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日前，备受瞩目的金融科技领域最大规模算法竞赛“2018年第三届天机智能金融算法挑战赛”落下帷幕，15支进入决赛的高水平队伍上演了巅峰对决，最终“Bee”团队更胜一筹，脱颖而出拿下本届大赛冠军。
相较于往届比赛和行业内其他赛事，本届大赛参赛规模更大，赛题更贴近真实业务，赛事影响范围更广，选手们的出色表现也迎来专家评委的一致认可。|简普科技(NYSE : JT)联合创始人、CTO刘曹峰在决赛现场表示，希望通过举办比赛能够搭建起行业交流平台，挖掘和培育出一大批优秀人才，推动了金融科技行业的发展。
群英荟萃！天机挑战赛点燃行业热情
本次大赛吸引了众多来自高校、业界的数据科学爱好者，报名者涵盖298所大学、494家公司，既有来自清华大学、中国科技大学、上海财经大学等知名高校的学生，也有来自中国工商银行、民生银行等金融机构的专业人士，还有来自阿里、腾讯、微软、IBM、华为等科技公司的研究人员。
日前，备受瞩目的金融科技领域最大规模算法竞赛“2018年第三届天机智能金融算法挑战赛”落下帷幕，15支进入决赛的高水平队伍上演了巅峰对决，最终“Bee”团队更胜一筹，脱颖而出拿下本届大赛冠军。
相较于往届比赛和行业内其他赛事，本届大赛参赛规模更大，赛题更贴近真实业务，赛事影响范围更广，选手们的出色表现也迎来专家评委的一致认可。|简普科技(NYSE : JT)联合创始人、CTO刘曹峰在决赛现场表示，希望通过举办比赛能够搭建起行业交流平台，挖掘和培育出一大批优秀人才，推动了金融科技行业的发展。
群英荟萃！天机挑战赛点燃行业热情
本次大赛吸引了众多来自高校、业界的数据科学爱好者，报名者涵盖298所大学、494家公司，既有来自清华大学、中国科技大学、上海财经大学等知名高校的学生，也有来自中国工商银行、民生银行等金融机构的专业人士，还有来自阿里、腾讯、微软、IBM、华为等科技公司的研究人员。
统计结果显示，共有1282支队伍1564人报名参加比赛，报名人数和参赛队伍均刷新了历次比赛之最，是目前国内金融科技领域规模最大的数据科学竞赛。来自高校和企业的参赛人员所占比例相近，显示出无论是在学术圈还是业界，本届挑战赛都备受瞩目。
除了参赛选手，本届大赛邀请到的专家评委同样看点十足。决赛答辩阶段，大赛邀请到了人社部引进专家、美国雪城大学管理学院财务金融系教授陈江，中国人民银行现代化支付系统专家、中国人民大学财政金融学院教授周虹，香港大学统计及精算学系助理教授张爱军，以及首席科学家邹宇、商业智能部总监严金龙、风控总监刘其文作为评委。既有享誉中外的学术圈资深专家，也有浸淫行业多年的专业人士，本届挑战赛的专家评委团队可谓是群英荟萃。
专家评委们表示，本届大赛进入决赛的15支队伍均已达到行业一流水平，赛事的整体水平在业内首屈一指。中国人民大学财政金融学院周虹教授指出，本届大赛无论是在数据处理方面，还是学术价值方面，相对于同行业的其他赛事均有很好的表现。
获得冠军的“Bee“团队队长陈振也表示，本届大赛的体验比国外赛事体验来得好，尤其是增设了答辩环节，让参赛团队有机会详细介绍解决方案，有利于增进评委与选手间的交流。据了解，“Bee”团队的三位成员均长期活跃于Kaggle平台，拿过众多金牌，获得过“Kaggle Master”称号。
价值百亿！赛题紧扣经典风控问题寻最优解
基于往届赛题经验，紧贴技术潮流和经典风控问题，本届大赛共设置了三道价值百亿的经典风控问题，分别是“拒绝推断”、“特征挖掘”、“多金融场景下的模型训练”。之所以称之为“经典风控问题”，在于这三道难题都是金融科技行业普遍面临的金融信贷逾期预测经典问题。
