关于举办2026年北京市大学生数智会计创新应用竞赛的通知

通知正文

　　2026年北京市大学生数智会计创新应用竞赛由北京市教育委员会主办、中央财经大学承办，中央财经大学会计学院组织筹办。

　　一、竞赛目的

　　在数字经济浪潮下，人工智能技术正深刻重塑会计行业。为落实会计强国战略与首都财经人才培养要求，本竞赛以数智化转型、AI赋能、会计创新应用为核心导向，旨在搭建实务界与高校、学生与企业、教学与产业的交流合作平台，深化北京地区高校学生对  AI  智能体、数智会计与管理决策的理解，全面提升其会计数字化实践能力与创新创业能力;同时推动北京地区高校会计学科建设与应用型创新人才培养模式改革，促进教学科研成果的产业转化，为首都数字经济发展输送高素质数智会计人才。

　　二、竞赛原则

　　政府主办、专家主导、学生主体、社会参与,每两年举办1次。

　　三、竞赛内容

　　竞赛主要考察参赛者的智能财务会计知识与人工智能应用技能，参赛者可以通过搭建AI智能体的方式组建工作流，可以围绕财务会计、管理会计、成本会计、财务管理、注册会计师审计、内部审计、政府审计、智能投研等场景，帮助企业降本增效，提升会计、审计和财务管理在实务中的运用价值。最终从专业深度、技术创新、落地可行、效果评估、文档展示等方面综合考评，确定比赛成绩。

　　四、参赛对象与报名条件

　　竞赛面向北京地区普通高等学校在校本科生举行,采取学生自由组队、线上方式进行报名，具体报名条件如下：

　　(一)参赛团队。每队4人，校内组队，队伍中至少1人为会计、审计或财务管理专业学生;每人只能参加1支队伍;队伍名单一经确认不能更改，否则视为该队伍放弃参赛资格。

　　(二)指导老师。晋级决赛的队伍，需配备指导老师，每队指导老师1人，每位老师最多指导3支队伍。

　　(三)技术要求：必须使用至少一个大语言模型作为核心推理引擎(建议使用国产模型);必须输出结构化结果(JSON/表格/Pdf报告等)，每只队伍在初赛需要提交数智会计创新应用(AI智能体)项目计划书(PDF)  + 5分钟介绍视频(MP4)，决赛包括数智会计创新应用(AI智能体)最终报告书(PDF)  和现场展示两个环节，不能提交纯自然语言对话的结果;必须提供可演示的原型(Web界面或命令行均可)，评审现场可实时处理样例数据。

　　五、赛程赛制

　　竞赛分为初赛和决赛两个阶段，期间将安排指导老师、参赛队长参加培训。

　　(一)竞赛宣讲

　　本次竞赛坚持学生自愿参加的原则，由所在学校统一组织报名。请各参赛学校指定一名校方负责人，并于7月25日前填写高校联系人信息(问卷链接：https://v.wjx.cn/vm/exI8366.aspx)。竞赛组委会将于7月30日前组织召开数智会计创新应用工作交流会，就竞赛主旨、内容、赛程、设备条件、竞赛案例等方面对拟参赛高校代表进行指导和宣讲。

　　(二)报名参赛

　　7月6日至8月15日，各参赛高校组织学生线上报名参赛，报名方式如下：

　　以每支参赛队伍为单位扫描下方二维码填写报名信息，并按照要求上传相关证明材料(校园卡或加盖学校公章的学生证照片;因转专业导致证件上专业不符的，需由所在学院出具盖章证明)。

　　(三)初赛(9月)

　　初赛为线上评审，主要考察数智会计创新应用(AI智能体)计划书+  5分钟介绍视频(MP4)，从创新性、可行性进行评选。通过初赛，共选拔20支队伍进入决赛。晋级决赛队伍按照所有队伍初赛成绩排名由高至低确定，每所学校晋级决赛的队伍总数不超过该校参赛队伍总数的5%(含5%)。初赛后一周内公布初赛成绩、入围队伍与决赛方案。

