郵儲銀行第四屆數據建模大賽初賽評選順利結束
2023-08-02來源：中國郵政網
郵儲銀行第四屆數據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，通過大賽激發廣大員工創新活力，提升員工專業技術能力和水平，助力重大戰略實施及推動企業數字化轉型發展。本屆大賽打造“數據建?！焙汀皟r值創造”雙賽道，引導隊伍在數據建模的同時，充分注重應用環節產生的實效。
兩個賽道初賽評選已于7月28日全部完成。價值創造賽道初賽從150支參賽隊伍中評選出108支隊伍擬晉級復賽。數據建模賽道初賽從210支參賽隊伍中評選出100支擬晉級復賽。晉級的項目充分聚焦“零售金融、鄉村振興、服務實體經濟、風險合規”戰略方向，圍繞企業發展重點，兼顧創新性與實用性，為郵政金融各機構的經營管理等提供有力支撐。
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復賽及初賽評選候補隊伍名單進行公示。如對評選結果存在異議，可在8月9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，并提供有效的聯系方式，以便大賽組委會進行后續調查與反饋。
大賽組委會辦公室E-mail:huangpengken@psbcoa.com.cn。
第四屆數據建模大賽價值創造賽道擬晉級復賽隊伍名單
| 序號 | 賽區 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 建模選題 |
| 1 | 總部 | 數能生巧 | 個人金融部 | 零售金融 | 基于IVL模型的客戶細分及價值挖掘 |
| 2 | 隨風郵無險 | 信用卡中心 | 風險合規 | 風險收益模型應用 | |
| 3 | 照妖鏡 | 網絡金融部 | 風險合規 | 黑產社區內團伙識別及受害者事前提醒的實踐 | |
| 4 | 數智體驗隊 | 網絡金融部 | 零售金融 | 基于客戶實時評價模型改進客戶體驗 | |
| 5 | 點石成金 | 網絡金融部 | 零售金融 | 借記卡快捷支付非活躍客戶的精準定位與"回流"運營的應用推廣 | |
| 6 | 集兔郵禮 | 網絡金融部 | 零售金融 | 基于郵政特色場景的零售客戶價值提升 | |
| 7 | 數幣福爾摩斯 | 數字人民幣部 | 風險合規 | 基于多維度算法模型的數字人民幣智能風控體系建設 | |
| 8 | 卡幣同行數據獵手 | 數字人民幣部 | 零售金融 | 數字人民幣客戶向借記卡引流營銷策略 | |
| 9 | 普惠數智風控者 | 普惠金融事業部 | 風險合規 | 中小微企業貸后風控預警體系構建 | |
| 10 | 主辦行客戶服務隊 | 公司金融部 | 服務實體經濟 | 全面推廣公司金融“1+N”經營與服務新體系，持續提升主辦行客戶綜合服務能力 | |
| 11 | 財多多 | 公司金融部 | 服務實體經濟 | 地方債“融資+融智”全生命周期服務管理模型 | |
| 12 | 強軍郵我 | 公司金融部 | 服務實體經濟 | “融”出新發展，“合”出新動能——數智化模型助力為軍金融服務生態圈高質量發展 | |
| 13 | 欣欣向農 | 公司金融部 | 鄉村振興 | 高標準農田及耕地項目資金監管模型 | |
| 14 | 神機百煉 | 交易銀行部 | 服務實體經濟 | 基于大數據分析，實現對公客群“線上+線下”聯動的數字化營銷 | |
| 15 | 八卦爐 | 授信管理部 | 風險合規 | 行業景氣度模型在授信管理工作中的應用 | |
| 16 | 智媒絕倫 | 軟件研發中心 | 風險合規 | 基于AI的雙錄全流程風險管理模型 | |
