合作单位

中国工商银行广州分行

赛题简介

由中国工商银行广州分行发起出题，本赛题聚焦“开放数据—产业链风险—银行信贷”核心链路，以数据驱动与智能建模为手段，破解产业链风险传导难预测、银行信贷策略难优化的行业痛点，兼具重要理论价值与实践意义。

赛题背景

当前，产业链风险沿上下游快速传导的问题日益突出，传统银行信贷风控模式依赖静态数据，难以精准捕捉链式隐性风险，易导致信贷资源错配、资产质量承压。

随着工商、舆情等开放数据的不断丰富，为量化产业链风险传导、优化信贷策略提供了数据支撑。本次大赛聚焦“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”，引导参赛团队运用算法构建风险预测模型，识别风险传导路径，输出科学的信贷优化方案，助力银行提升风控能力，优化信贷资源配置，服务产业链高质量发展。

比赛任务

根据数据集充分挖掘开放数据要素价值，揭示产业链风险传导的内在规律与量化特征，构建高精准、可解释的风险传导预测模型体系，为商业银行提供覆盖智能化信贷策略优化方案，有效降低信贷违约率、提升风控效率。

其他补充

数据集说明

1. 本课题将提供多维度开放数据作为核心数据；鼓励参赛者根据提供的数据链接接入实时数据源并基于实时数据流进行产业链风险传导分析与信贷策略优化；参赛者也可从其他公开渠道扩展数据范围，若使用拓展的数据源，需要提交数据使用说明书。
   
2. 参赛者可以从公开渠道获取最新公布的数据。
   
3. 本次竞赛仅限使用已发布的公开信息进行产业链风险传导预测与信贷策略制定，不得使用未公开的信息或未来信息。
   
4. 模型构建强制使用至少两类数据源，鼓励多源数据融合建模。
   

评估标准

本次评审分初赛、决赛两个阶段，初赛聚焦预测准确性，决赛在准确性基础上，综合考察方案的实用性与可落地性，均采用量化评分方式。

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