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2020年四川省大学生金融科技建模大赛
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西南财经大学 比赛时间:2020-09-21 00:00至2020-11-15 00:00 已结束


一、赛事介绍

1、赛事背景

新经济建设背景下,成都正加快推进国家西部金融中心建设,着力发展金融科技,提出《成都市金融科技发展规划(2020-2022年)》,促进普惠金融发展、推动金融机构转型升级、提升服务实体经济能力、防范化解金融风险,建设成为具有国际影响力的区域金融科技中心。在四川省教育厅大力支持下,结合西南财经大学大金融学科优势和省内各高校良好的金融科技学科基础,特举办“四川省大学生金融科技建模大赛”,协同培养金融科技人才,推动构建“成都特色、全国影响、国内示范、国际同步”的金融科技创新示范体系,助力成都金融科技建立在中西部地区领先、全国一流的地位。

本届“四川省大学生金融科技建模大赛”面向四川省高校全日制本科生及研究生,提出金融科技行业的实际问题,要求参赛选手利用真实(脱敏)数据,完成建模过程、呈现解决方案。通过赛事,使大学生能够触摸金融科技行业前沿课题,学以致用,培养解决实际问题的综合能力和知识应用能力。

2、组织单位

主办单位:

四川省教育厅

承办单位:

西南财经大学

协办单位:

西南财经大学金融学院

西南财经大学教务处

西南财经大学经济管理实验教学中心

西南财经大学金融建模协会

四川大学经济学院

电子科技大学经济与管理学院

西南交通大学管理学院

西华大学经济学院

四川农业大学经济学院

支持单位:

四川新网银行

3、参赛群体

本次大赛面向省内高校全日制本科生及研究生,参赛方式为个人参赛。

4、赛事流程

大赛主办方将提供在线比赛环境,支持Python和R语言环境,选手利用大赛平台完成比赛全过程。

大赛由报名、宣讲、初赛、复赛、评审、决赛六个环节组成。

1)大赛报名:(921-104日):

大赛将于9月21日至10月4日开放报名系统,参赛选手于9月21日至10月4日期间需要在比赛平台(网址:https://www.mooplab.com/racelist)完成注册,在平台中报名加入本次大赛(注册报名方式具体参照附件)。然后由主办方协助在四川省本科高校学科竞赛平台(http://scsbk.ycfuture.cn/)完成注册。

2)大赛宣讲会:(103日)

由赛事主办方组织线上宣讲会(宣讲会所用平台拟采用腾讯会议),届时主办方将邀请指导老师和行业专家,为参赛选手宣布比赛规则、比赛主题、评分标准以及具体流程。

3)初赛:(105日—1022日)

大赛正式启动,参赛选手开始比赛进程,从平台获取数据集及赛题。大赛提供在线计算环境(支持Python/R),选手可自主选择使用官方在线环境或自有环境,但均需按平台要求提交比赛代码和建模结果,后台将根据提交的建模结果公布实时排名,选手每日可提交结果不超过三次。

4)复赛:(1023日—1025日)

建模结果排名前40%参赛选手获得参加复赛的资格,复赛选手在复赛规定时段完成模型及代码优化并提交代码。

5)评审:(1026日—113日)

由评委对代码规范性进行评分,并结合建模结果综合评判,评审出一、二、三等奖选手。同时,一等奖选手可获得决赛参与资格,复赛评审结束后,决赛选手名单将及时在平台公布。

6)决赛:(暂定1115日)

决赛将采用答辩的方式对参赛选手进行问答,具体形式另行通知。答辩评委将针对选手的代码及模型进行专业提问。答辩过程考察选手建模思维和模型运用能力,综合考量后确定获特等奖名单。最终的评分将由复赛评审得分、答辩得分两部分加权得出。

5、线上平台

线上平台使用MoopLab平台。参赛选手可使用MoopLab平台提供的基于Python/R的数据分析环境完成比赛过程。为保障公平和计算能力,主办方为每位参赛选手均配置了高性能处理器环境作为算力保证。

6、奖项设置:(参赛人数小于1000人)