| 17 | 名師出高圖隊 | 軟件研發中心 | 風險合規 | 基于關聯圖譜的涉案賬戶排查模型 | |
| 18 | 心中郵數隊 | 軟件研發中心 | 風險合規 | 法律文本智能審查 | |
| 19 | 流水不爭先隊 | 軟件研發中心 | 零售金融 | 手機銀行流量運營探索與實踐 | |
| 20 | 數智未來 | 數據中心 | 風險合規 | 基于異常檢測的智能分析預警平臺 | |
| 21 | 超能陸戰隊 | 數據中心 | 其他 | 人工智能助力數據中心能效提升 | |
| 22 | 深藏blue隊 | 數據中心 | 其他 | 工單滿意度提升分析及工單預警模型 | |
| 23 | 展金隊 | 資產負債管理部 | 其他 | 未來現金流模型落地應用 | |
| 24 | 智郵派 | 財務會計部 | 其他 | 集中報賬自動化智能運營模型 | |
| 25 | 養在未老 | 金融業務部 | 零售金融 | 高潛力養老目標客戶挖掘與需求分析模型應用 | |
| 26 | 對對隊 | 中郵理財 | 其他 | 資訊數據網關 | |
| 27 | 北部 | 大語言模型銀擎隊 | 北京分行 | 零售金融 | 基于大語言模型的營銷運營體系研究 |
| 28 | 智數營銷 | 北京分行 | 其他 | 基于知識圖譜的客戶裂變及粘性提升 | |
| 29 | 津門之星 | 天津分行 | 零售金融 | 基于信用卡前置系統的客戶場景生態圈建設 | |
| 30 | 天津另一只眼 | 天津分行 | 風險合規 | 基于大數據的零售貸款客戶行為識別與風險研究 | |
| 31 | 冀州風云 | 河北分行 | 零售金融 | 基于策略評優的零售客戶建聯體系建設 | |
| 32 | 挖呀挖隊 | 河北分行 | 風險合規 | 不法貸款中介團伙挖掘 | |
| 33 | 監管之眼隊 | 河北分行 | 風險合規 | 監管數據質量全流程管理體系 | |
| 34 | 落地生根隊 | 河北分行 | 鄉村振興 | 基于EAST的對公涉農貸款一體化解決方案 | |
| 35 | 數指乾坤隊 | 山西分行 | 零售金融 | 基于網格化營銷平臺的社區金融生態圈應用 | |
| 36 | 數海揚帆隊 | 山西分行 | 鄉村振興 | 基于多模型復合應用的信用戶潛在用信客戶營銷 | |
| 37 | 數探天涯隊 | 山西分行 | 零售金融 | 基于手機銀行發展目標的潛在活躍客戶體系化營銷 | |
| 38 | 貸來希望 | 遼寧分行 | 鄉村振興 | 鄉村振興普惠金融數智化營銷 | |
| 39 | 綠數成蔭 | 遼寧分行 | 其他 | 遼寧數據共享基層服務平臺 | |
| 40 | 啄木鳥 | 遼寧分行 | 風險合規 | 員工異常行為動態甄別及梯次應用 | |
| 41 | 吉風勁草 | 吉林分行 | 風險合規 | 基于復雜網絡的智能風控體系建設 | |
| 42 | 一網打盡 | 吉林分行 | 風險合規 | 基于多主體交易監測的地下錢莊預警模型 | |
| 43 | 一統數海 | 吉林分行 | 其他 | 基于規則模型的監管統計報送數字化應用成果 | |
| 44 | 數往知來 | 黑龍江分行 | 鄉村振興 | 基于農機大數據營銷與風控的“智慧芯”應用項目 | |
| 45 | 冰雪智用隊 | 黑龍江分行 | 零售金融 | 五四青年客群綜合精準營銷模型應用 | |
| 46 | 冰城破風者 | 黑龍江分行 | 風險合規 | 基于房貸大數據的違約風險防控 | |
| 47 | 大連分行一隊 | 大連分行 | 風險合規 | 銀行從業人員道德風險預警模型 | |
