郵儲銀行第四屆數據建模大賽決賽評選圓滿落幕
2023-12-06來源：中國郵政網
郵儲銀行第四屆數據建模大賽以助力集團公司、郵儲銀行2023年重點工作實施為目标，通過大賽營造大數據應用氛圍，提升員工專業技術能力和水平，增強數字化轉型動能。大賽決賽設置“數據建模”和“價值創造”雙賽道。其中，“數據建模”賽道重在考察建模方案的創新性、準确性和實用性，而“價值創造”賽道重在考察應用方案實施情況及成效。
大賽兩個賽道的決賽評選已于11月29日和11月30日分别完成。價值創造賽道評選出一等獎4名，二等獎8名，三等獎14名，數據建模賽道評選出一等獎4名，二等獎8名，三等獎14名。同時，大賽評選出15名在本屆賽事中營造良好數據應用氛圍的參賽單位獲得最佳組織獎。大賽獲獎項目及隊伍充分聚焦“零售金融、鄉村振興、服務實體經濟、風險合規”戰略方向，助力數據賦能郵政金融各機構的日常管理經營，進一步推動數據應用成果向基層落地。
為确保競賽的“公平、公正、公開”，大賽組委會決定對兩個賽道拟獲獎及最佳組織獎拟獲獎名單進行公示。如對評選結果存在異議，可在12月12日前，以書面形式将意見通過電子郵件反饋至大賽組委會辦公室。反饋意見需真實、具體，反饋人員需署真實姓名，并提供有效聯系方式，以便大賽組委會進行後續調查與反饋。
大賽組委會辦公室E-mail:huangpengken@psbcoa.com.cn。
第四屆數據建模大賽價值創造賽道拟獲獎名單
| 拟推薦獎項 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 項目名稱 | 決賽得分 | 得分排名 |
| 一等獎 （4名） |
甯夏群英創新工作室 | 甯夏分行 | 鄉村振興 | 活牛金融價值模型 | 91.50 | 1 |
| 數能生巧 | 總行個人金融部 | 零售金融 | 基于IVL模型的客戶細分及價值挖掘 | 90.38 | 2 | |
| 展金隊 | 總行資産負債管理部 | 其他 | 未來現金流模型應用 | 88.50 | 3 | |
| 希望的田野 | 雲南分行 | 鄉村振興 | “雲品”産業貸及收單業務拓展應用 | 88.13 | 4 | |
| 二等獎 （8名） |
蘇農振興 | 江蘇分行 | 鄉村振興 | 基于三農大數據的江蘇特色白名單貸款——郵農貸 | 88.00 | 5 |
| 點石成金 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 借記卡快捷支付非活躍客戶的精準定位與"回流"運營的應用推廣 | 88.00 | 5 | |
| 名師出高圖隊 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于關聯圖譜的涉案賬戶排查模型 | 87.63 | 7 | |
| 貸來希望 | 遼甯分行 | 鄉村振興 | 鄉村振興普惠金融數智化營銷 | 87.38 | 8 | |
| 惠農先鋒 | 陝西分行 | 鄉村振興 | 服務“鄉村振興”的授信用信預測模型應用 | 87.13 | 9 | |
| 财多多 | 總行公司金融部 | 服務實體經濟 | 地方債“融資+融智”全生命周期服務管理模型 | 87.00 | 10 | |
| 數币福爾摩斯 | 總行數字人民币部 | 風險合規 | 基于多維度算法模型的數字人民币智能風控體系建設 | 87.00 | 10 | |
| 大語言模型銀擎隊 | 北京分行 | 零售金融 | 基于大語言模型的營銷運營體系研究 | 86.63 | 12 | |
| 三等獎 （14名） |
普惠數智風控者 | 總行普惠金融事業部 | 風險合規 | 中小微企業貸後風控預警體系構建 | 86.63 | 12 |
| 數智風控隊 | 陝西分行 | 風險合規 | 信用卡客戶風險識别及價值提升分析 | 86.50 | 14 | |
| 風險捕手隊 | 江西分行 | 風險合規 | 江西個人賬戶風險監測平台 | 86.50 | 14 | |
| 行遠隊 | 江蘇分行 | 風險合規 | 賬戶智能化風險防控平台 | 86.38 | 16 | |
| 數海揚帆隊 | 山西分行 | 鄉村振興 | 基于多模型複合應用的信用戶潛在用信客戶營銷 | 86.13 | 17 | |
| 八卦爐 | 總行授信管理部 | 風險合規 | 行業景氣度模型在授信管理工作中的應用 | 86.00 | 18 | |
| 卡币同行數據獵手 | 總行數字人民币部 | 零售金融 | 數字人民币客戶向借記卡引流營銷策略 | 85.88 | 19 | |
| 随風郵無險 | 總行信用卡中心 | 風險合規 | 風險收益模型應用 | 85.63 | 20 | |
| 心中郵數隊 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于chatGLM大模型的法律文本智能審查 | 85.38 | 21 | |
| 數智體驗隊 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 基于客戶實時評價模型改進客戶體驗 | 85.25 | 22 | |
| 智郵派 | 總行财務會計部 | 其他 | 集中報賬自動化智能運營模型 | 85.00 | 23 | |