　　初赛作品(初赛计划书+  5分钟介绍视频)发送到邮箱szkjcxyyds@163.com。邮件命名为“数智会计创新应用竞赛初赛作品+队伍名称+队长姓名”。

　　(四)决赛(10月)

　　决赛包括数智会计创新应用(AI智能体)最终报告书(PDF)  和现场“成果展示”环节。“成果展示”环节包括成果展示和评委提问两个环节，其中成果展示需使用PPT(6分钟)，围绕团队的AI设计理念、技术架构、落地性，以及未来风险评估与发展趋势展开，评委提问与回答4分钟，合计10分钟。

　　决赛作品发送到邮箱szkjcxyyds@163.com。邮件命名为“数智会计创新应用竞赛决赛作品+队伍名称+队长姓名”。

　　六、奖项设置

　　比赛最终决出特等奖1个、一等奖2个、二等奖5个、三等奖12个，优秀个人奖8名，优秀指导老师20名(根据入围决赛的指导老师数量进行实时调整)，优秀组织奖10个，并为获奖学校、团队与个人颁发竞赛获奖证书，晋级决赛环节的队伍和个人通过双向选择，还将获得合作企业的实习机会。

　　七、联系方式

　　联系人：刘老师 武老师

　　联系电话：010-62289422 010-62288614

　　竞赛邮箱：szkjcxyyds@163.com

　　通讯地址：北京市海淀区学院南路39号中央财经大学会计学院

　　邮政编码：100081

　　附件：北京市大学生数智会计创新应用竞赛手册

　　北京市大学生数智会计创新应用竞赛组委会

　　2026年7月3日

附件内容

北京市大学生数智会计创新应用竞赛

手册

主办单位

由北京市教育委员会主办，中央财经大学承办，中央财经大学会计学院组织筹办

承办方向

智能会计、审计、财务管理

参赛对象

北京市高校在校本科生

报名时间

2026 年 7 月 6 日 — 2026 年 8 月 15日

初赛时间

2026年9月（暂定）

决赛时间

2026 年 10 月（暂定）

目 录

第一章 竞赛背景与意义3

第二章 竞赛定位与主题4

第三章 参赛对象与组队规则5

第四章 赛题方向与命题设计6

第五章 赛事流程与时间节点9

第六章 提交物规范与技术要求11

第七章 评审办法与评分标准13

第八章 奖项设置与激励机制15

第九章 组织架构与师资保障16

第十章 技术支持与资源平台17

第十一章 知识产权与赛事纪律18

附录 A 推荐技术栈与参考资料19

第一章 竞赛背景与意义

1.1 时代背景

近年来，以大语言模型（Large Language Model, LLM）为代表的人工智能技术发展迅猛，正在深刻重塑会计、审计、金融等专业领域的工作范式。智能体（Agent）作为 LLM 应用的高阶形态，能够自主感知、推理、决策与执行，已在风险识别、合同审阅、财务核对、投资研究等场景展现出显著价值。国务院发布的《新一代人工智能发展规划》明确提出，要推动人工智能与实体经济深度融合，培养具备AI 素养的复合型专业人才。

1.2 学科使命

中央财经大学会计学院作为国家会计、审计、财务管理人才培养的重要基地，肩负着引领会计学科数字化转型的历史使命。面对四大会计师事务所积极推进 AI 审计平台、大型企业部署财务智能体的产业趋势，学院亟需通过赛事载体，激励学生将所学的财会专业知识与前沿的智能体技术深度融合，培养「懂业务、会建模、能落地」的新一代财会复合型人才。