| 48 | 金戈鐵馬隊 | 內蒙古自治分行 | 零售金融 | 客戶綜合復用及資產提升分析 | |
| 49 | 東部 | 皖郵數智隊 | 安徽郵政分公司 | 零售金融 | 基于大數據的收單多維度質效評估模型構建 |
| 50 | 數智農場開拓隊 | 山東郵政分公司 | 鄉村振興 | 數智農場賦能普惠金融生態圈 | |
| 51 | 數智爭先隊 | 山東郵政分公司 | 零售金融 | 基于電商包裹客戶的數智化線上協同營銷 | |
| 52 | 數智護衛隊 | 山東郵政分公司 | 零售金融 | MGM線上數智化營銷 | |
| 53 | 蘇農振興 | 江蘇分行 | 鄉村振興 | 基于三農大數據的江蘇特色白名單貸款——郵農貸 | |
| 54 | 行遠隊 | 江蘇分行 | 風險合規 | 賬戶智能化風險防控平臺 | |
| 55 | 重劍無鋒 | 江蘇分行 | 零售金融 | 快捷支付消費提升全流程管理平臺 | |
| 56 | Fancy到底隊 | 江蘇分行 | 風險合規 | 反洗錢智能甄別分析平臺 | |
| 57 | 綠水青山隊 | 浙江分行 | 風險合規 | 風險管理平臺 | |
| 58 | 浙江一隊 | 浙江分行 | 零售金融 | 個人客群數字運營 | |
| 59 | 流水直通車 | 浙江分行 | 零售金融 | 基于金綜鏈實現的個人賬戶跨行流水驗真與額度測算。 | |
| 60 | 郵行智投隊 | 安徽分行 | 零售金融 | 基于手機銀行點擊行為的潛在客戶營銷助手 | |
| 61 | 郵鏈萬家 | 安徽分行 | 服務實體經濟 | 基于產業鏈的公司客戶上下游營銷助手 | |
| 62 | 貸后守護者 | 安徽分行 | 風險合規 | 小額貸款貸后輔助管理工具 | |
| 63 | 數據運營助豐收 | 安徽分行 | 鄉村振興 | 基于數字化運營的產業鏈開發平臺 | |
| 64 | 活力滿滿 | 安徽分行 | 零售金融 | 基于支付結算場景建設聯動的活期高質量發展 | |
| 65 | 風控先鋒 | 安徽分行 | 風險合規 | 賬戶分級監測系統 | |
| 66 | 護城河 | 福建分行 | 風險合規 | 護城河綜合風險防控 | |
| 67 | 洞悉先機 | 福建分行 | 服務實體經濟 | 小企業數字風控全流程管理 | |
| 68 | 拌粉瓦罐湯隊 | 江西分行 | 鄉村振興 | 交易鏈視角下的預授信客群價值提升策略 | |
| 69 | 風險捕手隊 | 江西分行 | 風險合規 | 江西個人賬戶風險監測平臺 | |
| 70 | 稅是稅非 | 山東分行 | 風險合規 | 以金融科技之石 精琢己身之玉 ---反洗錢智能監測分析及應用 | |
| 71 | 數智火花隊 | 山東分行 | 風險合規 | 時序感知的個貸數字化風控應用 | |
| 72 | 無人駕駛 | 山東分行 | 其他 | AI驅動的金融業務處理效能提升新范式實踐 | |
| 73 | 尋真 | 山東分行 | 零售金融 | 潛在高價值客戶畫像與價值提升 | |
| 74 | 天一隊 | 寧波分行 | 鄉村振興 | 基于政務大數據的三農客群挖掘與營銷 | |
| 75 | 數據先鋒3隊 | 青島分行 | 風險合規 | 重點業務押品全流程監測模型 | |
| 76 | 中南 | 外拓風控隊 | 廣東郵政分公司 | 風險合規 | 代理金融外拓活動風險預警 |
| 77 | 云游風行 | 云南郵政分公司 | 風險合規 | 綜柜履職管理 | |
| 78 | 逐鹿中原 | 河南分行 | 零售金融 | 基于本地服務的數字場景建設和客群精細化運營 | |
| 79 | 流量護衛隊 | 河南分行 | 零售金融 | 基于智慧魔方的高價值快捷支付客戶營銷 | |
