针对当前ESG评级数据覆盖度低、主观性强、处理手段落后等问题，我们提出了新的解决方案：Textual ESG —— 基于多源文本信息的ESG评估平台。通过引入非结构化的多源文本数据，应用最新的自然语言处理技术和机器学习方法，提取市场上分析师、新闻媒体等对企业ESG的评判结果，充分将市场上各个领域的专业人士智慧融入我们的评级体系，对市场上碎片化的ESG文本信息进行系统化集成与整合，构建了一套指标计算细则科学透明，且能动态更新的ESG评级体系。我们的特色在于多源文本信息、智能算法的应用、评价客观以及高透明度和交互度。我们已与华泰证券达成了全面深度合作伙伴关系，并期待进一步构建良性的互动生态。

TextB，挖掘另类数据Alternative Data中的巨大潜力，打造服务于银行B端客户的AI营销大师。“另类数据”以其非结构化存储，技术挖掘壁垒高，数据海量价值高的特征，而逐步成为新一轮的“数据浪潮”的引领者，如文本数据，图像数据，企业关联数据. 以文本数据为例，银行客户经理面向B端用户营销时，往往需要分析海量的公司文案，这给客户经理造成了不小的压力。 TextB正是基于这类痛点，运用多模态数据采集技术，结合自然语言处理，复杂网络，图像识别等另类数据挖掘技术，帮助客户经理快速、高效的掌握隐藏在另类数据中的非结构化信息。 TextB也从全面化的营销环节：寻客，定客，获客，落客，留客，五阶段入手依次为银行B端营销提供更加周到的另类数据一站式服务体验。

本项目将电池作为资产，有效的建立了全生命周期共有元资产管理平台，有机地将新兴技术优势内化至动力电池管理系统运营管理的各个环节中，衍生的技术创新如下：开发了智能采集终端硬件产品，采用新型高码流技术，实现数据的实时采集与上传；采用多信道和双向菊花链技术，以应对可能会遇到机械振动和冲击、变化的环境温度、多个电力域和大量干扰源等不确定性，进而提高其稳定性，实现电池单元管理的鲁棒且动态效果；建了基于物联网技术、工业数据技术和人工智能技术等各类技术集成的“数据+知识”融合决策新机制；提出了新型的智能节能控制系统与方法。同时我们在服务上做到了以下创新：我们的物联套件和数据平台提供全开放和具有高度的可扩展性。

链金树，是基于区块链的“银企”绿色金融数据服务商，在中国“双碳”政策背景下应运而生。核心产品为基于先进联盟链技术开发的NOVA链。核心目的是首先以物联网技术直接从企业获得资源核查数据；其次基于Hyperledger Fabric使数据上链保证隐私性和安全性；然后，根据NLP算法及机器学习搭建的精准ESG评价体系计算企业的ESG得分；最后利用国内首家ESG评分和银行利率挂钩关系实证结论，提供当前ESG评分下的推荐利率区间。解决痛点包括绿色金融市场中企业环保数据可信度低、交易成本高以及产品创新不足。利益关联方包括企业和银行，旨在以贷款成本下调的金融方式刺激企业主观减排意愿，同时优化银行贷款流程和核查成本，引入绿色指标降低逆向选择风险。

云程发轫团队基于 ESG 信息披露及评级现状，搭建“睿衡智投”平台，旨在打破投资者与企业间的信息壁垒，助力投资者把握 ESG 投资机会，同时积极影响企业行为、提升企业的 ESG 表现。 睿衡智投——ESG 集合投资者以“价值投资，关注未来”为导向，以助力投资者快速了解 ESG 信息、把握 ESG 投资机会为目标，打造集信息整合、评级体系、投资推荐、资产配置与智能风控为一体的信息交互投资平台。针对 B 端客户本团队将提供专业的本土化的 ESG 评级服务。

ESG智能评估平台是国内独一无二的ESG评估平台，拥有超越同类平台的前端设计。平台功能完备，拥有多个原创功能，融合了各类算法。本次重点介绍智能评估和智能投资两大主打功能。 智能评估使用GDelt新闻源得到历史和实时新闻文章，使用Node2Vec深度学习算法将连接嵌入到新闻文章提到的图形上，以更好找到公司的竞争对手，比较各公司的ESG结果。智能评估使ESG评分成为一个自动的、数据驱动的过程。智能投资提供国内上市公司财务、ESG、未来三个维度的投资推荐。并用LSTM深度学习模型进行未来预测，利用TOPSIS算法得到投资者推荐指数。

