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第四届中国研究生金融科技创新大赛“揭榜挂帅”主赛道参赛要点汇总及赛题推介说明
发布时间：2025-09-08
来源：金融科技创新大赛
阅读次数：15060
第四届中国研究生金融科技创新大赛由南京大学与南京市建邺区人民政府联合承办，已于2025年7月10日正式开启报名通道。本届大赛创新性增设“揭榜挂帅”主赛道，大赛筹备阶段，组委会团队深入走访30余家金融机构，历经多轮需求调研、技术论证与数据脱敏协调，最终从海量实际业务需求中精选出15个赛题，覆盖大数据、人工智能与图像识别三大领域。这些赛题不仅承载着金融行业的真实技术堵点，更充分配套了详实的脱敏数据资源。因此，大赛执委会高度重视“揭榜挂帅”主赛道的推进，力求通过机制保障，让参赛团队精准对接行业场景，让行业场景充分依托数据资源，同步实现“解决行业技术堵点“与”培育创新人才“的双重目标。
大赛报名启动以来，受到来自高校、企业各界广泛关注，报名咨询量持续攀升。为充分发挥赛题资源及其数据价值，减少参赛团队疑惑、增加参赛团队对各赛题的理解，经大赛执委会审慎研究，针对“揭榜挂帅”主赛道参赛要点及赛题推介如下：
一、组织架构
指导单位：教育部学位管理与研究生教育司、中国人民银行科技司
学术指导：全国金融专业学位研究生教育指导委员会
主办单位：中国学位与研究生教育学会、中国科协青少年科技中心
承办单位：南京大学、南京市建邺区人民政府
特别支持：江苏省金融学会
协办单位：江苏省数字金融重点实验室、江苏省金科数字与科技金融研究院
组委会秘书处：清华大学五道口金融学院
二、参赛要点
报名参赛流程：
步骤一：登录中国研究生创新实践系列大赛官网（https://cpipc.acge.org.cn/pw/hp）进行注册报名，选定赛题，完成“揭榜”。
步骤二：按照大赛提供的统一格式，签订《数据及资料保密承诺书》，发送至承办方联系人邮箱（邮件主题为：揭榜挂帅赛题数据申请 - 团队名称 - 队长姓名 - 赛道名称 - 赛题编号，承办方赛题负责人联系邮箱：sutong@nju.edu.cn）。承办方在收到后的三个工作日内，向参赛团队提供对应命题的数据资料。
步骤三：参赛团队报名资格由各研究生培养单位审核成功后，向承办方联系人邮箱补充提交报名成功截图（需显示报名赛道及赛题），完成全部报名流程。
团队组建：
“揭榜挂帅”参赛团队人数须≤10人；各参赛队伍指导老师人数为1-2人，且每位指导老师最多指导3支参赛队伍；为充分整合并激发跨领域创新活力，更好解决金融行业实际难题，大赛充分鼓励跨学科、跨专业、跨院校组队参赛。
时间节点：
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参赛报名截至 |
2025年11月12日15：00 |
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初赛作品提交 |
2025年11月1日-11月15日15:00 |
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初赛评审 |
2025年11月下旬 |
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全国总决赛 |
2025年12月中下旬 |
奖项设置：
本届大赛设置一等奖（含金奖、银奖与铜奖团队）、二等奖、三等奖。同时，还将评选优秀组织奖及优秀指导教师奖。获奖队伍由大赛组委会统一颁发荣誉证书及奖金。团队奖项设置列表如下：
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奖项 |
奖金金额 |
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金奖团队 |
50000 |
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银奖团队 |
30000 |
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铜奖团队 |
20000 |
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其他一等奖 |
10000 |
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二等奖 |
5000 |
本届大赛除设置上述常规奖项外，“揭榜挂帅”赛题发榜单位根据实际业务需求，为部分赛题单独设置了企业专项奖，奖金为5000元到20000元不等。
三、“揭榜挂帅”主赛道赛题推介
“揭榜挂帅”主赛道赛题聚焦金融行业实际需求，围绕大数据、人工智能、图像识别三大核心技术领域搭建命题体系。所有赛题均源自金融机构真实业务场景，直面金融业当前面临的关键痛点。这些痛点问题既是金融机构在当前亟待突破的现实阻碍，也是参赛团队需要聚焦解决的根本目标。为帮助各团队精准把握攻关方向，现将各赛题的核心待解问题及配套数据资源详细说明如下：
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“揭榜挂帅“赛题 |
核心待解决问题 |
配套数据资源说明 |
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赛题1：基于Transformer架构的信贷风控模型研究 |
如何借助Transformer架构提升信贷风险识别精度与效率，降低信贷违约风险？ |
进行初步处理的Transformer架构数据，Parquet格式（共10.6GB） |
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赛题2：基于多场景预测的人伤自核引擎系统优化研究 |
如何通过多场景预测优化系统，提升人伤理赔自核效率与准确性？ |
30个字段的训练集与测试集，数据字典说明，XLSX格式（共1.5MB） |
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赛题3：对公贷款逾期预测模型构建与应用 |