| 80 | 精耕細收隊 | 河南分行 | 零售金融 | 基于活躍收單商戶畫像的商貿客群營銷維護策略 | |
| 81 | 豫知風險 | 河南分行 | 風險合規 | 平臺合作類業務合規風險識別 | |
| 82 | 正宗武漢挖呀挖隊 | 湖北分行 | 風險合規 | 可疑賬戶預警排查 | |
| 83 | 預取天下 | 湖北分行 | 風險合規 | 小企業客戶逾期風險預警模型優化 | |
| 84 | 挖礦小分隊 | 湖南分行 | 零售金融 | 基于郵益助的營銷數字化信貸營銷 | |
| 85 | 反詐先鋒 | 湖南分行 | 風險合規 | 賬戶風險監測應用 | |
| 86 | 金盆洗手 | 廣東分行 | 風險合規 | 地下錢莊可疑賬戶預警 | |
| 87 | 精益求精 | 廣東分行 | 零售金融 | 信貸白名單優選 | |
| 88 | RUN | 廣東分行 | 零售金融 | 快捷支付提升 | |
| 89 | 老友隊 | 廣西分行 | 風險合規 | 欺詐賬戶異常行為預警模型應用 | |
| 90 | 一往有黔隊 | 貴州分行 | 零售金融 | 基于客戶AUM提升的分析及結果運用 | |
| 91 | 希望的田野 | 云南分行 | 鄉村振興 | “云品”產業貸及收單業務拓展應用 | |
| 92 | 灣區之光 | 深圳分行 | 服務實體經濟 | 深圳分行數字供應鏈金融發展與應用 | |
| 93 | E貸添膠 | 海南儋州分行 | 鄉村振興 | 打造海南橡膠數字化生態，激活鄉村金融高質量發展 | |
| 94 | 西部 | 重在參與 | 四川郵政分公司 | 零售金融 | 金融業務開展差異化寄遞服務獲客 |
| 95 | 渝智數金融建模隊 | 重慶分行 | 其他 | 基于AI大語言模型的企業經營分析 | |
| 96 | 四川分行一隊 | 四川分行 | 零售金融 | 基于信用卡客戶權益活動的消費提升及后評估 | |
| 97 | 四川分行二隊 | 四川分行 | 風險合規 | 社交網絡模型在車貸風控的應用研究 | |
| 98 | 四川分行三隊 | 四川分行 | 風險合規 | 基于分行數據集市的涉賭涉詐風險畫像系統 | |
| 99 | 四川分行四隊 | 四川分行 | 鄉村振興 | 三農營銷平臺 | |
| 100 | 勇于前行隊 | 陜西分行 | 風險合規 | 基于平滑移動模型實現企業網銀智能化限額管控應用 | |
| 101 | 數智風控隊 | 陜西分行 | 風險合規 | 信用卡客戶風險識別及價值提升分析 | |
| 102 | 水到渠成 | 陜西分行 | 風險合規 | 基于智能推薦的綠色金融業務落地實踐 | |
| 103 | 數智融合隊 | 陜西分行 | 零售金融 | 代發客群的數智化營銷 | |
| 104 | 惠農先鋒 | 陜西分行 | 鄉村振興 | 服務“鄉村振興”的授信用信預測模型應用 | |
| 105 | 星火燎原 | 甘肅分行 | 鄉村振興 | 信用村智能化移動營銷平臺 | |
| 106 | 寧夏群英創新工作室 | 寧夏分行 | 鄉村振興 | 活牛金融價值模型 | |
| 107 | 銀稅直聯隊 | 寧夏分行 | 服務實體經濟 | 銀稅直聯項目綜合營銷 | |
| 108 | 金智系統V1版 | 寧夏分行 | 服務實體經濟 | 金智智能精準營銷推送及機器學習系統 |
第四屆數據建模大賽價值創造賽道初賽評選候補隊伍名單
| 序號 | 賽區 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 建模選題 |
| 1 | 總部 | U鏈生態金融隊 | 交易銀行部 | 服務實體經濟 | "1+N"新體系中基于因果推斷模型的產業金融鏈式拓客和批零聯動研究 |