据本届参与出题者天机算法工程师李任重介绍，“拒绝推断”、“特征挖掘”、“多金融场景下的模型训练”普遍适用于小额贷款、分期贷等无抵押线上贷款场景。他强调，这三道题都是分期模型，只有把最难的分期用户预测好，其他小额贷款预测难题也就迎刃而解了。
“其实在赛事启动前我们就在思考，什么的题目更有意义？于是我们从具体业务出发设计了这三道题目，基于千万量级的大量脱敏数据，为参赛选手带来最真实场景下的体验。“谈到出题的初衷时，风控总监刘其文如此表示。
来自“PHM”团队的选手李达曾参加过第二届天机挑战赛，与来自西澳大学的杜晓旭组队拿下第二届赛事冠军。本届大赛，李达再次随队杀入决赛，他也表示，本届大赛赛题相较于往届更接近真实业务场景，在赛题方面的投入令人敬佩。
正是因为本届大赛对赛题的重视和投入，才吸引了众多顶尖选手来此一决高下，赛题更接近真实业务场景，不少团队据此提出的解决方案对解决现实业务难题有很好的借鉴意义。“整体比赛效果特别好，选手们的方案都很有启发性，如‘Bee’团队的图挖掘算法就很有意思。” 首席科学家邹宇表示。
为了进一步探索前沿技术，本届大赛还邀请香港大学统计及精算学系助理教授张爱军向大赛的各界参会代表发表人工智能在科技金融应用的主题演讲，张爱军向众多与会者分享了“可解释AI（XAI）”概念。“人们认为，复杂的计算机算法所得出的结果，他们不需要做更多思考，可以毫无保留地信任。但事实并非如此，在金融及医疗等领域，人工智能存在‘黑匣子’问题，若选择盲目相信便会出现问题。”张爱军指出。
“我们的目标是设计复杂的模型，从本质上来说它是可解释的。”张爱军解释说，“可解释AI（XAI）”意在探索可以使自主系统对其行为进行更好解析的技术，在产生更多可解释模型的同时，保持高水平的预测能力。
引领发展！天机挑战赛推动行业交流
近年来，随着金融科技和消费金融的发展，智能风控行业进入高速发展期。2017年，中国智能风控市场规模逼近140亿元。在市场变得越来越规范的前景下，金融科技企业的核心竞争力也从“速度和规模”逐渐过渡到“风控和质量”。
目前，缺乏专业的风控人才仍是制约金融科技发展的重要因素。作为金融科技领域的先行者，|简普科技(NYSE : JT)一直致力于搭建一个行业交流平台，共同探讨智能风控核心热门技术问题，持续地为行业挖掘、培育、输出更多AI领域算法人才。
|简普科技(NYSE : JT)举办天机风控系列赛事，正是为了吸引更多年轻精英进入金融科技行业。如今该赛事已经连续举办三届，开启了智能风控领域的赛事先河。在往届参赛选手中，许多高校毕业生直接进入金融科技企业实习，获奖选手更是被全球互联网金融排名前5的巨头以百万年薪挖走。
实际上，风控问题不是可以直接解决的问题，而是需要持续优化的过程，用新的技术、算法，让智能风控模型预测更加精准、更具前瞻性和预防性，从而高效地识别、筛选优质人群，进而提高审批率，降低逾期率、坏账率。而|简普科技(NYSE : JT)举办大赛的初衷之一，就是寻求更优化的算法技术，推动整个金融风控行业的发展。
随着天机系列赛事的不断举办，|简普科技(NYSE : JT)的这一初心越来越受到认可，本届大赛冠军“Bee”团队队长陈振表示：“比赛其实为我们提供了很好地交流平台，可以跟其他选手，还有行业大咖、专家进行深度交流。我们也发现，大家参加比赛其实不是冲着名次去的，都是希望互相交流学习，找到更好的解决方法。”
未来，|简普科技(NYSE : JT)将继续深耕金融科技领域，推动智能风控行业的发展，更好地满足数亿普惠金融用户的需求，实现“让金融更简单，成为每个人的金融伙伴”的使命与愿景，相信在|简普科技(NYSE : JT)的推动与助力下，中国普惠金融之路能够走得更为顺畅。