1.数据枢纽赋能商贸流通——基于多源异构数据的智能供应链优化（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在数字经济浪潮下，商贸流通行业面临供应链效率低下、物流成本高昂、库存周转率低等痛点。如何通过数据要素释放流通环节价值，成为行业转型升级的关键。本题聚焦北京地区商贸流通场景，依托真实脱敏的B端企业数据资源，探索数据驱动的智能决策方案。参赛团队需解决两大核心问题：（1）需求预测与动态定价：基于历史销售数据、市场趋势、天气/节假日等外部变量，构建多因子预测模型，优化商品补货策略与动态定价机制；（2）物流网络优化：结合仓储布局、实时交通数据、订单分布，设计智能路径规划算法，降低物流成本并提升配送时效。

2.供应链数据风险实时监测系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

供应链数据已成为企业运营的核心资产，涵盖采购、生产、物流、销售等全链路信息。供应链的开放性、多主体协同性及全球化特征，使其面临日益严峻的数据安全与业务连续性风险。网络攻击导致的数据泄露、供应商系统漏洞引发的信息篡改、地缘政治冲突造成的物流数据中断以及环境变化、合规政策变动等外部因素，均可能引发“蝴蝶效应”，威胁企业供应链稳定性与商业信誉本赛题助力企业从“被动应急”转向“主动免疫”，在不确定环境中提升供应链弹性，提升企业供应链抗风险及防御能力。

3.基于AI及大数据分析的供应商智能推荐算法（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在当今复杂多变的商业环境中，选择合适的供应商对企业的运营效率、产品质量和成本控制具有决定性影响。传统供应商筛选方法往往依赖于主观经验和有限的评估维度，难以全面、客观地评估供应商的综合实力。本题目旨在通过数据驱动的机器学习方法，构建智能化的供应商评估与推荐模型，为企业提供科学、高效的供应商选择决策支持。

4.基于数据要素的消费领域智能体（Agent）构建与应用（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前，全球数据量正以惊人速度增长，进入信息爆炸时代，消费市场每天都产生海量的价格波动、用户评价、购买行为等数据。尽管通用大模型在诸多领域展现出强大能力，但面对消费行业却存在适配短板。消费数据具有场景多元、动态变化快、个体差异大等独特性，如商品价格会因促销活动频繁波动，用户评价主观性强且涉及多维度情感表达，这些特点使得通用大模型难以精准理解和处理消费领域复杂的业务逻辑与需求。在国内国际双循环相互促进的新发展格局下，消费市场既要满足国内消费者日益多样化、个性化的需求，又需在国际竞争中提升市场竞争力。因此，亟需构建契合消费领域特性的解决方案。本赛题要求参赛团队利用数据要素，打造一款独立的消费领域智能体，助力消费行业突破发展瓶颈，实现高效、精准的运营与服务。

5.全数据要素下客户风险评价机制（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在当今复杂多变的商业环境中，企业面临的客户信用风险日益增加。传统的客户风险评估方法往往依赖单一维度数据或主观判断，难以全面、准确地识别潜在风险。本赛题旨在整合客户内外部多源数据，构建科学的风险评估指标体系，开发智能化风险评价模型，为企业提供精准的客户风险预警和管理决策支持，有效降低商业交易风险，优化资源配置效率。

6.直播营销中七类重点违法行为的监测模型设计（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

主播在直播营销活动中为达到吸引关注、产品销售获利等目的有可能出现的违法行为如大数据杀熟行为、流量造假行为、刷单炒信行为、好评返现行为、低俗带货行为、价格欺诈行为、侵权假冒行为等。传统人工审核难以覆盖目前海量直播间的直播营销行为，本赛题需针对上述七类重点违法行为分别设计智能识别模型，开展实时监测，完成现对直播间内虚假互动、内容违规、隐私泄露等风险行为的预警，并提供可供评判的监测成果。设计统计分析看板，实现对违法行为识别情况的分析研判，及时提醒违法行为系统性异动，防范潜在风险。