本次竞赛设一等奖、二等奖、三等奖。以有效参赛总数为基数,复赛成绩排名前10%、前10-20%、前20-30%(取整)分获一、二、三等奖。一、二、三等奖均获得由四川省教育厅颁发的获奖证书。其中,获一等奖的参赛选手排名靠前者受邀进入决赛进行答辩,竞争“新网银行特别奖”。

7、培训计划

主办方将邀请指导老师和行业专家为通过报名审核的参赛选手提供R/Python的应用和平台培训,帮助参赛选手了解大赛的流程及要求。培训拟采用在线培训模式,具体时间及会议室号码另行通知。

二、赛题及评分规则介绍

1.赛题背景:

四川新网银行以建设“数字普惠银行”为愿景,运用互联网大数据风控、人工智能等技术,为客户提供具有高可得性和良好用户体验的信贷产品。金融机构发放贷款后,需要对客户进行持续的风险跟踪和监测,如何综合利用客户的多维数据建立风控模型预测客户未来一段时间内的还款情况,是金融机构风险管理的重要问题。此问题的良好解决可帮助金融机构及时发现风险并止损。大赛将提供真实业务数据,邀请参赛者对数据进行探索分析,可综合利用统计方法、机器学习算法、深度学习算法等设计预测能力和稳定性强的风控模型。

本次大赛需要参赛者综合考虑银行贷款业务的多种信息,完成数据预处理后建立适当模型,在训练集的基础上不断优化模型,提升测试集的预测效果。在建模和优化过程中,参赛选手将会用到金融学、统计学、计算机科学等相关技术和知识。

2.赛题描述:

基于客户的申请信息(截面数据)和行为信息(面板数据)运用统计或机器学习算法预测客户未来的信用风险。申请信息包括脱敏的客户基本情况,变量主要包含性别、年龄、教育背景及其他申请时客户授权采集的各类画像标签;行为信息包括贷款发放后的行为数据信息,变量主要包含贷款后各个时间点上的提还款行为、逾期行为及其他各类行为画像标签。

本次比赛提供训练集(截面数据、面板数据和好坏标签)和测试集(截面数据和面板数据)。模型建立的最终目标是尽可能使得模型的违约预测接近真实的违约情况,模型的预测能力以测试集上的AUC值表现作为衡量标准。主办方通过未公布的测试集好坏标签计算参赛选手的模型AUC结果并排名。

本次比赛所有数据均为脱敏数据,由四川新网银行提供。

3.成果提交要求:

1)预测集提交:选手每日最多可提交预测集三次,正确提交后,平台将返回回本次AUC值。平台排行榜实时显示根据所有选手历史最高AUC值排名。

2)初赛成果:于10月22日23:59前,在比赛平台上传对应结果的代码文件。

3)复赛成果:选手在复赛结束前,按时提交最终的代码文件。

4.评分方法和规则:

1)初赛成绩评定:

依照模型在测试集上分类的AUC值初赛结束时间排名确定成绩。

初赛成绩 = (1000 – AUC排名名次)/10

2)复赛成绩评定:

从建模思路和方法、代码结构等方面,综合考量选手复赛成果,由评委给出专业性打分。

复赛成绩=80%*初赛成绩 + 20%*代码成绩

3)决赛成绩评定:

决赛采用答辩的方式,考察选手建模思维和模型运用能力,取所有评委的平均分作为决赛得分。

决赛成绩 = 60%*复赛成绩 + 40%*答辩成绩,其中答辩成绩由各评委打分的平均数得出。


267人已经报名

  • 邱冠棕 11-27
  • 赵江凌 11-27
  • 李润一 11-27
  • 陈启明 11-27
  • 龚梓阳 11-27
  • 钟一棚 11-27
  • 高舒航 11-27
  • 吴娟 11-27
  • 冷如冰 11-27
  • 乔兰 11-27
  • 王晨苏 11-27
  • 丁舟 11-27
  • 刘泊辰 11-27
  • 廖茜 11-27
  • 薛婷 11-27
  • 曾卫浩 11-27
  • 张璟晗 11-27
  • 成睿阳 11-27
  • 余墨 11-27
  • 刘明宇 11-27

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