在金融对话领域，问答系统通过意图识别和检索召回来接收用户问题。长期迭代中系统会积累各种API接口，其中大部分可作为独立原子服务。用户问题可拆分为子问题，每个子问题可能需要调用多个API。这种方式将结构化和非结构化QA抽象为API调用，实现正面回答用户问题。如何充分利用丰富API，将用户问题转化为可执行的APIs List，并实现端到端解决是重要议题。因此，我们构建了金融场景多API工具学习的评测任务，希望推动大模型在金融场景应用，提高工具学习方案效率和泛化性。

当前保险产品及其条款的复杂性不断增加，对用户及从业者理解与应用条款难度加大，对行业服务效率与质量提出挑战，智能化手段优化保险条款问答流程势在必行。大模型以其对长文本的深度理解与综合提炼优势，为破解该难题提供了有效途径。本次挑战聚焦构建基于保险条款的问答系统，运用大模型技术推进保险场景智能化，以显著提升客户服务体验，降低运营成本。我们希望参赛者善用大模型处理长文本的能力，开发出精准回应保险产品咨询的智能问答系统。

当前大模型目前难以满足智能投研、投顾等复杂金融业务场景的需求。通过大模型建立金融研报生成智能体Agent，通过解决数据时效性、长文本总结、生成图表等问题，智能化地生成真实、有用的研究报告，为金融机构和客户提供服务，成为智慧金融发展的必然趋势。本赛题构建了一个多模态研报智能生成任务，应用于智能投研、投顾等场景，提高效率和水平，增强报告的可用性。参赛团队通过深度融合大模型技术和金融数据，提出了创新的金融研报生成智能体解决方案，并应用于实际场景。

在数字化转型的大潮下，金融机构面临着海量数据的挑战。其中，财务研报与保险理赔规则作为金融领域核心数据资产，其有效治理对于提升企业决策效率、保障合规运营、优化客户服务至关重要。本次比赛旨在模拟真实业务场景，考察参赛者在融合型数据治理方面的创新思维与实践能力，特别是在处理财务研报与保险理赔规则这两类关键数据时，如何运用数据科学与人工智能技术实现数据质量提升、智能分析与应用。

初创组旨在发掘、培育并赋能具有颠覆性创新理念与前沿技术实力的初创团队及企业，以推动社会和产业的持续革新与健康发展。参赛者可聚焦于金融科技、智慧金融、数字生活生态等核心领域，结合多智能体框架、大模型技术、激发创新潜能。同时，也欢迎参赛者根据自身研究方向、研究热点等自行拟定选题。赛题共有五个方向，方向一：ESG报告智能解读与分析；方向二：金融事件的历史/实时识别与解读；方向三：投资策略智能探索；方向四：旅行规划智能助理；方向五：智能客服系统。

随着金融业数字化发展，人工智能正在改变金融行业的运作和服务方式，推动行业向智能化、个性化和精准化发展。本次大赛旨在挖掘和激励中微小企业在金融科技领域的创新，关注新方向、新技术和新产品的发展，推动产业升级，培育具有高成长性和竞争力的项目。申报项目应符合金融科技在多个领域的应用，创新创意、思路和技术，同时具备可落地、可复制和可推广的特点，鼓励项目与实践结合，紧跟国家指导规划，体现行业应用融合。