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【新智元導讀】“全球金融數據探索與發現大賽（FDDC）”已經開始啟動報名，這是全球首場專注金融場景，深入投資實戰的算法大賽。兩大賽題——“A股上市公司營業收入預測”與“A股上市公司公告信息抽取”面向全球金融及技術精英，你敢來挑戰嗎？

在金融領域，每24小時都會產生大約2.5億字節的數據，早已超過人腦處理的極限，面對全球百萬億美元的資產管理規模，行業迫切需要人工智能的加入，提升行業運行效率，讓投資變得更加智能。

5月18日，首屆“全球金融數據探索與發現大賽”正式啟動。這是全球首場專注金融場景，深入投資實戰的算法大賽。

大賽設置了極具代表性的兩大賽題——“A股上市公司營業收入預測”與“A股上市公司公告信息抽取”，面向全球徵集金融及技術精英，挑戰投資領域的痛點與難點，為行業輸送有價值的解決方案。

用Fintech摘取投資聖盃：挑戰上市公司營收預測和公告信息抽取

在價值投資成為股票市場主流的背景下，準確預測公司營業收入成為投資制勝的重要法寶。買入盈利超預期的公司，避開盈利能力差的公司，就能獲得超額收益。

但基金經理和研究員面臨的挑戰是，難以高效跟蹤數據，對眾多上市公司營收進行準確預測。

第三方銷售數據公司CSO insights發佈的報告顯示，2017年，只有40%的受訪者表示，他們有能力完成或超過最初預測的交易目標。

跟企業預測銷售額類似，基金經理和研究員預測企業營收通常使用電子表格輸入來自財務、銷售、運營等各方的海量信息，並且會涉及到手動輸入，這種方法容易產生偏差，並且準確率並不高。概況起來有以下幾大缺點：

• 耗時。需要許多小時來準備一個大型數據集的複雜預測，而熟練的金融分析師的時間也很昂貴。
• 易錯。即使是最優秀的人也會犯錯。另外，人們對他們所使用的數據並不總是客觀的。
• 單調。由電子表格程序生成的圖形和圖表不像更高級的報告解決方案所生成的那樣呈現動態。
• 不一致。沒有集中化的分析和信息存儲，業務團隊就可以獨立地使用不同的數據生成報告，做出不同的假設，有時結果會有截然不同的結果。

機器學習算法可以完全自動化預測過程，減少了週期和工作量。這些算法可以根據需求運行，生成準確的業務性能預測，並提供早期預警信號。

早在2016年，微軟曾利用Azure機器學習和Cortana Intelligence Suite 讓微軟的分析師能夠更快地進行財務預測，經過幾個月的訓練，模型精度提高到接近95％。

微軟自動預測分析解決方案及其技術

不過，隨著數據量越來越豐富、定製化等要求越來越高，在預測企業營收方面對算法提出了新挑戰。

另一方面，在投資研究過程中，上市公司公告是投資者的重要參考材料，挖掘公告重要信息是研究員每日的必要功課，但海量公告卻令人腦難以負荷。

如何幫助研究員對上市公司營收進行準確預測、讓機器根據需求自動抽取結構化數據，快速獲取投資線索，讓投資更加智能，是Fintech面臨的一次有極價值的挑戰。

導師和評委陣容強大，百萬獎金砸向金融及算法精英

“FDDC2018全球金融數據探索與發現大賽”是全球首場專注金融領域，深入投資實戰的技術大賽，本場大賽將提供海量金融數據、真實業務場景，世界級AI及金融導師指導，面向全球徵集金融及算法精英，以科技摘取投資聖盃。

本次兩個賽題均分為初賽、複賽和決賽三個階段。

大賽由中國基金業協會金融科技專業委員會攜手華夏基金、易方達基金、通聯數據、阿里雲聯合主辦。大賽聚焦投資領域的痛點與難點，力求為行業輸送有價值的解決方案。大賽還設置了近百萬獎金，預計將吸引眾多金融及技術精英參與，成為2018年度最受金融科技領域關注的賽事。

大賽導師和評委陣容包括國際人工智能聯合會（IJCAI）理事會主席楊強、全球信用衍生產品領域早期開拓者李祥林、阿里雲人工智能首席科學家閔萬里、上海龍之量投資管理公司董事總經理王繼忠、美國世紀投資公司首席投資官Vinod Chandrashekaran、香港科技大學副教授尤海峰、芝加哥布斯商學院副教授叢林、通聯數據首席科學家蔣龍等，在金融及科技行業均有著豐富的經驗。

通聯數據為本次大賽提供全程數據支持。通聯數據CEO王政表示，希望通過本次大賽在全球吸引更多未來的最強人腦，利用最先進的電腦服務，共同推動金融科技的發展，用簡單、智能的方式為全球投資者提供最有價值的服務。

獎項設置：

冠軍：1支隊伍，每支隊伍獎金25萬人民幣，頒發獲獎證書

亞軍：1支隊伍，每支隊伍獎金10萬人民幣，頒發獲獎證書

亞軍：1支隊伍，每支隊伍獎金5萬人民幣，頒發獲獎證書

最具創新極客：2支隊伍，每支隊伍獎金1萬人民幣，頒發獲獎證書

最具潛力極客：2支隊伍，每支隊伍獎金1萬人民幣，頒發獲獎證書

入圍決賽隊伍還將受邀參加主辦單位深度交流會，有機會獲得頂尖金融及科技公司高管直聘機會。

參賽條件：

1、參賽隊伍不允許使用外部數據，若有違法直接取消參賽資格；

2、在校學生、公司員工、高等院校或科研單位研究人員，均可以個人身份或自組團隊參賽（為保證公平，請勿以公司名義參賽或在團隊命名中透露公司名稱），不限年齡、國籍、背景，組隊上限5人；

3、大賽組織機構單位中涉及題目編寫、數據接觸的人員禁止參賽；大賽組織機構其餘員工參賽，可參與排名，但不參與評獎及領取獎金；

https://www.datayes.com/fddc.html

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