,支付系统对于数据一致性和安全的强要求是毋庸置疑的。是的,一条数据都不能错,一条数据都不能丢!调用链路长:支付系统既要符合业内安全规范,又涉及商户、机构、银行间的网络交互,以至于网络环境非常复杂,一个用户的支付请求需要穿越多个机房,数个防火墙,几次从公网到内网,从内网到公网的转化!而且,支付系统背后的渠道是上百家技术能力参差不齐的银行,就导致不仅调用链路长,而且延迟性非常高。从用户体验和系统并发的角度,在两年前对系统做了全流程请求异步化改造。实时性:试想一个场景,用户在线支付了一个彩票订单并付款成功,但是由于支付系统的延时,导致没能及时通知彩票系统出单。期间彩票开奖,用户投注的号码中得头奖,但因出单失败,500万大奖不翼而飞!可见支付系统的实时性是多么必要。京东很多业务流程的状态都依靠支付成功的消息去推动,比如实物订单要在支付成功后才能推送到库房生产,手机充值订单需要支付成功后才能给用户充值。一个大数据的分析系统,报表的数据可以离线计算,而对于支付系统而言所有请求必须实时处理,刻不容缓!依赖系统众多:支付系统依赖数十个左右的核心服务,上百家合作银行。要保证一旦依赖的服务出问题,对支付系统的影响是最低,小伙伴经常需要凌晨登录VPN对依赖的服务降级,对故障的通道进行切换。并且支付有很多琐碎的运营工作,如各种维度的成功率、转化率监控,银行的限额变更,错误码变更等。这时一个强大、多功能灵活的运营后台应运而生!基于以上的特性,要求系统必须是High Availability(高可用)!然而真正 High Availability的系统不单单只是能应对大流量。常见的分库分表的系统架构,存在两个重要不足:对数据库强依赖,当数据库宕机的时候,整个应用是无法对外提供服务的。在真实的运维场景,服务器的内存条坏了、硬盘烧了、交换机故障等是家常便饭,这些故障需要值班运维介入处理,最快也要五分钟时间。五分钟对于集团的支付系统而言,可能是千万资金的收款,这种事故无法面对。扩容,以MySQL为例,DBA推荐的连接数配置是不超过两千,随着系统的运行及流量的增长,存储和并发一定会达到瓶颈,而数据库扩容是一项耗时耗力且风险极大工程,需要长时间的灰度发布及精细监控,需要投入很多人力,一旦出了问题就可能造成大量用户投诉以及半夜都处理不完的工单。高可用系统的一个重要指标是应对黑天鹅事件,对于服务器硬件概率性故障,值班运维可以介入处理快速恢复,但是有些不可控的因素,比如机房运营商网络故障,一旦遇到这类突发故障,系统要如何快速应对?很多人都知道,最主流的灾备技术是两地三中心,数据中心A和数据中心B在同城作为生产级的机房,当用户访问的时候随机访问到数据中心A或B。之所以可以随机访问,因为A和B会同步做数据复制,所以两边的数据是完全一样的。但是因为是同步复制的,所以只能在同城去做两个数据中心,否则太远的话同步复制的延时会太长。在两地三中心的概念里,一定会要求这两个生产级的数据中心是必须在同一个城市,或者在距离很近的另外一个城市也可以,但是对于距离是有要求的。异地备份数据中心通过异步复制去同步数据。两地三中心对于京东来讲有三个重要问题:当一地的数据中心出问题的时候,是不敢流量切往异地的备份数据中心,原因是异地的备份数据中心是冷的,平时是没有用户流量进去的。如果要把流量切到那边起来之后,其实没有人有很强的信心能够保证起用以后是可以正常服务的,毕竟平时都是冷的。异地备份中心的机房和服务器基本是完全闲置的,成本非常高。在两地三中心中,为保证支付数据的强一致性,数据一定是单点去写!如果遇到“618店庆”并发压力非常高的情况下,业务系统和数据库是无法水平伸缩扩容,整体系统的可用性就会受到影响!所以近一年团队对系统的维护及应对类似黑天鹅事件做了很多工作:从系统维护角度,新的系统架构上,实现了数据库扩容配置化,当系统需要扩容时,把新的集群部署好,只需要简单的配置即可分担原有集群的流量,极大的降低了风险及维护成本。从依赖单点角度,通过缓存和消息的互备,实现了即使数据库宕机,应用照常提供服务。核心支付的主流程依赖的服务都不能有单点,也就是说不能因为一个服务挂了就导致整个支付不可用,必须预案或者备份!从机房容灾角度,实现了异地多中心,如果光纤被挖断,或者运营商网络故障,其他中心都可以分钟级去接管用户的读写流量。注意,这里说的是异地多中心,读写流量,包括写的流量,也就是每个集群的应用加数据库完全独立的存在,并且部署也不受两地三中心的距离限制。