【案例】京东金融——消费金融，一场未来大数据风控的盛宴

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此后，“白条”打通了京东体系内的O2O(京东到家)、全球购、产品众筹，又逐步覆盖租房、旅游、装修、教育、婚庆等领域，截止2016年6月份，京东白条交易额同比增长600%，月均消费金额增长97%。

随着市场的不断扩大，京东金融的风险也骤然积聚，京东金融副总裁许凌这样评价，“我们的团队需要更专注地做风控，同时我们还要控制不良率”。对于京东白条而言，一方面需要建立健全自身的风控体系，提升风控能力，综合评估用户的信用等级和风险指数，从而进行风险定价及违约概率的预判，减少因用户逾期用户欺诈等风险行为而带来的企业损失。

另一方面在强大的金融科技能力基础上，以用户为核定，围绕用户做更多的产品创新,让‘白条’进一步融入场景、提升用户金融消费体验。是京东金融业务探索的目标之一。

客户名称&投放周期

在此背景下，2016年亿美软通和京东金融签署合作协议，过去多年，京东与亿美软通在企业移动商务服务领域即为合作多年的重要伙伴。亿美始终致力于不断发展创新，多次进行产品创新与业务升级，紧密保持与客户与市场一致的成长步伐，在基于过往成功合作的经验和信任，京东在数据风控领域再一次选择亿美软通亦是水到渠成的合作。

双方对风控、征信、大数据等领域拥有一致的思考与目标，希望打破传统的封闭环境，实现资源的共享与优势的互补，充分释放各自的价值，为用户提供新型消费金融体验。

业务挑战

核心用户年轻化，稳定性何去何从

京东白条的核心用户以年轻人群为主，其中包括大学生、蓝领、农村人口，年轻家庭等，其中90后更是成为主力消费人群。在用户所选服务方面，以生活消费为目的小额、短期借贷融资服务较多。相对于这部分人群，一方面资产积累、信用痕迹有限，且多数并无央行征信记录；另一方面，该群体的稳定性、抗风险能力相对较弱。

对此，京东金融希望通过亿美软通大数据平台，在获得用户授权之后，进行多维度的实时数据分析，完善用户行为信息，解析用户稳定性，并根据用户特征，进行风险识别和差异化定价进行精准授信。

庞大流量背后的欺诈风险

“消费金融是从业者的蓝海，也是黑中介、欺诈分子的蓝海。”京东金融副总裁许凌说。

京东白条一直是很多欺诈分子眼中的一块“大肥肉”，在日常业务中，疑似恶意欺诈屡见不鲜，存在很多“套现者”、“刷单者”，甚而与“套现中介”合谋骗贷，不偿还借款，或者通过伪造、骗取信息，利用他人信息进行欺诈。

随着时间的推移，恶意用户的“欺诈经验”也在积累，他们的反侦察能力也在不断提升，不断尝试模拟正常用户的操作行为。针对日益复杂的网络欺诈威胁，京东金融一直在思考如何能有效保护消费者防止其遭受欺诈侵害。

多头借贷乱象，引发逾期忧患

根据行业数据显示，有11％的P2P类消费金融用户最近6个月时间，通过互联网渠道向10家及10家以上的机构有过申请贷款行为。在持牌消费金融或银行线上信用卡，有3­4%的用户在10家及10家以上的机构申请过贷款，这表明多头借贷在消费金融、互联网金融内非常普遍。

目前我国个人征信体系并不健全，官方对于非银行类借贷的数据统计更是空白，同时，行业内个人信贷数据的真实性、合规性，也存在考量空间。虽然在2015年京东金融已经完成对1.5亿用户的的信用统计，同时基于自身较强大的电商属性，其违约率也普遍低于行业均值。

但是面对行业这一新生乱象和危机，常规的个人银行信贷数据已经无法满足现在风控体系的需求。

风险用户的重新定义

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