如何构建对公贷款逾期预测模型，提升对公贷款逾期风险预判能力，防控对公贷款风险？ |
贷款明细、客户信息等4张表格及数据说明，XLSX格式（共16.4MB） |
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赛题4：基于小样本与数据血缘的银行业务数据智能分类分级系统 |
如何基于小样本与数据血缘技术搭建银行业务数据智能分类分级系统，实现业务数据精准分类分级与血缘可追溯？ |
数据/数据库分级分类结果等4张表格，XLSX格式（共272KB） |
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赛题5：基于知识图谱实现寿险黑产团伙挖掘的研究 |
如何基于知识图谱技术挖掘寿险黑产团伙，提升寿险领域黑产团伙识别精准度？ |
参保员工信息、投保/理赔/就诊记录等5张表格，XLSX格式（共18.8MB） |
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赛题6：基于极不平衡样本的客户金融服务产品多步推荐模型 |
如何针对极不平衡样本构建客户金融服务产品多步推荐模型，提升产品推荐的精准性与针对性？ |
产品标签、客户属性、业务事件等3张表格以及数据说明，CSV格式（共88.5MB） |
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赛题7：基于银行流水数据的黑灰产中介挖掘模型构建与应用 |
如何基于银行流水数据构建黑灰产中介挖掘模型并应用，精准识别黑灰产中介？ |
客户名单、流水数据、对方手对照共3张表格，CSV格式（共3.25GB） |
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赛题8：非平衡数据下的电诈交易挖掘 |
如何在非平衡数据场景下挖掘电诈交易，提升电诈交易识别的精准度与效率，助力打击电信诈骗？ |
因电诈交易数据难以完全脱敏处理，无法提供直接支持数据（建议转报其他赛题） |
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赛题9：基于LLM的账务智能体-财枢智擎 |
如何基于LLM技术打造“财枢智擎”账务智能体，实现账务处理自动化与智能化，提升账务管理效率？ |
30余个财务标签对应的会计信息数据，CSV格式（共33.2GB） |
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赛题10：基于大模型的数据标准自动化对标 |
如何基于大模型实现数据标准自动化对标，降低人工成本的同时提升数据标准对标效率与准确性？ |
包括训练集与测试集的系统数据字典以及数据标准，XLSX格式（共8.8MB） |
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赛题11：基于大模型保险文档精准召回系统——面向寿险产品知识库的语义搜索能力检验 |
如何基于大模型构建保险文档精准召回系统，提升寿险产品知识库中文档语义搜索的精准度与效率？ |
按照寿险产品归类的产品说明文件、赔付标准等数据，PDF格式（共136MB） |
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赛题12：基于领域小模型与通用推理大模型的非结构化数据智能分类模型构建与应用 |
如何构建非结构化数据（图像数据）智能分类模型并应用，提升金融领域非结构化数据分类效率与精准度？ |
按照利润表、营业执照、资产负债表等类型归类的图片数据，JPG格式（共183MB） |
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赛题13：基于计算机视觉的授信审批印章真伪鉴别模型构建与运用 |
如何基于图像识别技术构建授信审批印章真伪鉴别模型并运用，提升印章真伪鉴别准确性与效率？ |
脱敏处理后的印章图片数据，JPG\PNG等图片格式（共1.46GB） |
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赛题14：银行业务影像质量缺陷智能检测算法探索 |
如何基于图像识别技术构建银行业务影像的质量缺陷智能检测算法，实现业务影像质量缺陷自动精准检测？ |
脱敏处理后的营业执照图片数据，JPG\PNG等图片格式（共214MB） |
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赛题15：基于图像识别与深度学习的银行信贷业务图片鉴伪质检系统研究 |
如何结合图像识别与深度学习技术构建银行信贷业务图片鉴伪质检系统，提升信贷图片鉴伪准确性与质检效率？ |
需自行根据提供的数据收集指引收集相应数据，收集指引文件为DOC格式 |
各赛题均为实际场景中亟待解决的现实问题，因此所有赛题均以“解决金融行业现实问题”为核心导向。大赛不设置参考答案作为参赛成果评判标准，也不对参赛成果的解题思路施加任何限制，以“解决现实问题的程度”作为参赛成果评价的唯一标准。大赛将重点考察成果在实际金融场景中的应用价值与落地效果，不局限于赛题说明文件中的具体任务细则。各参赛团队可充分发挥技术优势与创新思维，探索更具针对性、更贴合行业需求的解决方案。
为帮助参赛团队更好地了解各赛题的受关注程度，以便结合自身优势与兴趣精准选择赛题，现对目前已揭榜（截至9月3日）的赛题热度分布总结如下：
四、大赛交流群
为方便参赛团队及时获取大赛最新动态、交流参赛经验、解决备赛过程中遇到的问题，本次大赛特设立参赛选手与指导老师的官方交流群（QQ群）。
参赛选手交流群 指导老师交流群
五、重要问题集中解答：
有关数据资料申请与保密要求、材料提交规范、团队成员增删等相关问题，可详见此前发布的《第四届中国研究生金融科技创新大赛参赛邀请函》、《第四届中国研究生金融科技创新大赛“揭榜挂帅”主赛道参赛指引与流程优化公告》。若在公告中未找到对应答案，可通过官网公布的联系方式咨询大赛组委会或加入赛事官方交流群与群内工作人员交流提问。
《第四届中国研究生金融科技创新大赛参赛邀请函》链接：
《第四届中国研究生金融科技创新大赛“揭榜挂帅”主赛道参赛指引与流程优化公告》链接：