1.3 办赛目标

本届竞赛希望实现以下四大目标：

搭建产学研协作平台：连接高校学生、四大事务所、金融机构、AI 厂商，构建可持续生态。

挖掘高水平创新成果：以真实业务场景为命题，催生具有产业落地价值的智能体作品。

培养复合型 AI 人才：让学生在赛程中完成从理论学习到工程实现的全流程历练。

引领学科建设方向：以赛事推动会计学院专业课程改革，反哺培养方案。

第二章 竞赛定位与主题

2.1 竞赛全名

中文全称：2026年北京市大学生数智会计创新应用竞赛

2.2 竞赛主题

「Multi-Agent」—— 让智能体走进财会专业领域

2.3 三大原则

专业为本

Professional

所有作品必须立足真实的会计、审计、财务或金融业务场景，体现对专业知识的深刻理解，避免脱离业务的纯技术堆砌。

创新为魂

Innovation

鼓励多智能体协作、RAG 知识库、思维链、辩论机制、Agent-as-a-Judge 等前沿范式的创造性应用。

落地为王

Practical

作品必须有完整的可演示原型，能够在评审现场处理真实样例数据，输出可解释、可验证的结果。

2.4 价值定位

本竞赛区别于市面上常见的「AI大模型竞赛」或「编程竞赛」，强调三个独特价值：

专业深度：评审委员会由会计审计专家、行业专家、 大数据技术专家三方组成，确保作品的专业含量，同时确保AI-agent能完全落地真实业务场景。

产业链接：四大会计师事务所、头部金融机构提供赛题素材与实习内推机会，以及赛事奖金。

第三章 参赛对象与组队规则

3.1 参赛对象

北京市高校在校本科生

3.2 组队规则

每队人数

4人（校内组队）

专业建议

至少 1 人具备会计/审计/财务/金融专业背景；

指导教师

每队可邀请 1名指导教师（专业导师）

参赛限制

同一选手仅可参加 1 支队伍；同一指导教师可指导不超过 3 支队伍

赛队名称

应体现专业性与创新性，不得包含商业广告、政治敏感或不雅词汇

3.3 报名方式

参赛队伍登录竞赛公众号填写报名表、上传参赛承诺书（PDF 签字版），即视为报名成功。报名表需详细填写：队伍名称、成员信息、指导教师信息、初步赛题方向意向。

7月6日至8月15日，各参赛高校组织学生线上报名参赛，报名方式如下：

以每支参赛队伍为单位扫描下方二维码填写报名信息，并按照要求上传相关证明材料（校园卡或加盖学校公章的学生证照片；因转专业导致证件上专业不符的，需由所在学院出具盖章证明）。

第四章 赛题方向与命题设计

4.1 四竞赛题方向

竞赛设置四个并行赛题方向，参赛队伍报名时选定一个方向，决赛阶段分赛道评审。

方向一：智能审计赛道

围绕注册会计师审计、内部审计、审计监管等场景，搭建能够辅助甚至替代部分审计程序的智能体系统。推荐题目包括：上市公司年报风险识别智能体、关联交易穿透审计智能体、合同条款异常审计智能体、工作底稿智能复核智能体等。

方向二：智能财务赛道

围绕企业财务核算、报表编制、税务筹划、预算管理等场景，搭建提升财务部门工作效率的智能体。推荐题目包括：自动凭证生成与复核智能体、合并报表智能编制助手、增值税涉税合规智能体、预算执行偏差分析智能体、应收账款催收智能体等。

方向三：智能投研赛道

围绕证券分析、估值建模、ESG 评级、并购尽调等场景，搭建辅助分析师工作的智能体。推荐题目包括：DCF 估值自动建模智能体、行业研究报告智能撰写工具、ESG 报告抓取与评级智能体、并购标的尽职调查智能体、宏观经济指标解读智能体等。

方向四：智能教育与研究赛道

围绕会计教学、学术研究、政策研读等场景，搭建服务于教师与研究者的智能体。推荐题目包括：CPA 考试智能题库与答疑助手、会计准则差异对比智能体、学术论文文献综述生成助手、会计政策解读智能体、企业AI生成式披露检测智能体等。

