郵儲銀行第四屆數(shù)據(jù)建模大賽復(fù)賽評選順利完成

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郵儲銀行第四屆數(shù)據(jù)建模大賽復(fù)賽評選順利完成

2023-10-25來源：中國郵政網(wǎng)

　　郵儲銀行第四屆數(shù)據(jù)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標(biāo)，通過大賽營造大數(shù)據(jù)應(yīng)用氛圍，提升員工專業(yè)技術(shù)能力和水平，增強數(shù)字化轉(zhuǎn)型動能。大賽復(fù)賽設(shè)置“數(shù)據(jù)建?！焙汀皟r值創(chuàng)造”雙賽道。其中，“數(shù)據(jù)建?！辟惖乐卦诳疾旖７桨傅膭?chuàng)新性、準(zhǔn)確性和實用性，而“價值創(chuàng)造”賽道主要針對應(yīng)用方案實施情況及應(yīng)用初期取得的成效進行考量。

　　大賽兩個賽道的復(fù)賽評選已于10月19日和10月20日分別完成。價值創(chuàng)造賽道從108個參賽項目中評選出26個擬晉級決賽，并從未晉級決賽的復(fù)賽項目中選出優(yōu)秀獎20名。數(shù)據(jù)建模賽道從100支參賽隊伍中評選出26支擬晉級決賽，并從未晉級決賽的復(fù)賽隊伍中選出優(yōu)秀獎20名。晉級及優(yōu)秀獎項目緊扣業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要，充分聚焦“零售金融、鄉(xiāng)村振興、服務(wù)實體經(jīng)濟、風(fēng)險合規(guī)”四大戰(zhàn)略方向，進一步助推數(shù)據(jù)賦能在郵政金融各機構(gòu)日常管理經(jīng)營中不斷深化。

　　為確保競賽的“公平、公正、公開”，大賽組委會決定對兩個賽道擬晉級決賽及優(yōu)秀獎名單進行公示。如對評選結(jié)果存在異議，可在10月31日前，以書面形式將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(lián)系方式，以便大賽組委會進行后續(xù)調(diào)查與反饋。

　　大賽組委會辦公室E-mail:huangpengken@psbcoa.com.cn。

第四屆數(shù)據(jù)建模大賽價值創(chuàng)造賽道擬晉級決賽項目名單

序號	機構(gòu)屬性	主創(chuàng)人員所在單位	隊名	項目選題	項目領(lǐng)域
1	集團公司	四川郵政分公司	重在參與	金融業(yè)務(wù)開展差異化寄遞服務(wù)獲客	零售金融
2	郵儲銀行	總行個人金融部	數(shù)能生巧	基于IVL模型的客戶細(xì)分及價值挖掘	零售金融
3	郵儲銀行	總行信用卡中心	隨風(fēng)郵無險	風(fēng)險收益模型應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
4	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	數(shù)智體驗隊	基于客戶實時評價模型改進客戶體驗	零售金融
5	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	點石成金	借記卡快捷支付非活躍客戶的精準(zhǔn)定位與"回流"運營的應(yīng)用推廣	零售金融
6	郵儲銀行	總行數(shù)字人民幣部	數(shù)幣福爾摩斯	基于多維度算法模型的數(shù)字人民幣智能風(fēng)控體系建設(shè)	風(fēng)險合規(guī)
7	郵儲銀行	總行數(shù)字人民幣部	卡幣同行數(shù)據(jù)獵手	數(shù)字人民幣客戶向借記卡引流營銷策略	零售金融
8	郵儲銀行	總行普惠金融事業(yè)部	普惠數(shù)智風(fēng)控者	中小微企業(yè)貸后風(fēng)控預(yù)警體系構(gòu)建	風(fēng)險合規(guī)
9	郵儲銀行	總行公司金融部	財多多	地方債“融資+融智”全生命周期服務(wù)管理模型	服務(wù)實體經(jīng)濟
10	郵儲銀行	總行授信管理部	八卦爐	行業(yè)景氣度模型在授信管理工作中的應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
11	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	名師出高圖隊	基于關(guān)聯(lián)圖譜的涉案賬戶排查模型	風(fēng)險合規(guī)
12	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	心中郵數(shù)隊	法律文本智能審查	風(fēng)險合規(guī)
13	郵儲銀行	總行資產(chǎn)負(fù)債管理部	展金隊	未來現(xiàn)金流模型落地應(yīng)用	其他
14	郵儲銀行	總行財務(wù)會計部	智郵派	集中報賬自動化智能運營模型	其他
15	郵儲銀行	中郵理財	對對隊	資訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)	其他
16	郵儲銀行	北京分行	大語言模型銀擎隊	基于大語言模型的營銷運營體系研究	零售金融
17	郵儲銀行	山西分行	數(shù)海揚帆隊	基于多模型復(fù)合應(yīng)用的信用戶潛在用信客戶營銷	鄉(xiāng)村振興
18	郵儲銀行	遼寧分行	貸來希望	鄉(xiāng)村振興普惠金融數(shù)智化營銷	鄉(xiāng)村振興
19	郵儲銀行	江蘇分行	蘇農(nóng)振興	基于三農(nóng)大數(shù)據(jù)的江蘇特色白名單貸款——郵農(nóng)貸	鄉(xiāng)村振興
20	郵儲銀行	江蘇分行	行遠(yuǎn)隊	賬戶智能化風(fēng)險防控平臺	風(fēng)險合規(guī)
21	郵儲銀行	安徽分行	貸后守護者	小額貸款貸后輔助管理工具	風(fēng)險合規(guī)
22	郵儲銀行	江西分行	風(fēng)險捕手隊	江西個人賬戶風(fēng)險監(jiān)測平臺	風(fēng)險合規(guī)
23	郵儲銀行	云南分行	希望的田野	“云品”產(chǎn)業(yè)貸及收單業(yè)務(wù)拓展應(yīng)用	鄉(xiāng)村振興
24	郵儲銀行	陜西分行	惠農(nóng)先鋒	服務(wù)“鄉(xiāng)村振興”的授信用信預(yù)測模型應(yīng)用	鄉(xiāng)村振興
25	郵儲銀行	陜西分行	數(shù)智風(fēng)控隊	信用卡客戶風(fēng)險識別及價值提升分析	風(fēng)險合規(guī)
26	郵儲銀行	寧夏分行	寧夏群英創(chuàng)新工作室	活牛金融價值模型	鄉(xiāng)村振興

