競賽說明

對於每間企業而言,顧客的喜好及購買行為一直都是企業關注的議題。而投放的行銷是否有效益,顧客會不會以購買表示支持,也是企業經營的重要生存關鍵。
在科技化的時代,人們習慣用網路瀏覽來探索商品,因此每間企業都努力的在網站上吸引顧客的眼球,期待顧客的買單,但顧客究竟會不會買單,傳統上我們只能事後得知。因此我們就在想,有沒有辦法透過模型進而預測顧客的購買行為呢?
本次比賽提供顧客在玉山官網上120天的瀏覽行為、基本屬性及交易/申請的去識別化行為資料,希望結合群眾智慧,預測顧客在之後的30天與玉山有哪些金融商品的往來。



預測商品說明

【註:申購定期定額基金只會顯示最早申購及轉換的時點,若後面月份只是持續扣款則不會出現在TBN_WM_TXN資料表當中】



報名資格

  1. 學生(大專以上,含碩博士)或業界人士都可報名參加(玉山同仁及趨勢科技公司員工除外)
  2. 隊員需為擁有中華民國國民身分證或是中華民國工作簽證的外籍人士才具領獎資格
  3. 參賽隊伍人數1至8人
  4. 報名截止後,不可再變更團隊成員名單及人數
  5. 比賽期間,隊伍不可合併或分割
  6. 不具獲獎資格之隊伍,其獎項名次由後續排名之隊伍依次遞補


評分標準

  1. 提交檔案內容格式需符合比賽格式規定。
  2. Leaderboard系統會對每次的提交結果進行評測。
  3. 比賽過程中,參賽隊伍會得到Public Leaderboard評測的分數做為參考。比賽結束時會另外公佈Private Leaderboard的結果,並以此結果進行最終排名。


評分方式

每種金融產品對於銀行有不同的價值,在計算得分時會參考不同產品對於銀行的價值給予得分上的加權.
評分的計算方式為: 

產品權重:外匯=1, 信用卡=10, 信託類產品=20, 信貸=20
(產品權重)*各產品預測結果的 f1_score 總和

Score = FX_f1*1 + CC_f1*10 + WM_f1*20 + LN_f1*20


將各產品權重乘以各產品預測結果的f1_score後,計算出得分。得分越高排名越前面。

舉例:
您參考某人瀏覽官網行為及該人背景資訊後,預測他在四個產品線未來交易與否。評分函式根據您預測出的結果,與真實答案比對後,發現您預測出的信用卡交易(CC) f1_score為0.3,信貸交易(LN) f1_score為0.12,信託類產品交易(WM) f1_score為0.01,外匯交易(FX) f1_score為0.43。因此您的總得分為:
1*0.43 + 10*0.3 + 20*0.01 + 20*0.12 = 6.03

註: 交易為1代表有購買,0代表沒有購買


競賽規則

  1. 參賽者只能加入一個參賽隊伍。
  2. 得獎隊伍除提交結果之外,比賽結束後需提供主辦單位實作程式及相關說明文件供主辦單位審核,且同意建模手法於頒獎典禮簡報並接受提問,否則喪失領獎資格。
  3. 測試結果每日只能提交2次。
  4. 務必使用Machine Learning來進行辨識與分類,禁止使用任何人工標記。
  5. 禁止使用非開源Auto Machine Learning 相關之自動建模服務。
  6. 不可私下共享程式及特徵值,但可在官方討論區公開討論。
  7. 資料集僅限於此次比賽使用,參賽者不得為自己或他人利益而洩漏或交付資料集予非參賽者。如有違反,參賽者應賠償主辦單位因此所生之一切損失(包括但不限於律師費)及相當於賠償金額三倍之懲罰性違約金。
  8. 不可使用非主辦單位提供的訓練及測試資料集。
  9. 如有需要,主辦單位有權在比賽途中調整資料集。
  10. 如有下列情事,主辦單位有權在未告知參賽者前,逕行取消參賽者資格:
  11. 主辦單位保有對競賽規則解釋及裁決的權利


比賽獎金


競賽時程

項目時程說明
報名時間01/02/2019 - 03/01/2019

開放報名

比賽時程01/02/2019 - 03/14/2019

競賽隊伍可上傳答案,評分系統將開始針對每個隊伍的答案進行評分

結果發佈03/20/2019公佈競賽總積分前三名及佳作三名
頒獎典禮03/23/2019 

 


主辦單位



玉山銀行成立於1992年。以建立制度、培育人才、發展資訊為三大主軸持續在金融圈快速成長。


Q&A

若對於比賽有任何問題,歡迎在 討論區 提出,或是將問題寄到 t_brain@trend.com.tw