引言——如何为产业链信贷装上 “预警雷达”？

中国工商银行广州分行是广州地区市场规模最大、经营渠道最广、服务客户最多、竞争力领先的商业银行机构。自立行以来，即以竭诚支持地方经济发展、满足居民多元化金融需求为己任，通过持续推进金融创新和经营转型，不断扩大金融服务内涵与外延，提升服务水平与质量，取得了良好的经济效益和社会效应。

立足广州数字经济高质量发展布局，广州工行持续深耕数智金融转型，坚持以科技赋能风控、以数据夯实合规、以创新服务实体，不断升级智能化风险防控体系，以数智力量筑牢金融安全防线、赋能产业金融提质增效。

如何为产业链信贷装上 “预警雷达”？
在本届琶洲算法大赛中，广州工行发布的「基于开放数据的产业链风险传导预测与银行信贷策略优化」赛题，揭开了这一答案。

01 | 智能风控守护产业链信贷安全的探索

随着全球经济一体化与产业数字化的深度推进，现代产业链已形成链条长、主体多、关联密、协同强的复杂网络。上下游企业通过采购、生产、销售、投融资等环节深度绑定，单一主体的信用风险、经营风险或市场波动，极易通过应收账款、存货周转、担保关联、交易链路等路径跨环节传导、放大，形成 “多米诺骨牌效应”，对产业链整体稳定与银行信贷安全构成严峻挑战。

能否利用开放数据与智能建模技术，破解产业链风险传导预测难、银行信贷策略优化难的行业痛点？本次琶洲算法大赛「基于开放数据的产业链风险传导预测与银行信贷策略优化」赛题，以 “开放数据 — 产业链风险 — 银行信贷” 为核心链路，为这一难题提供数据驱动的解决方案。

开放数据是穿透产业链的 “透视镜”，智能算法则是银行信贷风控的 “大脑中枢”。过去银行风控依赖企业主体的静态财务数据，难以捕捉产业链上跨主体、跨环节的隐性风险传导；而通过算法模型，银行可以从海量开放数据中挖掘风险传导的内在逻辑，提前识别潜在风险节点，实现对信贷风险的全周期、全链条动态管理。

02 | 赛题背后的产业价值

1. 「基于开放数据的产业链风险传导预测与银行信贷策略优化」赛题的提出，源于产业链金融领域的长期痛点与迫切需求
当前，国内产业链金融规模已突破万亿级，但银行传统风控模式始终面临 “看不清、算不准、管不住” 的困境：对产业链上企业间的关联关系识别不清，对风险传导路径的预测不准，对信贷投放策略的优化滞后。这不仅制约了银行对实体经济的精准支持，也埋下了区域性、系统性金融风险的隐患。

2. 本次赛题以 “开放数据 — 产业链风险 — 银行信贷” 为核心链路
将前沿智能建模技术与产业金融实践深度结合，正是为了破解这一行业难题。这是一次产业金融与 AI 技术的深度碰撞，也是开放数据要素价值的集中释放。期待通过大赛，让更多前沿算法在产业链风控场景中落地生根，为产业链金融市场注入新的活力。

03 | 数据驱动风控赋能金融千行百业

如何真正攻克这道赛题，为银行信贷风控装上 “智能大脑”？最大的技术挑战难点在于产业链风险传导的复杂性、数据的多源异构性与模型的可解释性之间的平衡。

传统风控模型主要依赖企业主体的静态财务数据，而产业链风险传导分析需要整合多源开放数据 ，这些数据来源分散、格式不一、噪音较大，如何高效清洗、关联并构建统一的产业链风险图谱，是参赛选手面临的首要挑战。

其次，风险传导本身具有非线性、滞后性和隐蔽性特征，简单的统计模型难以捕捉其内在规律。如何构建既能精准预测风险传导路径与概率，又具备良好可解释性的模型，让银行风控人员能够理解并信任模型结果，是赛题的核心难点之一。如何将复杂的模型输出转化为银行可直接使用的授信额度调整、风险定价、贷后管理等决策依据，都是赛题的关键考验。

“赛题任务体现的是实实在在的行业需求，而在这类需求中，精准度、效率与可解释性必须达到平衡，这也是这个赛题具有挑战性的原因所在。” 广州工行相关负责人表示，赛题中一系列技术的应用，对于商业银行优化信贷结构、降低不良率、提升风控效率，以及更好地服务实体经济、防范系统性金融风险，都起着关键作用。赛题的攻克对产业链金融未来发展具有关键意义。它将推动银行风控从 “单点静态评估” 向 “全链动态预警” 升级，利用开放数据构建覆盖产业链上下游的风险监测体系，提前识别并阻断风险传导链条，为银行提供更精准、更高效的信贷决策依据。

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