7.跨境数据交易合规评估模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

跨境数据交易已成为驱动国际贸易、科技创新与产业升级的核心动力。然而随着各国数据主权意识的增强及差异化监管体系的形成，跨境数据交易面临法律与政策复杂性、风险识别滞后性、技术与制度协同不足、数据跨境场景多样性等，现有技术工具缺乏与多国法律框架的深度适配，阻碍数据价值释放。本赛题的答题目标包括：（1）集成全球主要经济体及中国自贸区数据跨境规则,实现从“数据字段”到“风险等级”的智能判定。（2）构建模块化规则库，支持企业按行业定制评估流程，适配典型示范区管理模式。（3）实现数据来源、流转路径、使用权限的全生命周期存证，满足《跨境数据交易合规评估指引》中的可信交付要求，支持“一键申报”至监管平台。（4）构建多方协作平台，整合律所、第三方认证机构、技术供应商资源，形成“评估-整改-认证”闭环，实现服务生态国际兼容与生态协同。

8.企业营业收入智能预测（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球经济波动加剧、产业数字化转型加速的背景下，企业营业收入的预测面临多重挑战：数据复杂性与动态性、企业收入数据来源多样，且受政策调整、市场供需变化等外部因素影响显著。传统预测模型依赖静态历史数据与人工经验、传统通用模型，难以适配行业差异化细分场景的个性化需求，很难解决预测精度与实际情况的矛盾。本赛题旨在实现基于数据要素的企业收入智能预测，实现以下核心目标：（1）通过多源异构数据融合与动态建模，实现数据整合层及动态特征提取。（2）设计场景化预测模型与弹性架构，利用混合建模技术，打造行业适配引擎。（3）通过风险预警与决策干预、实时敏感性分析，形成可解释性输出。（4）考虑生态协同、持续学习、跨平台链接及自进化机制。

9.数据赋能汽车流通提质升级（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

依据国家对开展汽车流通消费改革试点的要求，顺应汽车流通消费新形势新趋势，围绕管理制度、标准技术、数据平台等各领域，打通各环节关键数据，构建汽车全生命周期信息平台，推动汽车流通行业数字化转型升级。推动信息资源整合共享，更好服务汽车购买和使用，加大引导鼓励节能型和新能源汽车消费。本赛题的答题目标包括：（1）新的模式和产品应基于应用与数据双驱动，为汽车消费提供工具类计算和服务，提供消费新模式、流通新业态。（2）赋予汽车流通消费以敏捷性，快速响应市场变化，实现从“卖车”到“运营用户”的转变，全方位提升消费者购车意向和实现度。（3）构建从认知到忠诚的全生命周期价值体系，提供交易价值锚点，提升交易效率

10.用户置换需求预测与精准营销系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在消费升级与存量市场竞争加剧的背景下，用户置换需求（如汽车换购、手机焕新、家电以旧换新）逐渐成为企业第二增长曲线的核心驱动力。但是用户置换行为受产品生命周期、技术迭代、消费政策、个人偏好等多因素影响，企业依赖人工经验或简单规则预测需求，导致误判用户误判、营销资源错配等。用户行为数据缺乏跨渠道关联分析，难以构建动态全链路画像。本赛题需通过智能化手段，实现从“广撒网式促销”向“需求预判-精准触达-体验闭环”的跃迁，在合规前提下激活存量用户价值。

11.汽车残值智能评估与置换决策模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在汽车产业存量竞争加剧与消费者置换需求多元化的趋势下，汽车残值评估与置换决策成为撬动新车销售、二手车流通及金融保险业务的关键环节。然而，传统模式面临多重痛点：二手车残值评估非标化、车主置换决策低效性、车辆全生命周期数据共享机制缺失，且涉及用户隐私（如行驶轨迹），制约评估模型精准度与合规性。构建智能化、透明化、可信化的残值评估与置换决策体系，成为车企、金融机构及交易平台降本增效的核心需求。本赛题通过技术创新与生态协同，实现二手车残值科学评估，智能决策。