| 2 | 績效工匠隊 | 中郵理財 | 其他 | 理財投資績效多維透視模型 | |
| 3 | 北部 | 青城智匯隊 | 內蒙古分行 | 風險合規 | 合規管理系統風險數據應用分析 |
| 4 | 東部 | 數據先鋒4隊 | 青島分行 | 風險合規 | 撥云見日-反洗錢智能監測分析系統（IAS）搭建 |
| 5 | 中南 | 悅郵車行隊 | 廣東郵政分公司 | 零售金融 | 悅郵行車主數智化精準營銷及應用 |
| 6 | 西部 | WZ230609 | 新疆分行 | 鄉村振興 | 基于特色產業集群三農潛在客識別分析 |
第四屆數據建模大賽數據建模賽道擬晉級復賽隊伍名單
| 序號 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 建模選題 |
| 1 | 最懂你 | 集團總部金融業務部 | 零售金融 | 零售客戶金融需求精準識別 |
| 2 | 遼寧建模團隊 | 遼寧郵政分公司 | 風險合規 | 用于防范監測內部員工網絡直播打賞等行為 |
| 3 | 春風化雨隊 | 江蘇郵政分公司 | 鄉村振興 | 鄉村農業場景開發數據模型及風險策略研究 |
| 4 | 皖美數智隊 | 安徽郵政分公司 | 其他 | 基于數據協同的老年客戶權益模型構建 |
| 5 | 安徽數郵挖金隊 | 安徽郵政分公司 | 零售金融 | 基于多維數據模型的財富客戶權益體系構建 |
| 6 | 數智爭先隊 | 山東郵政分公司 | 零售金融 | 基于電商包裹客戶的數智化線上協同營銷 |
| 7 | 客戶KYC | 山東郵政分公司 | 零售金融 | 精準營銷 |
| 8 | AI慧眼隊 | 廣東郵政分公司 | 風險合規 | AI視頻監控預警 |
| 9 | 審計妙算 | 總行審計局 | 風險合規 | 非法中介團伙識別及行為預警 |
| 10 | 挖呀挖呀挖隊 | 總行個人金融部 | 零售金融 | 潛在客戶挖掘 |
| 11 | 點數成金 | 總行個人金融部 | 零售金融 | 高端客戶到訪網點即時營銷模型 |
| 12 | 快上車 | 總行消費信貸部 | 零售金融 | 汽車金融智能反欺詐體系建設與應用 |
| 13 | 云郵京數 | 總行信用卡中心 | 零售金融 | 信用卡新戶激活首刷回撈 |
| 14 | 郵你郵我 | 總行信用卡中心 | 零售金融 | 信用卡全渠道的營銷響應提升模型 |
| 15 | 中郵地柱 | 總行信用卡中心 | 零售金融 | 基于地鐵客群識別的智能營銷模型及業務應用 |
| 16 | 葫蘆娃隊 | 總行信用卡中心 | 零售金融 | 信用卡客戶潛在消費力期望分類模型 |
| 17 | 心中郵數隊 | 總行信用卡中心 | 風險合規 | 利率市場化背景下郵儲銀行信用卡最優化定價研究 |
| 18 | 鑫中郵數 | 總行信用卡中心 | 零售金融 | 數字人民幣高潛力客戶識別與營銷策略 |
| 19 | 網之一目 | 總行網絡金融部 | 風險合規 | 手機銀行渠道主動配合的“本人”操作風險識別 |
| 20 | 數來寶 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 大模型在基礎服務領域的應用探索 |
| 21 | 百萬商戶保衛隊 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 收單商戶流失預警 |
| 22 | 繼往開來隊 | 總行網絡金融部 | 風險合規 | 手機銀行客戶資金保護模型及應用 |