在这里数据一致性中很大的挑战会出现在流量切换的动作中,比如说A、B两个数据中心,A开始是承担20%的流量,B承担80%的流量。当把流量从一个地方切到另外一个地方的时间,有可能出现切换过程中你还在A数据中心写,但其实写完之后到B了,有可能看到出现的数据是不一致的,怎么保证在整个流量切换过程中数据是绝对一致的?这就要在很多细节处做大量的工作。从监控的角度,加强业务监控和性能监控两个方向的监控深度,方法的何种性能指标,何种维度的支付成功率、转化率等等,一旦系统出现任何风吹草动,工程师和运营同学全部了然于心。从系统降级的维度,深度定制配置管理系统,以及拥有自主知识产权的通道路由管理系统,研发和运营可以快速对非核心依赖的服务进行降级。等等,做支付业务虽然有时很辛苦,但是它让参与他的小伙伴快速成长!京东金融风控研发部算法工程师裴积全谈人脸识别裴积全·京东金融风控研发部算法工程师裴积全表示,人脸识别过程中,照片、偷录视频、人皮面具等手段不能替代真人,因有活体检测。活体检测技术,就是通过分析用户动作,人脸特征,甚至用户表情变化来确保验证用户确实是一个“活”人,而不是图片、视频或者人脸模型。”人脸识别技术应用于金融领域的优势(1)方便、体验好。如很多人经常会出现忘记密码的现象,但生物识别技术就会很好避免这样情况,且操作起来更便捷,只需对着手机做一些小动作。(2)安全。如身份验证过程中,传统的密码验证不能保证操作者是其本人,人脸识别就不会出现这种问题。如手机中病毒,密码泄露等就会出现很大风险,特别是最近出现的专门套现的“羊毛党”,使得传统的验证方式面临很大的挑战,而生物识别技术则可很好的解决这些问题。当然人脸识别技术还有一定局限性,如人脸识别技术对于双胞胎不能很准的进行验证,需要结合其他生物特征,像指纹,来甄别。如目前人脸识别技术的“迁移性”不是很理想,对于不同的应用场景需要分别进行训练优化。人脸识别技术应用于金融领域的特殊性相比于其它行业,金融领域的人脸识别技术在数据、算法和安全方面面临很多新的挑战。首先,金融领域人脸识别技术的应用场景和一般的应用场景有很大差别,很多时候需要识别的照片是有网纹的,而这种类型的数据搜集和标注相对困难。其次,是算法方面,金融领域的人脸训练数据非常特殊,每个人只有2、3张照片,常规人脸识别系统的训练算法不适用于这种类型的数据,必须根据数据的特点发展新的训练算法,这对人脸识别算法提出新的挑战。最后,在金融领域人脸识别技术不仅仅要做人脸验证,还需要防范各种攻击,包括图片攻击(盗用别人图片做人脸验证),视频攻击(偷录别人的视频做人脸验证),人皮面具攻击等等,为了防范这些攻击,必须加入活体检测技术,通过分析用户的动作,人脸的特征,甚至用户的表情变化来确保验证的用户确实是一个“活”的人,而不是图片,视频或者人脸模型。人脸识别技术在金融领域的场景人脸识别的应用场景需要同时考虑技术可行性和用户的体验,目前在金融领域最佳的应用场景包括需要人工审核的实人认证业务,例如借贷业务,信息修改,以及大额交易,这些场景不仅可以为公司节约成本,还可以提高用户体验,降低交易风险。但是对于一些小额度的高频交易会对用户产生很大的打扰,可能不太适用。京东金融消费金融研发部白条业务研发组,高级软件开发工程师冯成谈白条冯成·京东金融消费金融研发部白条业务研发组,高级软件开发工程师冯成表示,白条贷后阶段,如何将部分还款表现差的用户转化为优质用户,是努力的一个方向…白条,不仅仅简单地作为一种支付工具,而是一个消费生态体系,从而构建了白条的三大业务板块:贷前、贷中、贷后。针对不同消费者人群或业务场景,并根据用户特征、风险识别和差异化定价进行精准授信。随着业务场景和用户数据特征的不断丰富,路由系统也由最初的串行优化成了并行,提高了系统响应速度,同时增加了回捞功能,对未能满足当前通道激活风险策略的用户,还进行二次的路由。作为一个生态,当然不能缺少营销,从最初的有券到后来的无券,还款券,激活券等各种形式的优惠方式,引导用户更多的参与到白条的生态体系中。其中系统复杂度最高的也是无券营销,限制规则从最初的几个到目前的几十个,活动从最初的几个,到目前并存几百个,每一个订单的优惠券匹配,都要进行规则和活动的双重叠加匹配,从而对系统的响应速度有了更高的要求。