2025年12月09日
在全国性的2025年“花旗杯”金融创新应用大赛中，一支由西交利物浦大学数学物理学院(SMP)赵忍博士指导、西浦国际商学院(IBSS)、智能工程学院(SAT)、人工智能与先进计算学院(AIAC)的西浦学子，联合国内外多所大学学生组成的跨校、跨学科团队大放异彩。他们凭借解决“数据驱动型外汇风险管理平台”挑战问题，不仅拿
下了高难度的“花旗挑战”赛道二等奖，更因其项目在解决实际问题上的突出表现，一举斩获了该赛道设置的特别奖(‘Citi Challenge’Special Prize – Citi China Markets Challenge)。
为什么“盯上”外汇？—— 一个最复杂、也最有趣的挑战
团队核心成员、来自西浦商学院的罗淇木同学透露，选择这个赛题不仅源于他们对复杂金融市场的好奇心，也与他们正在学习的课程密切相关。
“本学期的课程里，我们刚好学习到外汇市场的内容，对汇率如何受到宏观经济、国际事件、市场情绪等多重因素影响有了更系统的理解。”罗淇木说，“外汇市场是全球最活跃、最复杂的市场，正好处在金融学、数据科学与人工智能的交叉点上，既有挑战性又非常有趣。”
然而，兴趣之外，更重要的是解决现实痛点。通过前期调研，团队发现跨国企业面临着三大类难以预警的风险：汇率变动导致收支错位的交易风险、账面价值波动的会计风险，以及影响产品竞争力的竞争力风险。正是这些真实的挑战，促使他们决定打造一个能真正帮助企业的“风险雷达”。
关键一课：从“猜点位”到“看区间”
对团队而言，真正让项目走上正轨的，是一次“从预测点位到识别区间”的思维转折。
“我们最开始其实并不确定题目到底想让我们做什么。”团队成员罗淇木回忆道，“一开始的直觉是去预测汇率未来的具体数值，但越做越觉得方向不清晰——这是在做回归预测，还是在识别风险信号？”
这一困惑直到与指导老师赵忍博士的深度讨论后，才被彻底厘清。赵博士提醒他们：企业真正需要的，不是“猜下周汇率是多少”，而是“识别风险等级、提前预警”。
在他的引导下，团队明确目标——从“点预测”转向“风险区间分类”，判断汇率是否处于高、中、低风险区，进而为企业提供可操作的对冲或策略调整建议。
这一转变不仅让模型逻辑更贴近实际需求，也使得系统从一个“预测工具”升级为真正意义上的“风险雷达”。
从“黑箱”到“透明”
为了让他们的风险雷达更灵敏，团队不再只依赖传统的经济数据。他们创新性地引入了地缘政治风险、经济政策不确定性等“非典型”数据，甚至利用AI模型（FinBERT）去“阅读”新闻，捕捉市场情绪的细微变化。
为了让模型真正具有应用价值，团队还开发了一个可交互展示的平台，将复杂算法以可视化方式呈现，包括货币对风险面板、多因子解释模块及结构化的风险路径展示，使即便没有技术背景的用户也能直观理解潜在风险。
“我们希望把一个难以触摸的数据模型，做成企业可以真正用起来的‘风险雷达’。”罗淇木表示。
“去壁垒”的团战
一个优秀的成果，离不开团队的默契与导师的支持。
Jiayi Lin Roadshow
团队成员来自不同高校和不同专业，他们在模型构建、调参、可视化设计与产品叙事方面不断磨合，形成了“技术组与商业组并行推进”的协作方式。在学业压力与时间冲突最集中的阶段，团队成员之间相互补位，维持项目节奏。
西浦志愿者团队
“虽然我们来自不同领域，但正是因为这些差异，才让项目在理论、算法和应用层面都能融合得更好。我们学会了如何说同一种语言，既懂经济逻辑，也懂技术表达，这可能就是跨学科合作最有趣、也最有价值的地方。”罗淇木说。
这次花旗杯的经历，对同学们来说，最大的收获已经超越了奖项本身。他们不仅掌握了Python可视化、AI建模等实战技能，更重要的是，学会了如何在真实的行业挑战中，用跨学科的思维去解决复杂问题。经历过数据处理、模型搭建、产品演示等完整流程后，他们对未来在风险管理、数据分析、金融工程等领域的发展方向更加明确。
（记者：刘沁茹 图片提供：赵忍 罗淇木）
2025年12月09日