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聚焦金融AI智能体、大模型金融应用、智能量化交易等前沿方向,依托北大顶尖学术与产业资源,打造集技术竞赛、学术特训、产业对接、资本赋能、场景落地于一体的高端金融科创赛事。
赛事已进入复赛阶段,请进入复赛的选手注意查收邮件信息。详细安排以邮件信息为准。
复赛材料提交截止时间:2026年10月13日00:00(10月12日24:00),请务必按照邮件所示规范提交复赛材料。
赛事答疑和赛事群:郭老师 / 微信:15667250750
北京大学金融 AI 智能体创新大赛由北京大学创新创业学院指导,北京大学创业训练营、北京大学金融工程实验室联合主办,宽邦科技(BigQuant)、京能技术(北京)有限公司协办,并获得银行、私募、资管、券商等金融机构支持。
大赛聚焦金融 AI 智能体、大模型金融应用、智能量化交易等前沿方向,依托北京大学的学术与产业资源,打造集技术竞赛、学术特训、产业对接、资本赋能与场景落地于一体的金融科技创新赛事。
赛事面向全球青年开放,总奖金池为 15 万元人民币。大赛秉持“以赛促学、以赛促创、产教融合”的理念,致力于发掘优秀金融科技创新人才,孵化具有实际应用价值和发展潜力的金融 AI 智能体项目。
本届大赛以金融 AI 创新为核心,设置三个建议创作方向。参赛选手可任选一个方向自由立项,也可进行跨方向融合;提交作品时注明主方向即可。
围绕金融场景,设计并实现具备自主决策、多步推理和工具调用能力的 AI 智能体(Agent),重点考察智能体的算法设计能力与创新性。
参考选题包括但不限于:
适合人群:具有 AI、计算机、数据科学、金融科技等专业背景,并具备大语言模型或 Agent 开发经验的学生及从业者。
围绕量化投资全链条,包括数据处理、因子挖掘、策略构建和回测验证,结合 AI 技术开展策略研发或工具创新,重点考察策略有效性与工具实用性。
参考选题包括但不限于:
适合人群:具有金融工程、数学、统计、经济金融等专业背景,并具备量化研究基础的学生及从业者。
面向财富管理、风险控制、合规审查、客户服务等具体金融行业场景,提出并实现 AI 智能体落地解决方案,重点考察方案的商业可行性与场景适配度。
参考选题包括但不限于:
适合人群:跨学科团队与创新创业团队,尤其适合具备产品化、商业化思路的参赛者。
以上方向仅用于帮助选手理解赛事主题,不构成命题限制。大赛鼓励原创立项;作品只要逻辑合理、AI 应用扎实且与金融场景高度相关,均有机会入围。最终赛题要求以官方赛题页面公布的细则为准。
| 阶段 | 时间 | 说明 |
|---|---|---|
| 线上报名 | 截至 2026 年 9 月 10 日 | 通过 BigQuant 赛事网页报名 |
| 作品提交 | 截至 2026 年 9 月 10 日 | 在作品提报窗口期内完成材料提交 |
| 初审与海选 | 作品提交截止后 | 作品冻结,由评委进行人工评审与打分 |
| 线下训练营 | 2026 年 9 月 18 日至 9 月 20 日 | 晋级队伍参加为期 3 天的线下集训 |
| 线下总决赛 | 具体时间待公布 | 总决赛将在北京大学举行 |
赛事评审团由北京大学金融工程实验室教授、量化机构首席研究员、金融行业高管、国企产业专家及风险投资机构合伙人组成,保障评审的专业性、公平性与权威性。
赛事采用人工评审方式,评委根据参赛队伍提交的作品资料进行综合评分。
| 评审维度 | 权重 | 主要考察内容 |
|---|---|---|
| 技术创新 | 30% | AI 技术选型与场景适配性、方案原创性 |
| 落地价值 | 40% | 方案的实际可用性、场景适配度与可复现性 |
| 商业潜力 | 30% | 目标客户画像、落地路径清晰度与商业化可行性 |
本届赛事不按赛题方向分别评奖,所有参赛作品将统一参与最终名次评选。
赛事结束后,主办方将筛选优质项目,在 BigQuant 官网线上作品广场进行展示。公开内容仅包括项目摘要与封面,项目代码和 Demo 不对外公开。
赛事总奖金池为 150,000 元人民币。
| 奖项 | 名额 | 单项奖金 |
|---|---|---|
| 一等奖 | 1 名 | 50,000 元人民币 |
| 二等奖 | 2 名 | 25,000 元人民币 |
| 三等奖 | 3 名 | 10,000 元人民币 |
所有获奖团队还将同步获得赛事提供的产业、学术、资本与人才资源扶持权益。
赛事面向国内外高校在校生及金融科技从业者开放,不限专业、年龄和学历背景。
参赛队伍需通过 BigQuant 赛事网页提交作品材料。
本赛事不在平台环境中运行参赛代码。赛事官网仅用于收集报名及作品材料,不对参赛代码进行在线执行或验证。
官方模板与社区共享代码,可作为起点参考或克隆使用。
bqwjkah0 上传于 2026-09-10
智投委 AI 是一个基于多智能体协作机制构建的 AI 投资研究与决策辅助系统。项目模拟真实机构投资委员会流程,由 9 类专业 Agent 协同完成研究规划、数据采集、并行分析、多空辩论、风险审查、投委投票、CIO 裁决及研究报告生成。系统融合基本面、行业、宏观、量化及新闻舆情等多维信息,并通过独立风控、观点冲突检测与加权决策机制提升研究的系统性、可解释性与可追溯性。项目采用 GLM-4.6 与 mimo-v2.5 双模型驱动,代码仓库包含核心应用、Agent 协作流程、模型调用、数据处理及前端交互等实现。