4.2 命题原则

无论参赛队伍选择推荐题目还是自命题，作品需满足以下三项约束：

①

必须使用至少一个大语言模型作为核心推理引擎（建议使用国产模型）。

②

必须输出结构化结果（JSON / 表格 /pdf 报告），不接受纯自然语言对话作为最终成果。

③

必须提供可演示原型（Web 界面或命令行均可），评审现场需能实时处理样例数据。

4.3 数据集与样例

参赛队员可自行互联网查询以下数据资源：

巨潮资讯网上市公司年报 PDF。

证监会近五年行政处罚决定书。

上交所、深交所近五年问询函。

中国会计准则、审计准则、税收法规电子版（截至比赛公告日）。

鼓励参赛队伍在官方数据集基础上，自行补充行业数据、研报、新闻、宏观经济指标等，形成具有差异化优势的知识库。所有补充数据需在最终提交时附上来源说明，确保合规合法。

第五章 赛事流程与时间节点

5.1 四阶段流程

竞赛历时约 4个月，分为报名、初赛、决赛四个阶段。

阶段

时间

核心活动

报名启动

2026.07.06 — 2026.08.15

竞赛宣讲、官网发布赛题、参赛队伍组队报名、缴费

初赛阶段

2026.09.01 — 2026.9.25

提交《项目方案书》(PDF) + 5 分钟介绍视频，评委盲审

初赛评审阶段

2026.09.25 — 2026.9.30

对初赛的队伍开发原型，提交代码 + 演示视频 + 技术报告进行评审

决赛答辩

2026.10.01 — 2026.10.31

入选决赛的队伍自行备赛，线下决赛时间另行通知

颁奖典礼

决赛当晚

颁奖、获奖作品展示、产业对接洽谈会

5.2 淘汰与晋级机制

初赛 → 决赛：每赛道按原型评分排名，取前 20支队伍进入决赛答辩。

决赛：共 20支队伍现场答辩，决出特等奖1个、一等奖2个、二等奖5个，三等奖12个、优秀个人奖8名，优秀指导老师20名（根据入围决赛的指导老师数量进行实时调整），优秀组织奖10个。

第六章 提交物规范与技术要求

6.1 各阶段提交物清单

阶段

提交物

规格要求

初赛

项目方案书

PDF 格式，10-15 页，含问题定义、智能体架构图、数据来源、技术方案、预期成果、团队分工

初赛

介绍视频

MP4 格式，5 分钟以内，1080P 以上，包含队员出镜介绍 + 方案陈述

决赛

答辩 PPT

PPTX 格式，20 张以内，建议保留 8-10 张用于核心演示截图

决赛

现场演示

本机或云端均可，需保证现场网络稳定下可顺畅运行，备用录屏视频

决赛

原型部署（如有）

建议提供公网可访问的演示链接（评委可在赛前自行体验）

6.2 技术规范要求

6.2.1 代码规范

主编程语言为 Python（≥ 3.10），允许辅以 JavaScript / TypeScript 用于前端，允许AI辅助编程,Claude code；Vibe coding等工具调用。