不仅从系统结构、逻辑处理上做了优化,而且开发了数据预热中心,作为整个系统的加速器,极大的缩短了系统的响应速度,降低了数据库的负载。白条同样也要解决数据问题,当前白条用户规模和每日产生的数据非常庞大。白条数据都是围绕用户为中心,目前通过用户Id作为切分键进行了分库分表数据存储,当需要数据库扩容时,必须进行数据迁移重新路由落库,带来很大的开发成本,所以也在通过其他的切分键进行数据存储的开发,达到可配置化的横向扩展,不需要迁移数据等额外的开发工作。由于分散的数据存储,在运营、财务、客服等方面无法满足多维度的数据查询应用,从而打造了Solr+Hbase、Mongo和ES三个数据平台。白条经历了多个618和双十一,应对大促的挑战,很多公司的方式大多雷同,主要在于精细化。就白条而言,首先预估大促期间的流量,进行一个整体的系统压测,压测分为单场景、混合场景、读和写的压测。同时压测的数据进行隔离以及安全方便的保证,其次是做一些监控限流的措施,按系统级别、流量分布、业务血缘关系结合压测指标进行快速限流降级,某一点有问题能第一时间定位。最后就是所有依赖服务的灾备,进行全链路的梳理。大促备战检验的是系统各方面的配合,融合在一起才能达到最终的效果。京东金融固收理财研发部架构师邹保威谈资产负债邹保威·京东金融固收理财研发部架构师邹保威表示,资产负债和生活息息相关,看起来高大上,但每天都会在我们生活中反复实践…最初接触资产负债管理的时候,我就在想,这有什么好管理的呢,不就是把资产信息和负债信息一个一个记录下来吗?做着做着才发现其实远不是这么简单,因为个人在生活中的资产和负债的管理虽然和机构的资产负债管理是相通的,但是它们之间的差别又是巨大的。第一个迎面而来的棘手问题就是资产的合理分配问题,往简单说就是,如何在考虑不同金融资产期限的前提下合理分配金额,使得在流动性风险能够控制的前提下保持整体投资的最高收益,就有点像怎么用七个盖子把八个杯子尽可能的盖住的问题,而且这些盖子大小还不一样。好在数学上的线性规划给出了解决这个问题的一个思路,但是这个模型实在不好建立,因为约束条件来源于很多个已知和未知的方面,这些约束大部分都直接来源于金融的本质特性,这就迫使团队不仅要深入了解金融产品的本质,还要知道如何使用标准的会计方式来进行准确的度量。挑战远不止于此,随着项目的进行,决定需要对资金流动性进行合理的管理,从而防止出现流动性风险,而做到这一点其实是非常困难的,迄今为止还没有完美的模型,但是有相对次优的模型,该模型要求对负债端的情况作出相对准确的预测,这个可是一个大难题,好在后期又打通了负债端的相关系统并从中获取了很多关键数据,从而能够使用一定的模型较为准确的计算出流动性,并且使用十分直观的图表进行展现,并在后期使用中对模型进行不断的回归校正,这个特性可是帮了业务很大的忙。长远来看将要在这个系统中加入更加多的特性,例如需要考虑资产的信用风险,市场的利率风险等等,而每个特性的加入都将是对这个系统的一次提升和改造,使其成为一个较为完善的资产负债管理平台。金融资产管理系统向来是金融机构的核心平台,但是因为它往往并不直接面向最终用户,所以通常不为人知,但是它又非常重要,京东金融固定收益类理财业务也正在构造类似的系统,用来提升资产管理水平以及效率,并致力于将其打造成一个支持京东金融各种金融理财产品业务的特有行业系统,并使之符合行业监管要求。它的主要功能是管理负债端面向最终用户理财产品的发行以及其销售情况,在资产端管理资产的生命周期以及最优组合,能够在最大程度上优化投资负债行为,从而扩大业务盈利。并打通内部外部系统间交互,提升业务管理水平以及效率。这个系统定位为固收理财业务的投资管理分析决策系统,以该业务下的资产、负债、投资信息管理为出发点,通过对各类资金轨迹的记录,资产价值的估算,未来几日资产到期和用户赎回情况的实时监控和分析,及时反应出账户下的资金水位,计算账户当前价值,为决策者提供准确的投资数据和投资方案,在为用户提供平滑、简洁、直观的使用体验前提下,最终实现有效降低流动性兑付风险和运营成本的最小化以及投资利润最大化的目标。内容来自51CTO.com,关注财资一家(微信号:TreasuryChina),获取更多公司金融、资金管理、现金管理、支付结算、企业理财、风险管理、资产管理、企业财富管理等方面的原创干货。
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