| 貸後守護者 | 安徽分行 | 風險合規 | 小額貸款貸後輔助管理工具 | 84.75 | 24 | |
| 重在參與 | 四川郵政分公司 | 零售金融 | 金融業務開展差異化寄遞服務獲客 | 83.88 | 25 | |
| 對對隊 | 中郵理财 | 其他 | 資訊數據網關 | 81.88 | 26 |
第四屆數據建模大賽數據建模賽道拟獲獎名單
| 拟推薦獎項 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 項目名稱 | 決賽得分 | 得分排名 |
| 一等獎 （4名） |
智能合規先鋒隊 | 江蘇分行 | 風險合規 | 基于單節點低算力的AIGC應用突破：合規管理新藍海 | 89.00 | 1 |
| 金盾隊 | 總行授信管理部 | 風險合規 | 大模型技術在個人貸款不良預測中的探索與應用 | 88.75 | 2 | |
| 最懂你 | 集團總部金融業務部 | 零售金融 | 基于AI+大模型的客戶畫像與需求預測 | 88.63 | 3 | |
| 數戰數決 | 總行資産負債管理部 | 服務實體經濟 | 公司信貸全流程儲備分析與預測方案 | 88.25 | 4 | |
| 二等獎 （8名） |
U鍊生态金融隊 | 總行交易銀行部 | 服務實體經濟 | "1+N"新體系中基于因果推斷模型的産業金融鍊式拓客和批零聯動研究 | 88.00 | 5 |
| 網之一目 | 總行網絡金融部 | 風險合規 | 手機銀行渠道主動配合的“本人”操作風險識别 | 88.00 | 5 | |
| 協同風控隊 | 陝西分行 | 風險合規 | 基于“心電圖”模式的賬戶反詐偵測識别分析 | 87.88 | 7 | |
| 繼往開來隊 | 總行網絡金融部 | 風險合規 | 手機銀行聯合欺詐風險防控模型及應用 | 87.50 | 8 | |
| AI慧眼隊 | 廣東省郵政分公司 | 風險合規 | AI視頻監控預警 | 87.38 | 9 | |
| 長纓在手 | 江西分行 | 鄉村振興 | 交易鍊視角下預授信客群價值提升策略 | 87.13 | 10 | |
| 山西分行1隊 | 山西分行 | 零售金融 | 基于聯邦學習的潛在快捷支付活躍客戶提升 | 87.00 | 11 | |
| 甯夏群英創新工作室 | 甯夏分行 | 鄉村振興 | 畜牧業估價通用模型 | 86.38 | 12 | |
| 三等獎 （14名） |
幀察 | 山東分行 | 風險合規 | 基于客戶全面關系的個人信貸風險防控模型 | 86.38 | 12 |
| 數字普惠隊 | 總行軟件研發中心 | 服務實體經濟 | 基于對公渠道和遠程銀行的小微易貸“增強型智能外呼再營銷”模型研究 | 86.38 | 12 | |
| 郵相伴糧歸倉隊 | 安徽分行 | 鄉村振興 | 基于夏秋糧上下遊産業鍊的客戶精準挖掘 | 86.00 | 15 | |
| 你是我的眼 | 河南分行 | 風險合規 | 基于深度學習圖像處理助力印鑒檔案管理 | 85.75 | 16 | |
| 快上車 | 總行消費信貸部 | 零售金融 | 汽車金融智能反欺詐體系建設與應用 | 85.63 | 17 | |
| 春風化雨隊 | 江蘇省郵政分公司 | 鄉村振興 | 鄉村農業場景開發數據模型及風險策略研究 | 85.50 | 18 | |
| 中郵理财投研分析隊 | 中郵理财 | 零售金融 | 機器學習算法優選“好”基金 | 85.50 | 18 | |
| 挖呀挖呀挖隊 | 總行個人金融部 | 零售金融 | 保險客戶滄海遺珠打撈計劃 | 85.38 | 20 | |
| 眼鏡代表隊 | 總行金融同業部 | 風險合規 | 基于機器學習算法對利率走勢的分析 | 85.38 | 20 | |
| 挖呀挖隊 | 河北分行 | 風險合規 | 不法貸款中介團夥挖掘 | 85.13 | 22 | |
| 心中郵數隊 | 總行信用卡中心 | 風險合規 | 利率市場化背景下郵儲銀行信用卡最優化定價研究 | 85.13 | 22 | |
| U我養老 | 江西分行 | 零售金融 | 養老經濟--個人養老金客戶挖掘及價值提升 | 84.25 | 24 | |
| 行為深藏Blue隊 | 總行運營管理部 | 風險合規 | 基于機器學習進行異常行為監測 | 84.13 | 25 | |
| 發際線與我作隊 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于局部合力的異常風險捕獲模型研究 | 83.63 | 26 |
第四屆數據建模大賽最佳組織獎拟獲獎名單
| 序号 | 機構屬性 | 獲獎單位 |
| 1 | 集團公司 | 集團公司總部金融業務部 |
| 2 | 廣東省郵政分公司 | |
| 3 | 郵儲銀行總行 | 總行信用卡中心 |
| 4 | 總行網絡金融部 | |
| 5 | 總行公司金融部 | |
| 6 | 總行風險管理部 | |
| 7 | 總行軟件研發中心 | |
| 8 | 郵儲銀行一級分行 | 山西分行 |
| 9 | 江蘇分行 | |
| 10 | 安徽分行 | |
| 11 | 江西分行 | |
| 12 | 山東分行 | |
| 13 | 湖南分行 | |
| 14 | 陝西分行 | |
| 15 | 甯夏分行 |