来源：北京市科学技术委员会

方向一为基于AIGC技术的智能审计合规研究，由北京银行提出，以
提高审计工作效率和准确性为核心目标，需要参赛企业针对检查内容，
利用大模型技术寻找并给出相关现象涉及的制度名称及相关原文，生成
包含检查要点、检查方法等内容的审计合规方案。复赛所用训练及测试
数据集由北京银行制度、监管政策以及历史问题库等内部审计合规相关
知识形成，仅允许本地私有化部署。金融审计场景作为北京银行的核心
业务之一，对审计结果的正确性要求很高，对大模型的检索能力及溯源
能力提出较高要求。
方向二为基于金融行业的营销引导式智能员工，由北京首创融资担
保有限公司提出，以帮助业务人员迅速生成风险报告，评估企业风险情
况为核心目标，需要参赛企业对金融场景的数据进行理解并训练大模
型，最终生成包含产品特征、贷款担保资质、项目方案（预估放款金额、担
保费率）等问题的解决方案。复赛所用训练及测试数据集由企业画像、业
务评审报告等文件数据形成，仅允许本地私有化部署。金融担保同时具
备金融性和中介性双重属性，为完成融资担保流程，担保公司不仅需要
熟悉了解金融专业及法律规定，还需要具备一定的营销能力，因此本题
目方向覆盖了金融领域的端到端需求，对大模型在金融领域的综合能力
提出了较高的要求。

方向一为基于多形态、多维度、多场景数据的企业成本智能化分析
及预测，由中都物流有限公司提出，该题目方向以提升物流服务领域企
业成本分析和预测的智能化水平为核心目标，需要参赛企业基于企业成
本相关的数据集、社会面的数据集开展大模型训练，形成企业成本预测
和分析的大模型智能工具。复赛所用训练及测试数据集由中都物流提供
的线路成本、台账、运营成本等数据脱敏形成，可供参赛企业将数据带
回，进行部署调试。该赛题以企业成本分析为核心目标，本身属于企业数
字化转型的重要部分之一，大模型的分析及生成摘要能力，在此场景下
有较好的应用空间，将有助于企业智能化决策，帮助企业把控成本。
方向二为基于联通业务数据的运营商行业大模型研究，由联通（北
京）产业互联网有限公司提出，该题目方向以实现运营商业务数字化、办
公智能化升级，提升运营商企业服务能力和效率为核心目标，需要参赛
企业针对用户提出的运营商领域相关咨询问题进行精准回答。复赛所用
训练及测试数据集由与联通公司相关的媒体报道、产品和方案介绍等内
容组成，涉及大数据、云计算、物联网、区块链、安全、人工智能、产品介
绍、解决方案、公司业务等方面，可供参赛企业将数据带回，进行部署调
试。北京联通作为北京市的主导通信运营商之一，用户量庞大，每天有海
量的用户咨询和业务服务，以大模型技术驱动的智能助手将有望在众多
运营场景中辅助客户服务和业务合作，实现降本增效的效果。

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