Cardi-C是一个基于Topsis评价模型的个人碳信用评估平台。我们的团队旨在建立一个记录个人低碳行为、并根据优化的Topsis模型评估个人碳信用的综合金融服务平台，从而让花旗银行可以依据个人的碳信用水平，有针对性地设置不同的贷款额度，实现更高效的资金配置与更科学的碳排放管理。本项目以践行普惠金融为首要目标，以推动低碳事业发展为核心理念。立足共建，力争共赢。

“旗开得鉴”平台基于外汇避险这一特定需求，构建了智能化客户评估系统，平台汇集所有上市企业的外汇风险情况及相关指标，在此基础上实现“企业分层”。功能上，平台帮助银行实现“客户管理”即新旧客户管理及营销，自动发送邮件提醒，建立和维护长期的客户关系;其次，平台通过集成互联网中海量外汇风险相关信息，实现了美日欧汇率预测美日欧三方市场“汇率预测”，助力银行洞察市场情况。最后，平台提供了四维可视化“企业画像”，包括公司详情、财务指标、联系方式等辅助客户经理识别有效客户，完成营销决策。我们的目标是为花旗银行创造核心优势，寻找契合客户，为利益相关人带来积极影响。

为推动高碳供应链的低碳转型，供应链碳金融平台通过“供应链金融+碳金融”的模式，探索转型金融在供应链领域的落地途径。该平台依托区块链技术，初步实现了碳金融与供应链金融的整合对接，以达成在供应链上有效分担减排成本、合理分配减排收益的目标。该项目创新性地在转型金融领域引入碳金融，不仅盘活闲置的碳资产，也优化了融资项目的绿色认证环节。该模式不仅降低了中小企业参与低碳转型的门槛与成本，推动了绿色普惠金融的发展；同时促进供应链上下游在节能减排上的有效协作，提高供应链整体的减排效率并降低大型企业的减排成本；并为转型金融与可持续金融在标准确立、信息披露等建设提供全新的思路。

“花小旗”环球融绿是一个面向投资者与企业用户，提供ESG资讯与服务的一站式平台，打通了从数据采集到整合再到分析和应用的全流程，致力于构建起一个集成化、标准化的ESG生态系统。 平台主要包括亚洲ESG信息汇总、多元ESG数据整合、ESG投资推荐与管理、ESG在线披露表单、ESG论坛五大功能板块，网罗政策新闻、行业分析、股票舆情等数据，借助丰富的可视化手段突出数据特征，依托深度神经网络算法在考虑ESG表现的基础上进行股票推荐，提供行业ESG占比等信息为投资管理增加ESG视角，定制分行业的ESG披露表单便于实现在线披露。 “花小旗”环球融绿在加强ESG信息披露、整合ESG资讯、辅助ESG投资决策等场景都有着广泛应用，将成为未来可持续发展的重要平台。

本作品基于银行借贷时需判断申请者的信用为背景，通过遥感技术、机器学习等技术手段，减少传统信用评价模型面临的信息不对称问题。美国经典信用评级机构FICO从客户偿付历史记录、客户信用记录时间、客户已拥有账户数目等5方面对客户信用进行评价，本作品在此基础上，加入时空信息、遥感影像以及碳排放等元素作为判断信用的依据，并利用判别分析、神经网络等人工智能技术建立模型，更全面地评定个人经济状况及信用状况。同时针对申请人的经济状况做分类，分为白领、工人、农民、创业者、公务员、失业者、企业家这7类人群。针对不同层次的群体根据算法匹配相应的金融产品，让“弱势群体”有更多机会接触金融服务，激发社会的经济活力。

保持适当流动性是商业银行的“免死金牌”，管控商业银行流动性受到多方关注。当前商业银行面临着由期限错配的资金使用方式所带来的流动性风险问题，而该问题伴随着数字人民币日趋流通所带来的对资金流通速度加快，商业银行期限错配“反应期”亦随之缩短，由此造成期限错配风险的管控与解决更加值得关注。本项目运用深度学习方法对期限错配水平进行提前预警并进行风险等级分类——“稳健级，谨慎级，警戒级”；最终根据不同风险分类在银行自身途径、同业银行债务互持、宏观市场途径中进行资金融通的最优化选择，给出智能解决方案，以帮助银行更快更好地适应新流通环境，实现对期限错配风险的有效监控与预警。

