AFAC2025

AFAC2025金融智能创新大赛

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为加快推动人工智能及大模型技术在金融科技领域的应用转化，助力挖掘优质创新创业方案，强化科技人才高地聚集氛围，在上海市科学技术委员会指导下，国内外20多家顶尖高校、学术机构和金融科技企业联合发起“AFAC2025金融智能创新大赛”。 作为“创•在上海”国际创新创业大赛的专题赛之一，AFAC大赛设立算法赛、应用赛的综合赛制结构，旨在以真题促真力，以金融行业内真实案例及海量真实数据为牵引，设立百万奖金池，鼓励业内外具有潜力的创新者积极参与，将赛事成果应用到实际产业中。

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赛题一：基金产品的长周期申购和赎回预测

作为一站式理财服务平台，蚂蚁财富为广大投资者提供了便捷且高效的基金交易功能，每天支撑大规模基金申购和赎回交易。精准预测基金产品在未来一段时间的申购量和赎回量具有重大意义：从平台角度，定量把握基金产品的申赎情况，一方面能够科学地指导平台落实各项流动性管理动作，从而降低由平台垫资而产生的资金成本，另一方面能够揭示行业板块间的资金流向，有针对性地部署申赎预警和运营策略，从而避免AUM流失。从用户角度，根据基金产品的申赎数据，可以提前提示相关机构锁定基金份额、做好交易准备，同时结合投资研判给到的干预策略，有效降低用户的收益摩擦、保证用户的收益体感。

🏆一等奖：fundlove

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fundlove组拿下AFAC挑战组冠军！实现基金产品长周期申购和赎回精准预测

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赛题一fundlove团队ppt.pdf

🏆二等奖：CEDC冲冲冲

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勇夺第二！基金极端申赎的智能预测方案分享

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赛题一_CEDC冲冲冲.pdf

🏆 二等奖：allin

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赛题一基金产品的长周期申购和赎回预测allin队ppt.pdf

🏆三等奖：晨曦组

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在牛市让基金申赎预测“开挂”？一文读懂多源融合与注意力增强 LSTM 实践

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AFAC-2025晨曦队.pdf

赛题二：金融保险场景下多源文件长上下文一致性校验

在金融保险行业中，电子保单、保险条款、营销物料等素材的合规性与一致性关乎业务的稳健发展。当前，行业普遍依赖人工核验多源文件内容，存在两大痛点：一是效率瓶颈，长文档（如条款文本、免责声明）的逐项比对耗时耗力；二是动态规则适配难，随着经济发展，保险市场环境也在不断变化，同时，保险产品类目众多，产品迭代频繁，这种动态性为合规校验系统提出了更高的要求。

本赛题聚焦长文本、多素材一致性智能核验技术，要求通过自然语言处理、知识图谱等技术，构建覆盖文本语义对齐等自动化比对引擎，支持动态规则库（如免责条款定义、监管要求）的实时适配。解决该问题将显著提升合规效率、降低运营风险，助力保险业智能化转型。推动保险业从“人工合规”迈向“智能合规”，助力企业规避风险，加速电子投保、智能核赔等场景的规模化落地。

🏆一等奖：feiyun

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feiyun组斩获冠军！RAG多步精细化比对策略，破解金融长文本矛盾检测难题

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赛题二-feiyun队.pdf

🏆二等奖：ths

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ths队获得二等奖！超长上下文冲突检测系统，推理耗时短、落地简单

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🏆二等奖：clife

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🏆三等奖：蛋木

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赛题二_蛋木.pdf

🏆三等奖：番禺彭于晏

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赛题二-番禺彭于晏-陈键.pdf

赛题三：金融领域中的长思维链压缩

在金融场景中，复杂推理任务广泛存在于风险评估、财务审计、合规检查等关键流程中。这些任务通常要求模型执行多步、严谨的复杂逻辑推理，并综合运用法律、财务、经济等多学科知识进行判断。

当前的大型推理语言模型虽然具备较强的复杂推理能力，但在处理此类任务时往往依赖冗长的思维链（Chain-of-Thought, CoT）来增强推理的准确性，保证推理过程的完整性与可解释性。然而，过长、冗余的推理链不仅带来计算资源的高消耗与响应延迟，为推理带来许多不必要的噪声，也限制了模型在实际金融业务场景中的部署和应用。

因此，本任务聚焦于长思维链的压缩，旨在探索如何在不降低推理准确性的前提下，优化模型推理路径，高效压缩冗余内容，从而降低资源成本、提升执行效率，并增强模型在金融行业中的实用性与智能化水平。