| 23 | 5G贏銷隊 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 探索5G消息在營銷場景中的應用 |
| 24 | 電子賬戶保衛科 | 總行網絡金融部 | 風險合規 | 電子賬戶集中性開戶風險識別模型 |
| 25 | 青春有你 | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 基于手機銀行青春版的青年客戶數字運營探索及應用 |
| 26 | daydayup | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 理財流失客戶挽留模型探索與實踐 |
| 27 | super | 總行網絡金融部 | 零售金融 | 零售金融數字化轉型“super”指數的超級研究 |
| 28 | 普惠數智風控者 | 總行普惠金融事業部 | 風險合規 | 中小微企業智能盡調模型 |
| 29 | 財富展翼 | 總行公司金融部 | 服務實體經濟 | 基于“集成學習”的公司財富管理模型——“客戶為本，千企千策” |
| 30 | 哈嘍！樹先生 | 總行交易銀行部 | 服務實體經濟 | 企業客戶結算數據價值深度挖掘 |
| 31 | U鏈生態金融隊 | 總行交易銀行部 | 服務實體經濟 | "1+N"新體系中基于因果推斷模型的產業金融鏈式拓客和批零聯動研究 |
| 32 | 投行業務我熟隊 | 總行投資銀行部 | 其他 | 基于推薦算法及AIGC/ChatGpt的投行業務智能推薦模型成果介紹 |
| 33 | 眼鏡代表隊 | 總行金融同業部 | 風險合規 | 基于機器學習算法對利率走勢的分析 |
| 34 | 排隊不要插隊 | 總行金融同業部 | 服務實體經濟 | 小企業貸款利率動態監測分析與管控功能設計 |
| 35 | 金盾隊 | 總行授信管理部 | 風險合規 | 基于時間序列的大模型技術在個人貸款不良預測中的探索與應用 |
| 36 | 公司掘金 | 總行金融科技創新部 | 服務實體經濟 | 細分公司客戶輔助精準營銷 |
| 37 | 靈犀 | 總行軟件研發中心 | 零售金融 | 基于語義分析和圖像識別的服務質量檢查 |
| 38 | 數字普惠隊 | 總行軟件研發中心 | 服務實體經濟 | 對公渠道一體化智能信貸營銷模型 |
| 39 | 郵刃有余 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 知識圖譜賦能國際結算業務審單智能化升級 |
| 40 | 發際線與我作隊 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于局部重力的異常風險捕獲模型研究 |
| 41 | 網點挖呀挖呀挖 | 總行軟件研發中心 | 服務實體經濟 | 基于生命周期模型的網點細分及價值挖掘 |
| 42 | 麻辣小龍蝦 | 總行軟件研發中心 | 零售金融 | 消費信貸客戶的營銷價值挖掘及實踐 |
| 43 | 匯融騎士 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于聯邦學習的新業態下的跨境反洗錢解決方案 |
| 44 | 深藏blue | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 監管處罰數據分析與預測 |
| 45 | 安防郵我 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 面向銀行網點安全風險問題的智能識別及防范模型 |
| 46 | 郵你泰酷辣 | 總行軟件研發中心 | 零售金融 | 基于多源智能融合算法的極速貸客戶精準營銷 |
