由北京大学、复旦大学、香港大学、蚂蚁集团等发起的AFAC2024金融智能创新大赛旨在以赛促创，以“金融科技、大模型技术、创新创业”为核心主轴，用科技解决金融场景中的真实问题，通过大赛发掘更多能让AI为金融领域带来创新的行业落地解决方案，培养跨学科人才，助力金融行业高质量发展。
据了解，赛事分为挑战组、初创组和企业组。相比前两组，挑战组的题目难度更大，更偏前沿技术，对参赛者在技术、创意与思维等方面要求更高。
据悉，挑战组的成员招募主要面向开发者，选手将基于大赛提供的金融科技领域真实数据来设计项目，不仅要求独创性，更要求“落地”，可以实际解决金融业务的场景问题。
赛事准备的四大赛题方向
要让大模型“活”起来，有逻辑加工和推理能力
挑战组共有四组赛题，包括金融工具学习、基于保险条款的问题、AIGC金融多模态研究报告智能生成和金融规则长文本中的矛盾识别与漏洞发现。
大赛评审团、复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华认为，挑战组面向的招募人群会更为广泛，包括学生和个人开发者，赛题设置初衷是希望个人开发者能够结合自身对算法、金融场景问题的理解和认知来解决问题。
金融、医疗和司法等领域是典型的认知决策场景，涉及严格的合规性和条款审查。这类应用场景往往要求高度的专业判断，例如决定是否符合保险条款、金融产品是否合规等。
“挑战组的题目具有代表性，都是业界目前尚未解决的难题。”肖仰华称。他认为，挑战组的参与者需要对业界需求有深刻的理解，对大模型的掌握要更深入，对算法的创新和有效性要求更高，这样才有可能直击问题的核心，找到解决方案。
相较于2023年的赛题，今年挑战组的赛题设置有哪些亮点？蚂蚁集团智能服务资深算法总监，同时也是评委团代表陈鸿在接受澎湃科技采访时表示，相较于初创组和企业组，挑战组交付的结果不一定要形成一个完整的产品，而是要基于大模型技术解决金融场景中的实际问题。
在上述四组赛题中，陈鸿认为，各有不同侧重点。在设计赛题时初衷是紧跟当前的技术趋势。“在大模型和AI技术成为技术主流的今天，我们希望能够通过赛题传达出大模型在哪些领域表现更出色，以及在这些领域中有哪些关键问题需要我们去突破。”
四道赛题中，AIGC金融多模态研究报告智能生成和金融规则长文本中的矛盾识别与漏洞发现来自切实的金融场景需求。赛题背后，出题人希望通过大模型技术，要求模型能有效整理文本、图表、市场数据等多模态数据，并能够理解金融术语、逻辑结构及经济原理。
陈鸿进一步解释说，在金融场景中，多篇研报或保险条款可能存在相互冲突的观点和漏洞，如果能利用大模型技术识别出来就非常有应用价值。“我们在赛题中设置矛盾点以测试选手的识别能力，如果能找出漏洞所在就能得分。”陈鸿称，赛题设置的背后希望参赛选手能够利用大模型技术不只是简单地做检索、摘要等工作，而是能让大模型“活”起来，真正实现逻辑加工、推理的能力。
为了确保评审过程的专业性和客观性，此次赛事的评审团由行业内专家、高校学者、第三方机构代表等多方人员，评审团会从创新性、实用性、技术难度等多个维度进行评审，确保评价体系的统一性和公正性。
优秀选手有望入职蚂蚁，共同研究AI前沿技术
在陈鸿看来，此次大赛，考察的是选手对于方案选型的合理性以及技术创新能力。在平衡个人资源和创新能力后，评委最终会根据结果来评估。
“如果选手有很好的ROI（投资回报率）意识，能够给出合理且具有创新思维的方案，最终能交付结果，对公司来说一件乐见其成的事情。”陈鸿认为，这次比赛也是一次产业界和学界合作的很好机会，优胜者最终也有丰厚的奖励。
此次挑战组的比赛评分将采用测试榜（A榜）+终榜（B榜）形式，最终该赛道的名次与奖励评定，以终榜（B榜）成绩为依据，并结合答辩现场表现、材料完整性、方案创新性等综合指标，给到最终排名和奖项。
据了解，此次大赛不仅为挑战组参赛优胜者准备了丰厚的奖金，同时还为优秀选手提供了绿色通道和名师指导。参赛期间，邀请金融行业专业大咖进行赛题指导，培训解疑，帮助参赛选手快速起步打榜。优秀选手有机会获得蚂蚁集团Offer绿色通道，加入技术团队，一同对人工智能最前沿的技术展开研究。
作为学界代表，肖仰华对学生参赛者充满了期待，他希望参赛者能够跳出现有的思维框架，敢于创新和尝试。他表示，去年AFAC2023 金融智能挑战赛参赛选手中，他看到了很多来自金融和经济专业的学生，将金融专业知识引入到计算机解决方案中，这类跨学科的尝试非常值得鼓励。
“我希望参赛学生能不被现有的解决问题的框架局限，而是勇于跨学科尝试和学习。不要局限于计算机领域，应该将不同学科的知识融合在一起，充分利用所学的专长，与大模型结合，以期达到更深入的理解和更有效的解决方案。”肖仰华说。
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