文引
京东新技术改造，在新科技技术领域耕耘，以及技术化研发的不断前行反哺下，京东集团提升了整体运营的高效性，财报显示京东取得了2016全年扭亏为盈的新局势，未来将乘胜追击持续进行全面的科技新技术转型。刘强东感慨，“用技术将第一个十二年建立的所有商业模式进行改造，要打造出全球领先的智能商业体”。
这次突破，是JD“成长”的惊喜
从最新发布的财报显示，京东年度交易总额已逼近1万亿元，2016年京东全年交易总额（GMV）达9392亿元人民币。即使以去年的增速计算，今年全年突破1万亿元也已不是问题。总交易额稳定增长的同时，净收入增长超出外界预期。
京东2016年全年净收入为2602亿元人民币，同比增长44%，其中，第四季度京东营收803亿人民币，同比大涨47%，而早先华尔街平均预期的增长率为40%左右。
规模效应增长经受考验
近三年毛利率的不断攀升提现了规模效应。2016年全年，京东非美国通用会计准则下（Non-GAAP）毛利额达到386亿元人民币，较去年同期上涨62%；2016年全年毛利率由13.4%稳步攀升至15.2%，而2014年这一数据为11.6%。
2014-2016年京东年度毛利率走势图
经营利润方面，不得不提的是京东商城经受住了季节性考验，已连续七个季度为正。
2016年全年，京东商城非美国通用会计准则下（Non-GAAP）经营利润率上升至0.9%，2015年为0.3%。其中，在大力促销的第四季度，京东商城非美国通用会计准则下经营利润率达到0.8%，去年同期为0.04%。
在净利润方面，京东实现了全年扭亏。2016年全年，京东非美国通用会计准则下（Non-GAAP）净利润达到10亿元人民币，2015年全年，非美国通用会计准则下集团净亏损为9亿元人民币。
京东围绕技术扭亏为赢
京东收获的这次全年扭亏为盈，应该说是不断在技术上的加大投入、不断在技术上的反哺带来的，运营的高效性不断提升的结果。
一个最明显的数据就是，近三年营收稳定增长的形势下，成本增长率不断降低：比如，营收成本增长率，在2014年为63%，到2015年变为54%，2016年更降低至41%；履约成本增长率，在2014年时为96%，2015年时降低为73%，到2016年时为50%；市场营销成本增长率，2014年152%，2015年93%，2016年变37%。
其中履约成本（包括采购、仓储、配送、消费者服务成本） 逐年降低的背景是，京东在采购、仓储、配送等各端进行的技术化升级，详情如下。
打造智慧供应链体系 （Y事业部）
京东智能供应链基于京东自有大数据，通过人工智能、数据挖掘等一系列技术，对消费者进行精准分析，帮助合作伙伴更流畅地响应市场变化，更精准的复合用户需求。
在技术方面，京东Y事业部紧密围绕零售供应链，通过“商品、价格、计划、库存、协同”五大智慧模块，不断完善供应商、消费者和京东三方的协作亲密度和满意度，即从消费者洞察角度出发，建立智能化的商品选品与最优定价系统；基于选品与定价，构建京东零售的商业预测能力，预测应用于自动化的库存管理，并通过供应商协同平台将技术能力开放给合作伙伴。
据了解京东集团副总裁、京东商城研发体系负责人马松曾表示，对于当前零售行业来说，智慧地掌控成本、效率和用户体验才是制胜的关键，而技术和人才则是打造智能商业体不可或缺的两件终极利器。
布局智慧物流体系（X事业部）
2016年10月26日，X事业部智慧物流实验室第一次揭开神秘面纱，展现了由机器人、人工智能算法和数据感知网络打造的全自动仓储场景。此次亮相的“无人仓”代表着全新的第三代物流系统技术，实现了从自动化到智慧化的革命性突破。
京东“无人仓”的横空出世，已成为京东科技物流的拐点，首次实现智慧物流的完整场景，全面超越亚马逊成为目前全球最先进的物流技术落地应用。京东“无人仓”在控制算法、工业设计、机械结构、电气设计、应用场景等方面取得了大量的技术突破与创新，累计专利申请已超过100件。
三维动态拣选技术为是国内第一例，在世界范围内只有两家公司能够掌握这一个技术。“无人仓”解决仓储环节的繁杂程序和大量人力占用等问题，而无人机和无人车将在配送上瞄准乡村和城市最后一公里的终端配送问题。