QuantServer面向各类对量化投资有兴趣的人士，尤其是想要学习量化投资的新手，为用户提供语言学习、策略研究、研报分享、社区服务等模块。其中，用户通过语言学习进行计算机知识习得，浏览以实际应用场景为导向的优质语言课程；阅读券商的量化研报进行策略层面的提升；在社区中浏览文章，提出问题，互帮互助，提升自己的专业能力。项目目的是给投资者提供一个深入了解量化交易知识的渠道，让投资者们理性认识量化交易，了解量化交易策略的原理，亲身体验量化交易的效果，为投资者提供量化交易的社区论坛，促进知识和信息的交流。我们使用互联网技术来解决量化教育问题，力图打造一个量化学习平台，向投资者普及量化的可行性以及关于量化的基本知识和手段。

“E传承”是一套基于区块链技术的“非遗资产分配管理系统”和“开放银行平台”，旨在有效和透明的通过金融手段赋能非遗产业发展。 我们通过将非遗资源数字化上链，并以其投入投资情况、企业工作量、行业曝光度等因素为依据，以平台曝光度和银行信贷支持为奖励，打造“非遗资产分配管理系统”和覆盖全行业生态体系的“开放银行平台”（两者是一体的）。 平台囊括“四大板块”，打通金融机构、政府、非遗企业、社会环境等环节，形成一个透明、去中心化的金融赋能生态体系。 项目在非遗的资源化方案、企业授信、信息安全、动态的评估和奖励等领域拥有良好的表现。项目致力于推动中国非遗走出国门，推动花旗银行更好的融入中国市场。

瞻信网-基于深度学习的金融信用评估平台针对金融背景下受到金融排挤的 20~25 岁信用白户，提出一种基于机器学习的多维度信用评估方案。软件利用机器学习技术对金融信贷数据进行分析，提出五维度综合信用评价体系，即：身份证明、信贷记录、行为积累、资产证明、好友人脉。 软件采用目前最新的信用评估手段——“大数据风控”。利用统计学计算，分析用户行为数据与信贷风险评估结果之间关联关系，得出对不同特征的重视程度，确立数据使用的合理性和合规性。最终模型预测准确率为86.39%。 瞻信网希望帮助刚走入社会的青年人解决借贷难、不受传统信用评分方式青睐的问题，促进普惠金融创新发展，降低普惠金融获客成本和风险成本，实现普惠金融服务对象的精准对接与商业化可持续发展。

“MultiBallSquare”是一个基于花旗银行的企业ESG评级平台。我们旨在建立一个体系化的评级流程并且利用技术手段实现对于数据的收集以及完成企业的ESG评级，使得投资者可以了解亚洲ESG投资的全景。 MBS平台用于实现花旗银行实现企业的ESG评级并且向投资者展示ESG评分结果。ESG数据分析师通过平台建立的流程和指标框架，可以全面且体系化的完成对于企业的ESG评级，在完成评级后可以生成相应的ESG评估分数与详细的pdf报告；投资者可以通过平台查看ESG评级情况获取企业详细的ESG报告。通过体系化的设计，有助于ESG数据分析师更快更便捷的搜集并且完成对于企业ESG的评级，同时也可以帮助投资者清晰的了解亚洲ESG投资的全貌。

在国家“碳达峰，碳中和”发展目标的背景下，循环经济迎来快速发展，国内闲置物品交易市场预计将保持高速增长。与此同时，以政府的转移性支付和社会捐助为代表的三次分配对“共同富裕”的重要性与日俱增。另一方面，随着国人消费能力的不断提高，闲置物品数量不断增加，然而目前处置闲置物品的方式存在较多缺陷。 本项目以资源不匹配问题为出发点，将闲置物品交易与公益慈善相结合。通过发挥闲置物品的价值，推动资源的合理分配，在平台中实现“展出—拍卖—变现—捐赠”的全过程。同时，通过区块链技术实现平台的透明化运营，以此奠定信任基础，进而加大闲置资源的流通力度。本项目旨在推广慈善环保理念，加速“共同富裕”进程，促进社会可持续发展。

