Vom 19. bis 20. Oktober fand im Chengdu Jiaozi Financial Technology Center der zweite Nationale Wettbewerb für künstliche Intelligenz-Anwendungsszenario-Innovation „Smart Finance“ statt, bei dem 36 Projektteams herausragten und 4 Sonderpreise sowie 9 Auszeichnungen für den ersten Preis gewannen Preise. Unter ihnen erreichen die Projektteams mit dem Sonderpreis und dem ersten Preis das nationale Finale der 2024 Second National Artificial Intelligence Application Scenario Innovation Challenge.
Dieser besondere Wettbewerb wird von der China Artificial Intelligence Society und dem New Generation Artificial Intelligence Development Research Center des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie ausgerichtet und vom National Artificial Intelligence Application Scenario Innovation Challenge Organizing Committee der Southwestern University of Finance and Economics organisiert. Chengdu Jiaozi Financial Holding Group Co., Ltd. usw. Es ist das erste Mal, dass es in Chengdu stattfindet. Ziel der Veranstaltung ist es, herausragende Fälle zu entdecken, die Popularisierung der Finanztechnologie zu fördern und die qualitativ hochwertige Entwicklung der Finanzindustrie und der digitalen Wirtschaft zu fördern.
Team, das den Sonderpreis gewonnen hat
10 Technologieprojekte haben ihre Kooperationsabsichten bei der industriellen Umsetzung erreicht
Derzeit verändert künstliche Intelligenz die Welt, und im Finanzbereich verändert der Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie auch ständig die Form und das Modell des traditionellen Finanzgeschäfts. Dieser Wettbewerb ist ein wichtiger Versuch, die Kombination aus intelligenter Finanzausbildung und -praxis zu erforschen, und hat sich zum Ziel gesetzt, ein neues Modell für Industrie, Wissenschaft, Forschung und Anwendung zu schaffen.
Liu Guisong, Dekan der School of Computer and Artificial Intelligence an der Southwestern University of Finance and Economics und stellvertretender Vorsitzender der Sichuan Artificial Intelligence Society, stellte vor, dass der Chengdu Smart Finance Special Promotion Competition das Wettbewerbsmodell des „offenen Themen“-Anwendungsszenario-Tracks übernimmt und basiert auf Chengdus Branchenlayout für intelligente Finanzen und digitale Wirtschaft. Insgesamt wurden fünf Wettbewerbsthemen veröffentlicht: „Intelligentes Finanzmarketing und -dienstleistungen“, „Intelligente Finanzrisikokontrolle und -überwachung“, „Intelligente Finanzinvestitionen und Vermögensverwaltung“. „Intelligente finanzielle Sicherheit“ und „Andere Anwendungen von Smart Finance“.
Berichten zufolge konzentriert sich dieser Förderwettbewerb auf die Anwendung modernster Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache in der finanziellen Risikokontrolle, im Kundenservice, bei Investitionsentscheidungen und in anderen Bereichen und erforscht die Anwendung künstlicher Technologien Intelligence-Technologie in der Optimierung von Finanzgeschäftsprozessen, Produktinnovationen und Risikomanagement. Potenziale im Management und in anderen Aspekten, kombiniert mit den tatsächlichen Bedürfnissen und Schwachstellen der Finanzbranche, um repräsentative, herausfordernde Probleme und typische Anwendungsszenarien zu untersuchen. Seit dem Start der Veranstaltung im Juni dieses Jahres wurden insgesamt 80 teilnehmende Teams für den Online-Auswahlwettbewerb in die engere Wahl gezogen, von denen 60 Projektteams an der Roadshow-Verteidigung des Chengdu Special Promotion Competition teilnahmen.
Laut Statistik des Organisationskomitees des Wettbewerbs umfassen die teilnehmenden Projektteams 36 Universitäts-Seed-Gruppen, 32 Enterprise-Angel-Gruppen und 12 Unternehmens-Wachstumsgruppen, die 6.985 Projektuniversitäten und 64.211 Projektuniversitäten abdecken. Zu den Unternehmen gehören 5 zentrale staatliche Unternehmen 8 Unternehmen haben Angel-Runden abgeschlossen, 7 Unternehmen haben eine A/A+-Finanzierungsrunde abgeschlossen und 1 Unternehmen hat mit der Börsennotierungsberatung begonnen. Diese Projektteams verfügen über insgesamt 194 Erfindungspatente, 186 Softwarearbeiten, insgesamt 78 auf diesem Gebiet veröffentlichte Arbeiten, 97 typische Anwendungsfälle sind entstanden und 10 Technologieprojekte haben die Absichten der industriellen Umsetzungskooperation erreicht.
