技術拉滿！這可能是目前參賽人數最多的全球金融科技創新大賽，歷時近半年，4882支團隊同臺競技，披荊斬棘。

日前，由上海科學技術委員會指導，中國計算機學會（CCF）和上海市科技創業中心支持，北京大學、復旦大學、香港大學、螞蟻集團等20多家名校名企聯合發起的AFAC2024金融智能創新大賽決賽路演正式落幕。

這四千多支隊伍中，不乏連續兩年持續參賽的老隊員。在他們看來，大賽不僅是展現自己技術能力的平臺，也是為自己和團隊爭取了更多的行業關注度和發展機會，誰又能保證這個這些隊伍里假以時日不會出現OpenAI與山姆·奧特曼呢？

AFAC2024金融智能創新大賽參賽選手。

參加比賽是一種享受和成果檢驗

選手閆強，在中科院計算所網絡數據科學與技術重點實驗室工作，他是中科院計算所開源項目GoMate團隊核心成員。在實驗室，閆強和團隊成員深入探索大模型技術的腹地，在信息檢索生成領域頗有心得。他堅持“以賽促研”，不斷學習和跟進最新的前沿方向。

閆強曾參加阿里云天池大賽等諸多算法比賽，涵蓋自然語言處理、數據挖掘、結構化數據處理、時間序列預測等前沿技術，40多次獲得國內外算法大賽頂尖名次。全球知名的數據挖掘及機器學習競賽平臺Kaggle是數據玩家一試身手的練兵場，而閆強則已晉升為“Kaggle大師”。

“科研并非孤立的探索，而是與各類算法競賽緊密相連的實踐過程。”把打比賽和自己的工作內容結合起來，每一次參賽都是對能力的挑戰和提升。“AFAC2023中，我們主要做的是基于金融財報的問答，今年則換成了保險條款。”閆強介紹，盡管領域有所變化，但他憑借在檢索增強生成方向的積累，迅速適應新賽題。

在競賽中遇到的各種挑戰和難題，往往能夠激發創新思維和解決問題的能力。“選手們應該更注重過程，取得理想成績很好，但是把比賽的結果看得太重會失去一部分快樂。”閆強感慨，打比賽是一種享受，相比于比賽成績，最重要的是比賽過程中的收獲。比賽中可能會出現曲折和意外，導致選手出現心理波動，他總結了管理自我預期的方法，將關注點聚焦在模型本身的學習和迭代上。

去年大賽亞軍順利進入大廠

選手馬千里，去年參賽時還是華東師范大學學生，現在他已經成為了互聯網大廠Shopee公司的一名算法工程師。2023年，馬千里在AFAC大賽中一舉奪得亞軍，對他來說，這是一次重要節點。創新和實踐能力是和競爭對手們拉開差距的關鍵，而AFAC大賽等算法類競賽則是這種創新實踐能力最好的佐證之一，“這份比賽的經歷在我之后的工作面試過程中給予了不小的助力”。馬千里說。

今年，馬千里再次踏上征程，參加了AFAC2024大賽。今年AFAC大賽的主題大模型技術更為前沿，馬千里面臨不小挑戰。他和隊友們向周圍精通大模型的同學請教，不斷摸索、嘗試，最終成功搭建起自己的模型框架。在后續的數據處理、模型訓練等環節中，他們也憑借扎實的統計學基礎克服挑戰，目前獲得了較為滿意的線上排名。

“關鍵是要把基礎打牢，然后沉下心去理解賽題。”這次參賽的經歷讓馬千里更加堅信，專業知識和技能在解決實際問題時的重要性，無論是學術研究還是工作，都應注重基礎知識的掌握和應用。

無論是風險評估、市場預測還是投資決策，大模型可以提供更加精準和高效的解決方案。馬千里也提醒自己要不斷學習新技術、新方法，以適應不斷變化的市場用人需求和技術更新需求。“我現在在Shopee的SRA（搜索推薦廣告）組做混排，期望在比賽中學習大模型知識并且做一些實踐，也期待在比賽中學到的知識可以應用到未來的工作中。”

AFAC大賽更符合實際商業場景

選手魯向濤是北京大學計算機專業研究生，他的研究方向為偽造圖像檢測和定位。 “在去年的比賽里，我其實沒有太多的參與度。”今年，他為了反向檢驗技術能力，決心全力以赴。

魯向濤選擇了金融文檔矛盾處理這一極具挑戰性的題目，不僅要求扎實的技術功底，更需要敏銳的問題洞察力和解決方案創新能力。為了更好應對比賽，他每天花費三四個小時沉浸在數據的海洋里優化算法。

相對于純學術研究，比賽不僅考驗大模型技術的完整性，更要求參賽者具備對落地行業的深刻理解。魯向濤說，人工智能與金融領域的聯系越來越緊密，隨著金融大模型的廣泛應用，AI技術在金融領域的潛力正逐漸顯現。無論是風險控制、智能投顧還是客戶服務等方面，AI發揮著越來越重要的作用。

他自己的研究方向“偽造圖像檢測和定位”也與金融安全息息相關。他期待自己能夠在這個充滿機遇的時代中不斷成長和進步。參加AFAC大賽的意義遠不止于獲得名次和獎金，更重要的是，通過比賽深入了解金融智能領域的最新動態和前沿技術，積累了寶貴的實踐經驗。“AFAC大賽更符合實際商業場景，以后在工作時可能會用到這里面學到的一些技術。”

大模型在垂直行業落地更為重要

32歲算法經理夏茂晉在數據行業深耕多年。與許多同行不同的是，夏茂晉面對的是更為復雜和專業的新能源數據。這些數據來源廣泛，包含了大量專業術語和復雜結構，對數據處理能力提出了更高要求。新能源行業希望通過大模型技術實現數據的深度挖掘和智能化處理，從而提升企業運營效率，降低溝通成本和冗余成本。

從2019年開始打比賽，他的同行者越來越少，“我感覺到我這個年齡還能堅持打比賽的選手，應該稱得上是真正的愛好了。”夏茂晉笑著說。對他來說，比賽已經成為了一種生活方式，是對技術熱愛的表達。在比賽中，他可以暫時忘卻工作的壓力和生活的瑣碎，全身心投入到技術探索和創新中。

今年的參賽經歷不僅讓夏茂晉見識到了大模型的強大潛力，更讓他深刻體會到了數據在垂直落地行業中的重要性。目前，夏茂晉團隊正使用大模型輔助研發人員開展新能源行業的專利解讀、撰寫，通過技術力量為企業帶來實實在在的效益。

對此， AFAC2024金融智能創新大賽執行委員會主席、螞蟻集團財富保險事業群資深技術專家李暉表示，對大賽選拔出來的優秀項目，組委會也會一直做好持續的跟蹤輔導與關注，從宣傳推薦、落地孵化等方面，持續為參賽項目制定個性化的服務，助力行業培養更多在AI、大模型領域值得重點關注的優秀人才，加快發展新質生產力，推動金融行業高質量發展。