近日，在中国计算机学会的指导下，蚂蚁集团旗下蚂蚁财富、蚂蚁保、网商银行联合浙江大学、上海交通大学、西安交通大学、中央财经大学、蚂蚁技术研究院、天池平台，以及众多国内顶尖高校联合举办的首届“AFAC2023 金融智能挑战赛”结果出炉。经过激烈的角逐比拼之后，华东师范大学统计学院应用统计研二的马千里和张晓立同学与上海科技大学的陶思宇同学组成的“不是吧，阿Sir”队以优异的表现获得了“金融场景理解”方向的亚军。
9 月 8 日，六大赛题冠军选手受邀参加 2023 INCLUSION・外滩大会「智能涌现，大模型时代金融科技进化之路」论坛，并在颁奖仪式中上台领奖。
本次挑战赛，蚂蚁集团从多年的业务场景经验和当前的技术变革趋势出发，抽取了三个核心方向：“金融数据验真”、“金融数据理解”、“金融场景理解”，共设置六大赛题。与以往的金融科技类赛事相比，本次大赛更加注重 AI 技术在金融业务现实场景的落地，不管任务复杂度还是模型能力测评的严格程度方面都更上一层楼。
华东师大统计学院团队同学选择了本次大赛的热门赛题“金融营销场景中的时序预测”，与传统的时序预测任务不同，本赛题不仅需要考虑基金收益表现等产品特征变化，更需要考虑到金融营销场景下的特殊属性，财富场景碎片化，用户行为周期长且受到金融行情的波动影响，产品间存在着挤压和替代等复杂关系。本赛题期望参赛者能通过对基金历史申赎时序及基金特征信息的分析和建模，考虑融入对金融行情的洞察，最后能精准预测未来每日的基金申购和赎回金额。在赛题设计上，我们的训练数据和测试数据都选取了存在行情异常波动的时段，因此要求选手在数据分析、算法设计和金融知识等方面有更深入的认知，从而能应对复杂多变的真实金融场景。
马千里等同学针对本赛题做了详实的数据分析和算法建模，本⽅案创新地结合了LSTM、LightGBM分类树、LightGBM回归树、时间序列分解等方法，建⽴了⼀个完善的异常波段时序预测模型，该模型综合了各个模型的优势，能够提取多维数据，预测基⾦在未来多⽇内的波动情形及申购赎回情况。同时，可以使⽤在线学习的⽅式，在异常抛售出现时，增量式地更新模型的参数。最终在赛道中获得了TOP2的优秀成绩。
“不是吧，阿Sir”团队的解决方案（局部）
据悉，自6月份开赛以来，AFAC2023 金融智能挑战赛共吸引了 4728 支队伍参赛，包括来自清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、华中科技大学、复旦大学、中国人民大学、西安交通大学、武汉大学、中山大学、天津大学、中央财经大学、华东师范大学、同济大学、华南理工大学等高校的学生，以及招商银行、浦发银行、浙商银行、中和农信、美团、华为、中国联通、中国移动、汉仪字库等机构的同行从业人员参赛，涌现了众多创新方案。