代码必须包含完整的 requirements.txt 或 pyproject.toml，确保评委能一键复现环境。

禁止在代码中硬编码 API Key 等敏感信息，应使用 .env 加载并提供 .env.example 模板。

关键算法和非平凡逻辑必须包含中文注释（最低占代码量 10%）。

6.2.2 模型与算力要求

建议使用国产大模型，包括但不限于：DeepSeek、通义千问、文心一言等。

组委会为每支晋级决赛的队伍提供一定额度的模型 API 额度（DeepSeek + Moonshot 选其一）。

禁止使用未经许可的爬取数据；外部数据需附来源声明及合规说明。

6.2.3 伦理与合规

禁止使用涉密信息。

智能体输出中必须包含「AI 生成」声明，避免误导使用者认为是专业意见。

作品应避免对特定上市公司、个人作出未经核实的负面评价。

评审办法与评分标准

7.1 评分维度（百分制） 维度

权重

评分细则

专业深度

25 分

对会计/审计/财务专业概念的理解准确度、对真实业务流程的还原度、对监管法规的引用准确性

技术创新

25 分

智能体架构设计的新颖性、多智能体协作机制的精巧度、对前沿技术（RAG、辩论、思维链等）的运用

落地可行

20 分

原型完整度、能否处理真实数据、用户界面友好度、对接现有业务系统的潜在难度

效果评估

15 分

是否提供量化评估、回归测试集覆盖度、与基线方案的对比结果、性能指标的合理性

文档与展示

10 分

技术报告的清晰度、代码注释完整度、演示视频质量、答辩表达能力

伦理与合规

5 分

数据来源合规性、AI 输出的可解释性、风险提示与免责声明的完备程度

7.2 评分流程

初赛与复赛：每件作品由5 名 评委独立打分。

决赛：每支队伍由7名 评委独立打分。

第八章 奖项设置与激励机制

8.1 奖项设置

奖项

名额（每赛道）

奖金（人民币）

附加权益

特等奖

1 队 × 1

￥10,000

证书 + 知名企业、事务所、金融机构实习

一等奖

1 队 × 2

￥5,000

证书 + 实习推荐

二等奖

2 队 × 5

￥3,000

证书 + 实习推荐

三等奖

3 队 × 12

￥1,000

证书 + 实习推荐

8.2 团队奖与个人奖

奖金由队长统一领取后由队员协商分配，组委会不干预内部分配。

每支获奖队伍的指导教师授予「优秀指导教师」称号。

第九章 组织架构与师资保障

9.1 竞赛组织架构

执行委员会

北京市教育委员会、中央财经大学会计学院院长（主席）、副院长（执行主席）、学院党委副书记、教务处副处长

专业评审委员会

20-30 位由学界、业界、监管层专家组成，分赛道工作

技术支持组

学院信息中心 + 合作 AI 厂商技术团队

9.2 指导规则

指导教师可对赛队提供方向性指导、文献推荐、原型 review，但不得代替学生完成核心代码开发或撰写文档。组委会通过查重等方式监督学术诚信。

第十章 技术支持与资源平台

10.1 官方技术资源

竞赛官方公众号

提供报名、规则查询、赛题公告、提交物上传、成绩查询等功能

技术文档中心

包含 Agent 框架对比、Prompt 工程指南、RAG 最佳实践、评估方法论

算力赞助平台

复赛队伍可申领 DeepSeek / Moonshot / 智谱 API Key

10.2 合作伙伴

本届竞赛邀请以下合作方提供赛题素材、奖金、实习机会：四大会计师事务所（普华永道、德勤、安永、毕马威）、国内知名会计师事务所、中信证券、华泰证券、招商银行、平安集团、华为、阿里云、腾讯云、智谱、DeepSeek、Anthropic（远程支持）等知名企业。

第十一章 知识产权与赛事纪律

11.1 知识产权归属

作品原创性知识产权（含著作权、专利申请权）默认归属于参赛队伍全体成员。组委会享有：(1) 对获奖作品在学院刊物、官网、宣传材料中的非商业性使用权；(2) 优先与作品团队进行商业化合作洽谈的权利（不构成强制约束）。

11.2 开源与数据合规

参赛作品如使用开源代码或第三方组件，必须遵守相应开源协议（MIT / Apache / GPL 等）。

作品中使用的所有训练 / 检索数据，必须来源合法。组委会保留数据合规审查的权利。

禁止抄袭、剽窃他人作品。一经发现，立即取消参赛资格并通报参赛者所在学校。

11.3 赛事纪律

禁止行为

雇佣他人代写、伪造测试数据、贿赂评委、串通其他队伍、虚假身份报名

处罚措施

警告 / 取消单赛段成绩 / 取消参赛资格 / 通报所在学校 / 五年内禁赛

保密义务

评审期间评委不得向第三方泄露作品细节；获奖前作品技术细节保密

附录 推荐技术栈与参考资料

类别

推荐方案

说明

LLM

DeepSeek-Chat / 通义千问

性价比高，中文能力强，符合数据本地化要求

Agent 框架

Anthropic Agent SDK / AutoGen

支持多智能体协作、辩论、状态机

RAG 框架

LangChain / LlamaIndex

成熟的检索增强生态

向量数据库

ChromaDB / Milvus

本地可部署，免费，支持中文

Web 后端

FastAPI

异步性能优秀，自动 API 文档

前端

原生 HTML / Vue / React

可视化展示与交互

PDF 处理

PyMuPDF / pdfplumber

财务报告解析必备

数据分析

pandas / numpy

财务数据处理标配