🏆榜单第一：德智体美劳全面发展

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显性COT+隐性COT如何高效压缩长思维链

🏆一等奖：ljq13317046284

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AFAC2025冠军方案解析：金融领域中的长思维链压缩

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https://github.com/liuliAI/AFAC2025-Challenge-Compression-of-Long-Thinking-Chains-in-the-Financial-Field-Gold-Medal-Solution

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AFAC2025金融智能创新大赛挑战组答辩ppt-ljq13317046284-刘吉强 - 脱敏.pdf

🏆 二等奖：双人成行

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赛题三-双人成行- PPT.pdf

🏆三等奖：丛雨酱

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三等奖方案揭秘！如何用“选择题”模型，让AI实现金融复杂问题秒级决策？

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赛题三-丛雨酱.pdf

🏆三等奖：FNO_

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🏆三等奖：不高兴

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📝 方案分享 金融领域中的长思维链压缩.不高兴.pdf

赛题四：智能体赋能的金融多模态报告自动化生成

本任务致力于解决通用预训练大模型财务分析能力缺失、信息获取与整合不足以及大模型幻觉与结构化输出困难三大核心问题，通过引入Agent系统、检索增强生成（RAG）技术、工具库、模型上下文协议（MCP）以及Agent2Agent（A2A）协议等前沿技术，提升大模型在金融场景中的可用性，实现自动化生成具有决策价值的专业研报。

🏆二等奖：乘风破浪的弟弟

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二等奖方案｜基于Muti-Agent的智能金融研报生成系统，快速生成高质量研报

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赛题四-乘风破浪的弟弟.pdf

🏆 二等奖：清水河小分队

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二等奖方案ReportFlow：赋能金融合规的多源长文本智能一致性核验系统

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📝 方案分享 赛题四-清水河小分队.pdf

🏆三等奖：队伍名字不能为空

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三等奖方案细节版｜基于Data Menu RAG的金融多模态报告生成智能体

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🏆三等奖：好想成为人类

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三步升级baseline｜如何高效优化金融多模态报告生成智能体

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🏆三等奖：天池三轮车

📃 分享文章 深度方案解析｜如何通过智能体协同工作流实现金融多模态报告的高效生成

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📝 方案分享 赛题四-天池三轮车.pdf

初创组

初创组旨在发掘、培育并赋能具有颠覆性创新理念与前沿技术实力的创业团队及种子企业，以推动社会和产业的持续革新与健康发展。参赛者可聚焦于金融科技、数字生活等众多领域拓展新方向、新技术及新产品的发展与应用，推动产业转型升级，催生出一批具有高成长性和市场竞争力的项目。

🏆二等奖：suantutu/北京理工大学

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初创组二等奖！图计算赋能金融风控，北理教授秦宏超的「反内卷」创业样本

🏆三等奖：金蝶征信有限公司

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初创组三等奖！金蝶征信用知识图谱+大模型，为风控装上产业“导航”

🏆三等奖：香港凤凰涅盘科技股份有限公司

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初创组三等奖！香港凤凰涅盘上阵父子兵：一场跨越代际的反洗钱3.0攻坚

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从香港到上海，这对AI金融 “父子兵”想要破局数据孤岛

🏆三等奖：厦门蓝天之上科技有限公司

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00后创业青年李天一，用AI为千万听力障碍者「发声」｜初创组三等奖

🏆优秀奖：鹿克斯科技队

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从人大的顶尖实验室，走向真实产业场景的INFJ技术人｜初创组优秀奖

🏆优秀奖：上海词灵科技有限公司

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从批改到读懂，华东师范大学博士让AI成为超级助教｜初创组优秀奖

🏆优秀奖：风控数链队

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三位90后财务，用一条AI风控数链，锁住20万亿应收账款 | 初创组优秀奖

🏆优秀奖：Agent4Web3.0

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北航博士团队，为Web3.0价值互联网造一艘AI安全方舟｜初创组优秀奖

🏆优秀奖：镧启科技

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务实者的理想主义，一位02年CEO的金融基建梦｜初创组优秀奖

🤝内容开放

以下是为AFAC2025金融智能创新大赛内容开放做出贡献的团队和个人：
💡 fundlove
💡 CEDC冲冲冲
💡 allin
💡 晨曦组
💡 feiyun
💡 ths
💡 clife
💡 蛋木 
💡 番禺彭于晏
💡 ljq13317046284
💡 双人成行
💡 丛雨酱
💡 FNO_
💡 不高兴
💡 乘风破浪的弟弟
💡 清水河小分队
💡 队伍名字不能为空
💡 好想成为人类
💡 天池三轮车
💡 suantutu/北京理工大学
💡 香港凤凰涅盘科技股份有限公司
💡 厦门蓝天之上科技有限公司
💡 鹿克斯科技队
💡 上海词灵科技有限公司
💡 风控数链队
💡 Agent4Web3.0
💡 镧启科技
💡 ... 更多贡献者

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