第四屆數(shù)據(jù)建模大賽價值創(chuàng)造賽道優(yōu)秀獎名單

序號	機構(gòu)屬性	主創(chuàng)人員所在單位	隊名	項目選題	項目領(lǐng)域
1	集團公司	總部金融業(yè)務(wù)部	養(yǎng)在未老	高潛力養(yǎng)老目標(biāo)客戶挖掘與需求分析模型應(yīng)用	零售金融
2	集團公司	廣東郵政分公司	外拓風(fēng)控隊	代理金融外拓活動風(fēng)險預(yù)警	風(fēng)險合規(guī)
3	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	照妖鏡	黑產(chǎn)社區(qū)內(nèi)團伙識別及受害者事前提醒的實踐	風(fēng)險合規(guī)
4	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	集兔郵禮	基于郵政特色場景的零售客戶價值提升	零售金融
5	郵儲銀行	總行公司金融部	強軍郵我	“融”出新發(fā)展，“合”出新動能——數(shù)智化模型助力為軍金融服務(wù)生態(tài)圈高質(zhì)量發(fā)展	服務(wù)實體經(jīng)濟
6	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	流水不爭先隊	手機銀行流量運營探索與實踐	零售金融
7	郵儲銀行	河北分行	挖呀挖隊	不法貸款中介團伙挖掘	風(fēng)險合規(guī)
8	郵儲銀行	山西分行	數(shù)探天涯隊	基于手機銀行發(fā)展目標(biāo)的潛在活躍客戶體系化營銷	零售金融
9	郵儲銀行	山西分行	數(shù)指乾坤隊	基于網(wǎng)格化營銷平臺的社區(qū)金融生態(tài)圈應(yīng)用	零售金融
10	郵儲銀行	遼寧分行	綠數(shù)成蔭	遼寧數(shù)據(jù)共享基層服務(wù)平臺	其他
11	郵儲銀行	吉林分行	吉風(fēng)勁草	基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的智能風(fēng)控體系建設(shè)	風(fēng)險合規(guī)
12	郵儲銀行	黑龍江分行	冰雪智用隊	五四青年客群綜合精準(zhǔn)營銷模型應(yīng)用	零售金融
13	郵儲銀行	江蘇分行	Fancy到底隊	反洗錢智能甄別分析平臺	風(fēng)險合規(guī)
14	郵儲銀行	山東分行	無人駕駛	AI驅(qū)動的金融業(yè)務(wù)處理效能提升新范式實踐	其他
15	郵儲銀行	山東分行	數(shù)智火花隊	時序感知的個貸數(shù)字化風(fēng)控應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
16	郵儲銀行	湖南分行	反詐先鋒	賬戶風(fēng)險監(jiān)測應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
17	郵儲銀行	廣東分行	RUN	快捷支付提升	零售金融
18	郵儲銀行	廣東分行	精益求精	信貸白名單優(yōu)選	零售金融
19	郵儲銀行	四川分行	四川分行二隊	社交網(wǎng)絡(luò)模型在車貸風(fēng)控的應(yīng)用研究	風(fēng)險合規(guī)
20	郵儲銀行	陜西分行	水到渠成	基于智能推薦的綠色金融業(yè)務(wù)落地實踐	風(fēng)險合規(guī)