| 47 | 張老師YYDS | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 互聯網貸款欺詐識別 |
| 48 | 天自東白 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 金融系統反洗錢模型研究 |
| 49 | 數據中心安全團隊 | 總行數據中心 | 其他 | 郵儲銀行全網網絡安全信息關聯分析研究與實踐 |
| 50 | 網絡運維隊 | 總行數據中心 | 風險合規 | 基于數據挖掘的網絡可觀測性模型 |
| 51 | 數戰數決 | 總行資產負債管理部 | 服務實體經濟 | 公司信貸全流程儲備分析與預測方案 |
| 52 | 行為深藏Blue隊 | 總行運營管理部 | 風險合規 | 基于機器學習進行異常行為監測 |
| 53 | 心郵猛虎 | 總行運營管理部 | 其他 | 數贏未來——網點智能排班模型 |
| 54 | AIBeginner | 總行金融場部 | 服務實體經濟 | 大語言模型在服務同業客戶方面的應用 |
| 55 | 直濟滄海 | 總行金融場部 | 其他 | 基于風險的大類資產配置策略研究 |
| 56 | 資本畫像師 | 審計局上海分局 | 風險合規 | 經濟資本占用畫像及低效占用預警 |
| 57 | 心靈捕手 | 中郵消費 | 零售金融 | 基于智能心理洞察的個性化客戶管理模式 |
| 58 | 郵點6 | 中郵消費 | 零售金融 | 基于精細化客群劃分的貸后回款預測模型 |
| 59 | 中郵理財投研分析隊 | 中郵理財 | 零售金融 | 基于人工智能的因子分析及基金組合構建 |
| 60 | AlphaPlus隊 | 中郵理財 | 其他 | 基于宏觀經濟狀態判斷和概率風險平價的資產配置量化模型 |
| 61 | 智能反詐 | 中郵郵惠萬家 | 風險合規 | 黑中介智能洞察 |
| 62 | 郵惠反詐小分隊 | 中郵郵惠萬家 | 風險合規 | 涉詐團伙識別模型 |
| 63 | 智數營銷 | 北京分行 | 其他 | 基于知識圖譜的客戶裂變及粘性提升 |
| 64 | 挖呀挖隊 | 河北分行 | 風險合規 | 不法貸款中介團伙挖掘 |
| 65 | 燕趙極客隊 | 河北分行 | 零售金融 | 家庭隱形關系價值挖掘 |
| 66 | 山西分行1隊 | 山西分行 | 零售金融 | 基于聯邦學習的潛在快捷支付活躍客戶提升 |
| 67 | 老有所依 | 遼寧分行 | 零售金融 | 臨退客群產品配置優化模型 |
| 68 | 貸來希望 | 遼寧分行 | 服務實體經濟 | 基于深度學習算法的普惠金融數智化模型 |
| 69 | 鳳凰社 | 吉林分行 | 風險合規 | 基于多模態的個人信用風險評估模型 |
| 70 | 初生牛犢 | 吉林分行 | 鄉村振興 | 基于交易網絡的肉牛養殖產業鏈價值挖掘模型 |
| 71 | 數業有專攻 | 黑龍江分行 | 鄉村振興 | 鄉村振興視角下基于機器學習算法的穩息差收益水平改善模型 |
| 72 | 信貸達人隊 | 上海分行 | 零售金融 | 郵享貸數智化運營 |
| 73 | 智能合規先鋒隊 | 江蘇分行 | 風險合規 | 監銀聯動下基于單節點算力的AIGC應用突破：合規管理新藍海 |
| 74 | 蘇農振興 | 江蘇分行 | 鄉村振興 | 三農信貸存量客戶挖掘 |
| 75 | 小浙AI | 浙江分行 | 其他 | 浙江嘉興郵儲AI大模型 |
| 76 | 郵相伴糧歸倉隊 | 安徽分行 | 鄉村振興 | 基于夏秋糧上下游產業鏈的客戶精準挖掘 |