12.成品油全链条智能溯源平台（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在能源安全战略深化与成品油流通监管趋严的背景下，成品油运输链条的透明化、合规化需求日益迫切。溯源断链与监管盲区、安全与服务质量失衡、传统人工巡检与纸质单据核验效率低下，合规成本居高不下等实际情况凸显。随着区块链、物联网及AI技术的成熟，构建成品油运输全链条智能溯源平台成为破解监管信任危机、提升供应链韧性的必由之路。本赛题的答题目标包括：（1）全要素数字孪生与可信存证（物联感知网络、区块链存证链），实现“炼厂出库-中途转运-终端入库”全环节数据不可篡改与秒级追溯。（2）智能风险预警与协同处置(异常行为检测、动态优化调度)，通过强化学习生成风险最低的运输路径与应急预案，降低能耗与延误率。（3）合规自动化与生态协同(政策规则引擎、多方协作机制)，实现“数据一次采集、多部门合规”。（4）基于运输过程碳排放数据，设计低碳路径算法与新能源运力匹配模型，助力企业申请绿色信贷或碳积分交易，缓解中小企业资金压力。

13.成品油运输全链路数字孪生监管系统（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在全球能源结构转型与国内成品油流通监管升级的双重驱动下，成品油运输链路的透明化、安全化与低碳化需求日益凸显。当前行业面临监管虚实脱节、数据孤岛与可信性缺失、安全与能效矛盾突出、政策合规压力剧增等核心挑战，企业实现运输全要素数字化穿透，现有系统缺乏自动化合规校验能力。本赛题的答题目标包括：（1）构建全要素三维孪生体（多模态数据融合、动态因果推理引擎），建立“设备异常-油品泄漏-环境扩散”等多级风险传导模型，实现事故后果虚拟推演。（2）构建智能风险预干预体系（预测性维护、自适应路径优化）联动维修资源调度系统自动派单。（3）实现可信数据流通与合规自证（区块链+隐私计算双引擎、合规机器人）生成附有数字签名的合规报告直报监管平台。

14.成品油偷漏税智能监测模型（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在成品油市场化改革深化与税收监管趋严的背景下，成品油流通环节的偷漏税行为（如变票走私、虚开增值税发票、账外经营）呈现隐蔽化、链条化特征，严重扰乱市场秩序与国家财政收入。当前治理面临三重困境：行为隐蔽性强、税务、海关、炼厂、物流数据协同不足、智能技术对抗升级等。本赛题的答题目标包括：（1）构建“原油采购-炼化加工-仓储运输-终端销售”五维数据立方体，实现票、货、款、证四流合一验证。（2）动态风险画像与智能预警，构建动态风险评分模型，实时预警“票流环开”“保税油非法转销”等新型违规手段。（3）证据链自动化固证，对异常交易构建完整证据链条。（4）跨域协同治理生态（政企数据安全沙箱、风险处置闭环），实现“监测-打击-预防”一体化治理。

15.可信数据流通效能评估体系（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

数据流通已成为驱动数字经济高质量发展的核心引擎。然而数据流通涉及数据质量、隐私合规、交易成本、应用价值等多维指标，但缺乏统一度量体系；信任成本高，数据供给方担忧权属流失与滥用，需求方则难以验证数据真实性，双方依赖重复性尽职调查；动态适配能力不足、数据流通场景复杂多元化，难以实时响应新型技术风险。构建可信数据流通效能评估体系成为激活数据要素价值、破解“数据孤岛”与“信任赤字”的关键基础设施。本赛题需要构建覆盖“数据供给-流通-应用”全链路的评估体系，推动数据流通从“经验驱动”转向“度量驱动”，构建可信数据要素效能基础设施。