根据京东测算，若实现京东“无人仓”概念，物流成本可大幅降低，那么生产效率也提升到现在的两倍，在仓储单位面积使用效率上，可以提高到5倍以上。
对外输出技术协同发展
可以说，京东前期对技术的不断投入，以及技术化对业务发展的不断反哺，正让京东业务运营的高效性正不断提升。而这种技术化革新，根据京东的说发，不但不会停止，未来还会更深入。
刘强东在此前京东集团2017年大会上曾表示，“未来京东将进行全面技术转型，用技术将第一个十二年建立的所有商业模式进行改造，打造全球领先的智能商业体”。这段话也出现在了京东最新的财报中。
除了内部技术革新改造原有商业模式，京东也在不断向外输出技术，带动行业共同、互惠发展。
云计算和大数据 预测用户购买行为
2016年4月份，京东正式推出了云存储和云数据服务，以及四大业务解决方案，涵盖电商、物流、行业和行情服务。
京东当时曾介绍称，借助稳定可靠的私有云平台，京东云第一次通过公有云平台对外提供支撑服务，有力保障了京东内部各业务线的高效运行，同时帮助大量京东商家抵御住大促流量与访问量激增的冲击，确保系统稳定，安全、顺畅地度过了一次次订单洪峰，为商家们在双11期间把握商机提供了可靠保证。
对于输出大数据服务，刘强东曾表示，依托大数据分析，品质电商可以更为准确地判断消费者需求，推动C2B反向定制，实现整个供应链的“柔性化”管理。数据共享、库存共享，可以帮助生产商更好地进行供需匹配，降低产业链中的总体库存，加快周转。
此外，京东的采销信息、仓储配送信息、客服售后信息全面数据化，通过大数据、云计算技术能实现对某一品类商品的市场预测和行业形势展望。京东基于大数据的用户画像、精准推送，能时刻洞悉用户的需求，预测用户的购买行为，从而能帮助品牌商实现精准营销、提高供应链效率。
京东金融新技术 深度自学习能力
按照京东金融的战略规划，未来将持续开放技术能力、互联网产品能力、用户能力、资金端、资产端，为广大的金融机构、非金融机构提供菜单式的、嵌入式的基础设施服务，提升金融效率。京东金融的业务将全面走出京东，带动整个金融市场创新。
2017年1月，京东金融联手中国银联推出一系列针对中国市场的金融创新解决方案：双方将在多个领域进行合作，包括互联网支付解决方案，推出联名信用卡和农村金融业务。双方还将在风控、农村电商和大数据分析等方面寻求合作机会。
京东金融应用了深度学习、机器学习、人工智能、图像识别、图谱网络、区块链等技术，并开发出风险量化模型体系，精准营销模型体系、智能投顾模型体系、用户洞察模型体系等数据模型产品。
京东金融利用大数据搭建了消费金融的的风险定价模型。这个模型涵盖了超过三万个变量，为超过两亿用户做了信用评分。这些全部由系统操作，没有任何人工审核，效率比传统模式至少提升十倍。
无缝下单 推出开普勒计划
根据京东营销平台体系负责人徐雷介绍，开普勒本质上是京东所有电商能力的开放并产品化的一个项目，通过开放京东生态和电商能力，并与基于场景的移动互联网合作伙伴互相“链接”，开普勒项目希望让消费者“不由自主”地完成商品购买，让客户在生活服务，母婴，汽车，体育等多元化场景下可以无痕化购物，而京东开普勒计划则充当背后的无缝能力支撑和连接器。
今日头条、墨迹天气等一批知名APP已经先期加入了京东开普勒项目。以墨迹天气为例在其商城里可以一键下单购物，后面的电商支撑全部是京东来完成的，实现了无缝下单、一体化体验的天气应用场景购物。
2017年1月，京东对外宣布了“JD IDEAL”营销方法论，向行业开放京东的营销能力，这是基于京东自身积累的互联网电商营销能力和经验进一步向前延伸的举措，有利于带动大量品牌商参与到京东未来的场景化营销之中。
未来可预见京东的发展模式
未来，京东将把集团所有的产品、业务、服务全面技术化，构建一个以云计算、人工智能、机器人技术为核心的智能化商业体，实现零售全面智能化、物流全程“无人化”、金融和保险产品全面个性化。
京东希望希望通过深耕技术领域，实现大数据分析，人工智能来提升模式创新的时效性。 我们可以把京东形做一个智慧型大脑，通过智慧供应链与诸多企业消费者之间进行深度融合将人工智能、数据算法、预判形式、采销沉淀、更好的去分拣商品，优化商品，改善企业管理与消费者购买商品之间的距离。
