近期，2024年“数据要素×”大赛广东分赛正式启动。广东分赛围绕《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》涉及的行业领域，依托国家赛题指南，以应用为导向，聚焦实际问题，设置赛道、研制赛题，并设置相应评价指标。
广东分赛设置工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳12个赛道。本期聚焦金融服务、科技创新2个赛道，对相关赛题进行详细解析。
数据要素×金融服务
主办城市：广州
随着数字化、网络化、智能化技术的深入应用，金融服务业正迎来前所未有的发展机遇。特别是在数据要素的应用方面，广州市的金融服务业展现出了巨大的潜力和活力。
金融服务赛道旨在促进数据要素在金融服务业的广泛应用和创新发展。通过比赛的形式，汇聚金融、科技、数据等领域的优秀人才和团队，共同探索数据要素在金融产品设计、风险管理、客户服务等方面的创新应用，推动广州市金融服务业的转型升级和高质量发展。通过围绕金融服务业的多个领域展开深入研究和创新实践、挖掘和分析金融数据，探索新的金融产品和服务模式，提升金融服务的效率和质量。同时，参赛者还将关注数据安全和隐私保护等问题，确保数据应用的合规性和可持续性。
本次大赛的举办，将有助于推动广东省金融服务业在数据要素应用创新工作向纵深发展。通过挖掘和释放数据要素的价值，促进金融与科技的深度融合，为广州市、广东省乃至全国的金融服务业发展注入新的动力和活力。我们期待广大金融、科技和数据领域的专业人才和团队积极参与，共同推动广东省金融服务业的繁荣发展。
赛题1：数据赋能普惠金融
利用公共数据或产业数据，采用大数据技术、机器学习或AI大模型的方法，设计基于大数据的中小微企业征信解决方案；完成对多源、异构、多维度数据的融合分析，深度挖掘数据价值，增强金融机构对小微信贷风险识别能力，提升业务决策效率；提高金融服务的覆盖面和渗透率，降低金融服务的成本和门槛，提升金融服务的效率和质量，满足普惠金融需求。
赛题2：数据驱动的金融风险防控
利用人工智能或大模型等技术，开发新一代风险管理工具；在风控模型建立方面，运用机器学习算法自动学习数据中的规律与模式，提炼违约、欺诈、洗钱、套现等风险特征，提高风控模型的准确性和稳定性；在风险监控与预警方面，运用大数据技术对交易数据、用户行为等进行实时监控，整合多元数据，构建实时智能风控体系；在风险决策优化方面，通过数据可视化、报告生成等工具，帮助金融机构更好理解风险状况，制定更有效的风险管理策略。
赛题3：数据驱动的金融科技创新
利用数据科学与技术相关的原理与应用实践，探索金融领域数据运用的新方法和新手段；通过平台架设、数据整合与管理、智能分析与建模、用户体验优化、安全与合规、数据标准建设等，实现跨行业、跨部门数据的整合和共享，向跨领域用户提供更高效、更安全、更智能的金融数据，满足用户多样化的需求，推动金融行业的持续创新和发展。
赛题4数据驱动的金融服务创新
通过将金融与产业数据深度融合，利用大数据、人工智能、云计算等先进技术，发掘产业数据的金融价值；探索金融服务和产品的供给创新，进而向用户提供精准高效的金融产品或服务，提升金融机构的金融产品创新和服务产业的能力，促进金融与实体经济的深度融合发展。
自主选题
金融服务中的数据应用
鼓励但不限于以下赛题：
1、结合粤港澳大湾区跨境数据流通特点，提供符合湾区企业特点的金融服务产品；
2、数据赋能的绿色金融服务；
3、数据赋能的养老金融服务。
数据要素×科技创新
主办城市：深圳
科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑。党的二十大报告强调，必须坚持科技是第一生产力，深入实施科教兴国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。近年来，芯片研发、生物医药、新材料、人工智能等科技创新领域发展迅猛，数据要素逐渐成为加速科技创新的新型驱动力。以人工智能新业态为例，呈现出跨界融合、群智开放等新特征，继国务院发布《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）后，科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（国科发规〔2022〕199号），进一步加速人工智能与数据要素跨领域融合，释放数据要素价值。在此背景下，数据要素×科技创新正在成为新质生产力的重要驱动。本赛道旨在进一步汇聚科技创新力量，探索数智融合新路径，深入挖掘数据价值，推动科技成果转化与应用，为解决行业痛点、提升生产效率、优化服务体验等提供创新解决方案，为科技创新事业贡献更多智慧和力量。
赛题1：数据赋能高端芯片研发制造
面向高端芯片设计定义、仿真验证、物理实现、生产制造、封装测试等环节，通过充分利用芯片设计实例、验证数据、建模数据、生产封测数据、终端应用情况等数据资源，更快响应不断变化的应用需求；加速设计工具、仿真验证设备、制造管理系统、封测管理系统等智能化、自动化发展，推动高端芯片的设计研发、验证优化及循环迭代，提升高端芯片技术水平及产品良率，助力芯片产业的发展。
赛题2：数据赋能人工智能大模型垂直类应用
重点聚焦基于高质量数据集的各类创新模式、方法和典型案例，较好地推动垂直类大模型研发，打造人工智能大模型产业生态，并积极促进各类大模型技术在金融、医疗、教育、政务等领域的应用，加速数据资源从潜力到能力的转化；在大模型研发应用的安全和合规方面满足监管要求。
赛题3：数据赋能提高生物医药的研发、应用、产业化效率
通过数据驱动的人工智能技术，对大量的生物数据进行分析，快速筛选出潜在的药物靶点和候选化合物，显著加快药物的初步研发过程；模拟临床试验结果，预测药物在不同人群中的效果和副作用，减少试验失败的风险；结合患者的遗传信息、生活方式和临床数据供个性化的治疗方案，提高治疗的有效性和安全性，推动精准医疗的实现；促进多学科整合，以更低的成本完成从基础研究到临床应用的转化，加速新疗法的产业化进程。
赛题4：数据赋能提升新材料创制效率
以数据驱动的创新研发模式，基于材料设计、实验数据、计算模拟等多维度数据，推动新材料创制的快速发展；在传统材料研究的基础上，构建高质量的材料数据库，将实验数据、计算模拟数据整合并标准化，提高数据质量和利用率，为新材料设计、研发、应用和产业化提供更加全面和标准的参考数据，提升材料性能预测的效率和准确性，加速新材料的研发、应用和产业化进程。
赛题5：数据赋能互联网与信息通信技术创新与应用
通过挖掘互联网与信息通信领域大量高质量数据资源，发挥对互联网与信息通信产业发展的带动作用；通过利用大数据技术，助力网络通信、先进计算、先进存储、网络安全等领域创新研究，提高数据传输速率、保障网络安全、优化频谱资源利用、提升智能系统效率，推动互联网与信息通信技术创新与应用。
自主选题
科技创新中的数据应用
鼓励但不限于以下赛题：
1、充分依托各类数据，利用人工智能、大数据和物联网等技术，推进跨学科、跨领域协同创新，以数据驱动发现新规律，创造新知识，发明新方法，推动科学研究方法的不断进步和发展，加速科学研究范式变革与新质生产力发展。
2、结合粤港澳大湾区特色，促进粤港澳大湾区数据跨境安全有序流动，推动粤港澳大湾区科技创新与产业发展。