Insgesamt 36 teilnehmende Teams gewannen die Challenge, davon gewannen 4 teilnehmende Teams den Sonderpreis, 9 teilnehmende Teams den ersten Preis und 23 teilnehmende Teams den zweiten Preis. Projektteams, die den Sonderpreis und den ersten Preis gewinnen, erreichen das zweite nationale Finale der „Innovation Challenge für Anwendungsszenarien für künstliche Intelligenz“ 2024.
Das Sonderpreisprojekt wurde für den automatisierten PS-Fälschungsdienst von China Mobile vergeben
Bei der Veranstaltung tauschten Vertreter der beiden mit dem Sonderpreis ausgezeichneten Projektteams die Wettbewerbsvorteile der Kerntechnologien des Projekts, Umsetzungspläne für Anwendungsszenarien, Kommerzialisierungsmodelle und Zukunftsaussichten aus.
Xie Yanzhe, Projektleiter der „HP Financial Mobile Assistant Platform“ der School of Computer and Artificial Intelligence der Southwestern University of Finance and Economics, demonstrierte das Bewertungssystem für nichtfinanzielle Indikatoren, die Technologie zur Unternehmensähnlichkeitsanalyse und die Konversationsanalysefunktion des Projekts den Bewertungsprozess zu Themen wie Finanzierungsschwierigkeiten für kleine und mittlere Unternehmen, Datenverarbeitung und -sicherheit sowie anderen zentralen Wettbewerbsvorteilen zu verkürzen.
„In Banken und Finanzinstituten ist die Kreditprüfung für die Bonitätsbewertung kleiner und mittlerer Unternehmen komplex und zeitaufwändig. Durch unsere Projektplattform können wir die Prüfungseffizienz und -genauigkeit verbessern, Gutachtern helfen, schnell Unternehmensinformationen zu erhalten und Fragen automatisch zu beantworten „Xie Yanzhe stellte vor, dass dieses Projekt Radardiagramme verwendet, um wichtige Kreditindikatoren von Unternehmen anzuzeigen, sodass Prüfer Risiken und Vorteile intuitiv identifizieren, umfassende Bewertungen auf der Grundlage voreingestellter Modelle durchführen und Radardiagramme sowie Frage- und Antwortergebnisse kombinieren können.“ Treffen Sie effizientere und genauere Entscheidungen.
Li Zhuang, der Verantwortliche für das Projekt „AIGC Content Compliance Review“ an der Hangzhou University of Electronic Science and Technology, sagte, dass gefälschte AIGC-Inhalte (künstliche Intelligenz generierte Inhalte) derzeit weit verbreitet seien und dass die Kerntechnologie und die Wettbewerbsvorteile des Projekts seien spiegeln sich in hochmodernen Fähigkeiten zur Algorithmeninnovation und Patentinnovation sowie in kontinuierlich verbesserten Produktgräben wider. Li Zhuang stellte vor, dass die Lösungen des Projekts mehrere typische Anwendungsszenarien abdecken, darunter die Risikokontrolle von AIGC-Inhalten und die Forensik von AIGC-Inhalten in streng vertraulichen Szenarien. Im Hinblick auf die Risikokontrolle von Inhalten kann der von diesem Projekt bereitgestellte Dienst beispielsweise die Verbreitung irreführender oder falscher KI-generierter Inhalte auf sozialen Plattformen genau identifizieren und verhindern effiziente Datenüberprüfung und Bereitstellung effektiver AIGC-Inhaltsüberprüfungs- und Überwachungstools für die Plattform. Berichten zufolge wurde diese Projektlösung in praktischen Anwendungsszenarien wie dem automatisierten PS-Fälschungsdienst von China Mobile angewendet.
Im Rahmen des Wettbewerbs wurde außerdem ein „AI+ Financial Project Cooperation and Docking Exchange Meeting“ veranstaltet, bei dem insgesamt 10 Projektteams ihre innovativen Projekte in intelligenten Finanzanwendungsszenarien vorstellten, die sich mit finanzieller Risikokontrolle und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, personalisierter Unterstützung bei intelligenten Krediten und intelligenter Landwirtschaft befassten Unterstützung, innovative Anwendungen in der finanziellen digitalen Sicherheit und anderen Bereichen. Vertreter von Investmentinstitutionen wie der Chengdu Jiaozi Digital Financial Investment Group und der Chengdu Science and Technology Innovation Investment Group führten eine eingehende Bewertung des Projekts durch und einigten sich zunächst auf eine Kooperationsabsicht für die industrielle Umsetzung.