自2017年11月，京东金融人工智能技术解决方案“京东超脑”品牌上线以来，京东超脑的核心技术包括人脸识别、虹膜识别、深度学习、图像处理、知识图谱和自然语言等，一系列京东金融官方数据显示：京东超脑的人脸识别准确率可达99.9%。
人脸识别如何不被照片、视频所欺骗？
人脸识别并不是一项新技术，在消费级手机市场如苹果的FaceID普及人脸识别之前，各家金融机构和京东、百度、阿里等大公司都已经在抢先布局。但即使如此，人脸识别还是有难点存在，其中之一便是如何不被照片、视频欺骗。
苹果的FaceID核心就是在软硬件的配合下“建了一手好模”，从而不被照片、视频欺骗。
京东超脑提供的解决方案是活体检测+深度学习支持的应用算法。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。反映在用户端就是你录入和识别人脸信息的时候需要完成眨眼、张嘴等一系列复杂、严格的步骤。
为了使京东超脑的模型能够防止照片、仿生脸、视频等攻击行为，对真人进行有效识别，京东超脑目前拥有近千人的数据采集团队，在自拍网纹照千分之一、万分之一、十万分之一和百万分之一误检率条件下，京东超脑的准确通过率都保持了较高水准，其中千分之一的通过率达到99.9%。
京东超脑人脸识别技术已经实现在诸多场景中广泛应用,比如京东大厦内打卡、贩卖机购物、食堂、便利店支付等。
ToB的人脸识别等技术的用途比你想象的更大
作为依托电商平台的金融科技公司，京东金融旗下京东超脑的用途之一是智能风控，尤其是必须应对的“羊毛党”和黑产。
人脸识别只是京东超脑的核心技术之一，要做好智能风控，还需要生物探针、声纹识别、虹膜识别、图计算、路径学习等技术。核心就是如何准确识别“坏用户”。京东金融提供的方案主要是图计算和路径学习。
图计算主要针对的是欺诈行为的群体性——骗子周围相关的都是做欺诈的、套现等黑产的。通过一个突破点从而延伸，抓住很多隐蔽在后面的欺诈行为，提前预防并拦截在体系之外。
路径学习针对的是用户的浏览、消费习惯。比如某人618期间到京东商城购物，他会先看看优惠券，再去看商品，当技术有能力去预测这些的时候，就可以对一个好人进行识别。
坏人的路径和好人是不一样的，如果小张的京东账号被盗，盗号的人一般是先看这个账户有多少钱，然后想办法转账出去，比如立刻去下个单，买个贵的东西，比如金条、iPhone等可以立即变现的商品。
京东金融识别“坏用户”算法的名称叫做RNN时间序列算法，识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上。这一算法研究已被欧洲机器学习会议的2017PKDD收录。
京东金融未来如何发展AI？
互联网巨头都在布局AI，他们最明显的动作就是招揽AI人才。京东金融发展AI自然是需要更多的AI人才。
京东金融请来了前亚马逊首席科学家薄列峰加盟京东金融，出任京东金融AI实验室首席科学家。2017年12月1日，京东金融AI实验室在美国硅谷正式投入运营。
除了招揽AI人才，京东金融还举办了一场选拔、培养AI人才的比赛—“JDD-2017京东金融全球数据探索者大会”。其中最大的亮点是商业组冠军团队“进击的巨猪”。他们参与的赛题是猪脸识别，他们提出的是基于猪脸识别的保险行业的解决方案。
养猪业的一大痛点是死猪无害化处理，即使是养殖户已经提前买了保险，从发现死猪到获得理赔过程很长，保险公司理赔成本也很高：
养殖户发一个需求给保险公司，保险公司同步把信息给无害化处理厂，勘察员去现场勘察项目，认定之后还需要无害化处理厂的回收员把猪无害化回收了，才能确认理赔。
“进击的巨猪”提出了新的流程，基于猪脸识别，这个养殖户只需要拍个照片，这个照片自动传到保险公司和无害化处理中心，回收员把猪回收。回收后系统再自动照一个照片，就能够匹配这头猪到底是谁家的，保险公司在家里就知道这个猪已经被处理掉了。
团队成员介绍：“我们用了迁移学习算法，只需要一张的训练图片，我们就能够把猪进行对比，而且不需要重复建模，耗时极短，资源需求非常小，精度可以达到99.8%。”
猪脸识别取代了保险勘察员的上门核查，出险成本从原先的6块钱降到了现在的6毛钱。
AI距离我们并不遥远，无论是离我们最近的人脸识别，还是智能风控，都已经离不开人工智能。机器学习、迁移学习也不只是停留在学术领域，通过JDD大赛也可以看到广阔的商业前景。
AI还处在发展阶段，未来可能还未到来，但人工智能的发展需要社会各领域的合力，所有的努力和贡献都值得称赞。