| 77 | 智郵派 | 安徽分行 | 其他 | 集中報賬自動化智能運營模型 |
| 78 | 福建先知隊 | 福建分行 | 零售金融 | 基于微信平臺的私域客戶精準營銷 |
| 79 | 長纓在手 | 江西分行 | 鄉村振興 | 交易鏈視角下預授信客群價值提升策略 |
| 80 | U我養老 | 江西分行 | 零售金融 | 養老經濟--個人養老金客戶挖掘及價值提升 |
| 81 | 幀察 | 山東分行 | 風險合規 | 基于客戶全面關系的信貸風險欺詐識別模型 |
| 82 | 專業獵手 | 山東分行 | 鄉村振興 | 多方數據驅動的專業市場營銷分析與應用 |
| 83 | 你是我的眼 | 河南分行 | 風險合規 | 基于深度學習圖像處理助力印鑒檔案管理 |
| 84 | 地表最強 | 湖南分行 | 零售金融 | 基于深度神經網絡及圖網絡的信貸營銷模型 |
| 85 | 對對對隊 | 廣東分行 | 零售金融 | 信用卡客戶活躍度提升 |
| 86 | Rkiller | 廣東分行 | 風險合規 | 信貸資產提升 |
| 87 | 老友隊 | 廣西分行 | 風險合規 | 基于知識圖譜的可疑賬戶關系網分析 |
| 88 | 建工狂魔 | 海南分行 | 服務實體經濟 | 基于復雜網絡和梯度提升的農民工資金監管項目1+N模式探索 |
| 89 | 熊貓快跑 | 四川分行 | 零售金融 | 基于渠道活動投放預算分配及相關權益管理的實踐和分析 |
| 90 | 銷銷樂 | 貴州分行 | 零售金融 | 根據分行實際情況，挖掘客戶并進行營銷 |
| 91 | 秦小儲 | 陜西分行 | 風險合規 | 小額線上貸智能風控模型 |
| 92 | 協同風控隊 | 陜西分行 | 風險合規 | 基于“心電圖”模式的賬戶反詐偵測識別分析 |
| 93 | 奮進新征程 | 甘肅分行 | 風險合規 | 可疑賬戶風險評估預警處置模型 |
| 94 | 揚帆隊 | 青海分行 | 服務實體經濟 | 基于多維度、全畫像的個人住房貸款風險預測及精準營銷模型 |
| 95 | 銀稅直聯隊 | 寧夏分行 | 服務實體經濟 | 銀稅直聯綜合營銷 |
| 96 | 寧夏群英創新工作室 | 寧夏分行 | 鄉村振興 | 活牛金融價值模型 |
| 97 | 金智精準營銷推送 | 寧夏分行 | 服務實體經濟 | 金智精準營銷推送與機器學習系統 |
| 98 | 數據先鋒 | 青島分行 | 服務實體經濟 | 客戶留存預測及關鍵因素分析 |
| 99 | 光芒隊 | 浙江衢州分行 | 風險合規 | 浙江省分行運用涉詐模型助力反詐工作 |
| 100 | 郵來郵往 | 浙江溫州分行 | 風險合規 | “不法貸款中介”風險監測模型 |
第四屆數據建模大賽數據建模賽道初賽評選候補隊伍名單
| 序號 | 隊名 | 主創人員所在單位 | 建模領域 | 建模選題 |
| 1 | 智控合規 | 湖北郵政分公司 | 風險合規 | 基于數字化員工異常行為檢測AI云端識別系統 |
| 2 | 鏈動郵我 | 總行普惠金融事業部 | 服務實體經濟 | 基于工業互聯網生態的數字金融應用場景 |
| 3 | 青云隊 | 總行軟件研發中心 | 風險合規 | 基于客戶去冗余算法的風險客戶識別 |
| 4 | 攜手開拓 | 總行軟件研發中心 | 鄉村振興 | 智能信貸風險控制模型助力三農金融 |
| 5 | 女子探險隊 | 審計局上海分局 | 風險合規 | 信用卡分期業務風險監測 |
| 6 | 風險哨兵 | 安徽分行 | 風險合規 | 基于機器學習的賬戶風險識別建模 |
| 7 | 芳耕戰隊 | 寧夏分行 | 零售金融 | 消費金融客戶升級模型（以事業單位員工為例) |