行业现状与公司战略定位 - 当前AI在金融行业的应用普遍内卷，多用于优化客服、营销等外围环节，未能根本性改变用户体验 [1] - 京东科技提出“未来十年的关键词是重塑”，旨在用多智能体协同的方式，原生再造金融服务新范式，而非修补旧业务框架 [1] - AI金融下半场的竞争已从单一模型技术比拼，升级为全链路生态的体系对抗 [3] 核心产品与解决方案 - 财富管理智能体“京小贝”放弃追求全知全能，转而攻坚“信任”痛点，能读取用户持仓、交易行为和风险偏好，提供个性化决策建议 [6] - “财经博主AI分身”功能通过复刻用户信赖的专家人格与方法论，实现7x24小时深度对话，将服务从信息灌输转变为双向认知同步 [6] - 支付智能体“JoyGlance”试图彻底颠覆现有交互，通过智能眼镜等设备将商品识别、下单支付压缩为“看”和“说”两个本能行为，实现“所见即所得” [7][8] - “普惠信贷评估智能体”通过解析产业数据提供毫秒级风控决策，为前端极致体验提供底层支撑 [8] - 京小贝、JoyGlance和底层风控智能体共同构建了从前端消费到后端理财再到风控的“消费-理财-风控”全链路闭环 [8] 场景应用与竞争优势 - 随着大模型技术成本下降和能力趋同，竞争的焦点从模型优劣转移到应用场景的深度和质量 [9] - 在2025年“消费品以旧换新”国家补贴场景中，京东科技依托“消费金融+供应链金融”双螺旋驱动，构建“需求激活-供给保障”闭环 [11] - 在需求端，京东白条通过“免息+国补”叠加权益降低决策门槛，其国补订单中使用白条分期支付的占比超过60% [11] - 在供给端，京东供应链金融科技的“京保贝”、“订货贷”等产品为国补链条上的商家提供全程资金支持 [11] - 截至今年9月，京东科技承接的国补订单量已接近1.6亿单，带动了超2000亿元的社会消费，服务超过200万家中小微企业 [11] 组织架构与战略积累 - 京东科技拥有“原生一体化”组织架构，将核心AI科技能力与核心金融业务置于同一屋檐下，破解了科技与金融“两张皮”的难题 [14][15] - 支付业务智能体已覆盖从前端交互、中台运营到核心决策的全链路，这种深度技术渗透在其他组织形态下难以实现 [15] - 公司金融业务从诞生之初就深度嵌入产业场景，例如2013年推出“京保贝”解决供应商账期痛点，2014年上线深度嵌入购物流程的“京东白条” [13] - 过去十年的战略坚持积累了宝贵的产业认知（Know-How）和源于真实交易的高质量数据 [13]