16.北京市农产品批发市场食用农产品进销情况分析（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

农批市场作为连接田间地头和百姓餐桌的重要枢纽，是外埠蔬菜、水果、畜禽、水产品等食用农产品进入本市流通领域的主渠道，既是保障首都人民的“菜篮子”、“米袋子”、“果盘子”供应的压舱石，也是抓好本市食用农产品安全的牛鼻子。目前，本市在推进智慧农批市场建设方面滞后，需要通过信息化手段加强入场食品的预约申报、进货来源、销售流向等方面的管理，提升市场溯源管理能力。本赛题通过对农批市场重点食用农产品的上市交易量、产地来源、销售流向等数据的收集、梳理、统计、分析，详细了解重点食用农产品在本市农批市场的分布、供应产地来源情况，为靶向性开展监督检查、抽样检测，加强本市食用农产品质量安全源头管控，精准实施与主要供应产地区域协作，推动风险关口前移提供信息化支撑。

17.产业链数据溯源追踪技术（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前产业链数据管理面临产业链覆盖范围广，且存在人为篡改、设备造假等风险，导致“数据断链”，难以实现秒级定位问题、合规成本攀升等问题。随着消费者权益意识提升与ESG（环境、社会、治理）投资兴起，构建产业链数据溯源追踪技术体系成为企业实现透明化运营的重要手段。本赛题旨在推动产业链从“黑箱操作”转向“阳光化运营”，构建韧性供应链与绿色产业生态提供核心基础设施。答题目标包括：（1）构建全要素可信数据基座（多模态物联感知、区块链存证网络）实现跨主体数据，确保数据不可篡改、全程可审计。（2）智能风险预警与根因分析（动态知识图谱、边缘计算实时校验），快速定位异常源头，自动识别工艺缺陷，自动拦截异常数据注入。（3）合规自适应与绿色溯源（碳足迹精算引擎、政策规则机器人），自动识别供应链中的“高危区域”，触发供应商尽职调查流程。

18.数据交易智能合约撮合算法（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

传统数据交易模式面临中心化信任依赖、隐私泄露风险、交易效率不足等痛点。一方面，数据作为无形资产的独特性（如可复制性、权属复杂性）需要更精细的交易规则；另一方面，区块链与智能合约技术的成熟为构建透明、可验证的交易机制提供了基础，但现有算法难以平衡多维度需求匹配、隐私合规性、实时撮合性能等挑战。本赛题旨在研发一种新型智能合约撮合算法，以技术驱动数据要素的高效配置与安全流通，为产业数字化转型提供底层支撑。

19.景区商贸产业数字化与数字产业化落地与实践（数据验证赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

当前，我国景区商贸产业面临传统运营模式效率低下、设备管理粗放、数据价值未充分释放等痛点。据中国索道协会统计，行业平均设备故障响应时间超过4小时，客流量预测误差率达35%，产业链协同成本占比高达22%。本赛题聚焦索道产业“双化融合”（数字化与产业化）核心命题，要求参赛者基于5G、工业互联网、数字孪生等技术，破解物理设施与数字空间的价值传导壁垒，探索索道从单一运输工具向智慧服务生态的转型路径，助力实现景区管理、设备运维、能源调度等环节的范式变革。

20.基于政策文本和消费者评论数据的行业SWOT分析（专业数据赛，此赛题尚未开启报名，请持续关注）

在当今快速变化的市场环境中，企业需要精准把握内外部环境变化以制定有效的战略决策。传统SWOT分析过于依赖主观判断，缺乏数据支撑。本题目旨在利用政策文本和消费者评论数据，通过自然语言处理和机器学习算法，自动化生成SWOT分析框架，帮助企业识别自身优势、劣势以及外部机遇和威胁。本赛题的答题目标包括：（1）对行业政策进行文本情感分析。（2）根据行业政策的情感分数来预测企业面临的外部环境主要表现为机遇还是风险，生成OT表。（3）基于客户评分对产品评论文本进行情感分类。对正面评论样本和负面评论样本分别进行主题建模。（4）对评论内容的主题做提取和分类，使一个主题代表企业的一项能力，生成SW表。