“基于ESG评价体系的指数投资策略综合管理系统”项目针对国内ESG投资理念的运用尚处于初步阶段、指标体系的建立有待完善、在实际运用中还存在诸多问题需要深入解决和研究等现状。 运用层次分析法和模糊综合评价法，结合Smart Beta因子，优化了企业ESG评价指标体系，建立选股模型，构建ESG30指数，并提出指数投资策略，最后在回测实验中表明团队设计构造的策略跑赢沪深300指数类策略。同时，针对目前证券、基金行业的信息披露较为零散，将目前主要的政策性网站的发布文件进行数据爬取，开发出来一款模型可靠、可为用户定制数据服务以及多角色使用的综合管理软件系统。 该项目为投资策略定制提供参考，也为企业更好地履行自身社会责任提供有力证据。

该系统是一个基于联盟链的农产品全生命周期监测与溯源系统，通过使用区块链、咨询师节点等方法解决农产品从生产到销售流程的品质增信问题，具体表现在实现实地传感器测量数据、人工咨询师监督、数据上链并可视化、消费者得到数据并评估下单等步骤。同时，该产品以微信小程序和Layui作为前端页面，提供了一个集农产品监测、溯源、交易于一体的平台。目前市场痛点是现有农产品监测溯源的可信性不高，包括数据存储中心化和溯源系统时效性不佳两方面；而该项目的亮点恰恰在于系统接入了蚂蚁开放联盟链，实现数据去中心化储存和安全性传输，并且加入了人工咨询师节点，使用远程分身人机结合，对数据进行实时监测，最终使消费者、商家、咨询师三方获利。

本项目采用Vue进行前端开发，使用RNN进行ESG走势预测，使用推荐算法推荐企业，运用爬虫技术和数据库自动读写技术定时爬取相关企业的新闻和资讯，将资料通过SQL数据库的python接口自动上传至云数据库，为用户提供500多家A股上市公司ESG综合评分及各小项评分，同时提供上市公司的相关信息及ESG方面的政策和新闻，用户可通过搜索栏搜索自己感兴趣的企业，还可通过筛选及排行榜查看企业E,S,G方面的排行榜及具有潜力或优秀的企业。本项目还提供客户与企业相互反馈的交流形式，企业可以得知投资者对该企业ESG发展关注度以及由投资者提出的整改意见和评论。

问：我们注意到从第十七届大赛开始，设立了“花旗挑战“单项特别奖。请问变化的原因及相关的影响（选题、评审和奖励等）？

答：为了引导同学们关注当今世界热点（如：ESG环境、社会与公司治理等）领域，组委会设立了“花旗挑战“，以鼓励同学们针对金融行业面临的具体痛点问题提出切实可行的金融科技解决方案。这是对“花旗杯”这个开放主题金融科技大赛的有益补充。具体的选题、评审与奖励规则调整，可以参见大赛详细介绍。

问：我们注意到从第十六届大赛开始，赛事日程有所调整？

答：第十六届大赛受到了新冠疫情影响，组委会根据包括花旗金融信息科技教育基金项目理事高校在内的全国各合作高校反馈建议，将大赛日程由自然年调整为学年，以更好地配合广大高校师生的教学与科研工作。

问：大赛对于参赛资格有什么要求？我曾经参加过以前的大赛，现在还可以报名参加吗？参赛队伍可以跨专业甚至跨学校组队吗？

答：“花旗杯”大赛面向全国及海外在校本科及研究生同学，专业不限。我们欢迎并鼓励所有（包括历届参赛）对金融科技创新有兴趣、有想法的同学跨专业（特别是金融和IT等相关专业）、跨院校、甚至跨国组队报名参赛。由于奖金是通过获奖学校发放，对于跨院校/跨国组队的团队，建议同学们在组队时明确未来奖金分配发放学校。

问：所有的文档都需要是中英文，那么现场的演示需要使用双语吗？

答：所有提交文档需要提供双语版本。现场陈述与答辩对语言使用无硬性要求，在包括外籍评委在内的评委会充分理解的前提下，参赛团队可以根据现场效果灵活使用中文或英文。

问：除奖金外，获奖团队是否可以获得相关获奖证明，其它团队是否可以获得相关参赛证明？

答：进入总决赛的20强团队可获得由花旗金融信息及组委会颁发的获奖证书。此外，其它所有成功提交合格完整作品但未能获得奖项的团队均可获得相应的参赛证明。

问：我们提交的作品的最终知识产权将归谁所有？

答：大赛提交的所有作品的版权将归各参赛团队所有。作品需要有原创性，对于历届参赛团队，允许在原有作品基础上进行创新完善。在同等条件下，花旗有优先购买权。