第四屆數(shù)據(jù)建模大賽數(shù)據(jù)建模賽道擬晉級決賽隊伍名單

序號	機構(gòu)屬性	主創(chuàng)人員所在單位	隊名	建模選題	建模領(lǐng)域
1	集團公司	集團總部金融業(yè)務(wù)部	最懂你	零售客戶標(biāo)簽應(yīng)用與金融需求匹配	零售金融
2	集團公司	江蘇省郵政分公司	春風(fēng)化雨隊	鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)場景開發(fā)數(shù)據(jù)模型及風(fēng)險策略研究	鄉(xiāng)村振興
3	集團公司	廣東省郵政分公司	AI慧眼隊	AI視頻監(jiān)控預(yù)警	風(fēng)險合規(guī)
4	郵儲銀行	總行個人金融部	挖呀挖呀挖隊	潛在客戶挖掘	零售金融
5	郵儲銀行	總行消費信貸部	快上車	汽車金融智能反欺詐體系建設(shè)與應(yīng)用	零售金融
6	郵儲銀行	總行信用卡中心	心中郵數(shù)隊	利率市場化背景下郵儲銀行信用卡最優(yōu)化定價研究	風(fēng)險合規(guī)
7	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	繼往開來隊	手機銀行聯(lián)合欺詐風(fēng)險防控模型及應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
8	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	網(wǎng)之一目	手機銀行渠道主動配合的“本人”操作風(fēng)險識別	風(fēng)險合規(guī)
9	郵儲銀行	總行交易銀行部	U鏈生態(tài)金融隊	"1+N"新體系中基于因果推斷模型的產(chǎn)業(yè)金融鏈?zhǔn)酵乜秃团懵?lián)動研究	服務(wù)實體經(jīng)濟
10	郵儲銀行	總行金融同業(yè)部	眼鏡代表隊	基于機器學(xué)習(xí)算法對利率走勢的分析	風(fēng)險合規(guī)
11	郵儲銀行	總行授信管理部	金盾隊	大模型技術(shù)在個人貸款不良預(yù)測中的探索與應(yīng)用	風(fēng)險合規(guī)
12	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	數(shù)字普惠隊	基于對公渠道和遠(yuǎn)程銀行的小微易貸“增強型智能外呼再營銷” 模型研究	服務(wù)實體經(jīng)濟
13	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	發(fā)際線與我作隊	基于局部合力的異常風(fēng)險捕獲模型研究	風(fēng)險合規(guī)
14	郵儲銀行	總行資產(chǎn)負(fù)債管理部	數(shù)戰(zhàn)數(shù)決	公司信貸全流程儲備分析與預(yù)測方案	服務(wù)實體經(jīng)濟
15	郵儲銀行	總行運營管理部	行為深藏Blue隊	基于機器學(xué)習(xí)進行異常行為監(jiān)測	風(fēng)險合規(guī)
16	郵儲銀行	中郵理財	中郵理財投研分析隊	機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)選“好”基金	零售金融
17	郵儲銀行	河北分行	挖呀挖隊	不法貸款中介團伙挖掘	風(fēng)險合規(guī)
18	郵儲銀行	山西分行	山西分行1隊	基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的潛在快捷支付活躍客戶提升	零售金融
19	郵儲銀行	江蘇分行	智能合規(guī)先鋒隊	基于單節(jié)點低算力的AIGC應(yīng)用突破：合規(guī)管理新藍(lán)海	風(fēng)險合規(guī)
20	郵儲銀行	安徽分行	郵相伴糧歸倉隊	基于夏秋糧上下游產(chǎn)業(yè)鏈的客戶精準(zhǔn)挖掘	鄉(xiāng)村振興
21	郵儲銀行	江西分行	U我養(yǎng)老	養(yǎng)老經(jīng)濟--個人養(yǎng)老金客戶挖掘及價值提升	零售金融
22	郵儲銀行	江西分行	長纓在手	交易鏈視角下預(yù)授信客群價值提升策略	鄉(xiāng)村振興
23	郵儲銀行	山東分行	幀察	基于客戶全面關(guān)系的個人信貸風(fēng)險防控模型	風(fēng)險合規(guī)
24	郵儲銀行	河南分行	你是我的眼	基于深度學(xué)習(xí)圖像處理助力印鑒檔案管理	風(fēng)險合規(guī)
25	郵儲銀行	陜西分行	協(xié)同風(fēng)控隊	基于“心電圖”模式的賬戶反詐偵測識別分析	風(fēng)險合規(guī)
26	郵儲銀行	寧夏分行	寧夏群英創(chuàng)新工作室	活牛金融價值模型	鄉(xiāng)村振興

第四屆數(shù)據(jù)建模大賽數(shù)據(jù)建模賽道優(yōu)秀獎名單

序號	機構(gòu)屬性	主創(chuàng)人員所在單位	隊名	建模選題	建模領(lǐng)域
1	集團公司	安徽省郵政分公司	皖美數(shù)智隊	基于數(shù)據(jù)協(xié)同的老年客戶權(quán)益模型構(gòu)建	其他
2	集團公司	山東省郵政分公司	客戶KYC	利用因果推斷助力客戶精準(zhǔn)營銷	零售金融
3	郵儲銀行	總行個人金融部	點數(shù)成金	富嘉客戶的挖潛維挽與即時營銷項目	零售金融
4	郵儲銀行	總行信用卡中心	郵你郵我	信用卡全渠道的營銷響應(yīng)提升模型	零售金融
5	郵儲銀行	總行信用卡中心	中郵地柱	基于地鐵客群識別的智能營銷模型及業(yè)務(wù)應(yīng)用	零售金融
6	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	5G贏銷隊	探索5G消息在營銷場景中的應(yīng)用	零售金融
7	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	電子賬戶保衛(wèi)科	電子賬戶集中性開戶風(fēng)險識別模型	風(fēng)險合規(guī)
8	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	daydayup	理財流失客戶挽留模型探索與實踐	零售金融
9	郵儲銀行	總行網(wǎng)絡(luò)金融部	百萬商戶保衛(wèi)隊	收單商戶流失預(yù)警	零售金融
10	郵儲銀行	總行投資銀行部	投行業(yè)務(wù)我熟隊	基于推薦算法及AIGC/ChatGpt的投行業(yè)務(wù)智能推薦模型成果介紹	服務(wù)實體經(jīng)濟
11	郵儲銀行	總行金融市場部	直濟滄海	基于風(fēng)險的大類資產(chǎn)配置策略研究	其他
12	郵儲銀行	總行軟件研發(fā)中心	郵你泰酷辣	基于多源智能算法的極速貸客戶精準(zhǔn)營銷實踐	零售金融
13	郵儲銀行	總行數(shù)據(jù)中心	數(shù)據(jù)中心安全團隊	郵儲銀行全網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全信息關(guān)聯(lián)分析研究與實踐	其他
14	郵儲銀行	中郵消費	心靈捕手	基于智能心理洞察的個性化客戶管理模式	零售金融
15	郵儲銀行	河北省分行	燕趙極客隊	“家庭經(jīng)濟體”視角下的客戶經(jīng)營模式創(chuàng)新	零售金融
16	郵儲銀行	吉林省分行	初生牛犢	基于交易網(wǎng)絡(luò)的肉牛養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)鏈價值挖掘模型	鄉(xiāng)村振興
17	郵儲銀行	吉林省分行	鳳凰社	基于多模態(tài)的個人信用風(fēng)險評估模型	風(fēng)險合規(guī)
18	郵儲銀行	山東省分行	專業(yè)獵手	多方數(shù)據(jù)驅(qū)動的專業(yè)市場營銷分析與應(yīng)用	鄉(xiāng)村振興
19	郵儲銀行	陜西省分行	秦小儲	小額線上貸智能風(fēng)控模型	風(fēng)險合規(guī)
20	郵儲銀行	總行運營管理部	心郵猛虎	基于機器學(xué)習(xí)的網(wǎng)點智能排班模型	其他

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