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參加人數 / 組
競賽指導單位:教育部資訊及科技教育司
競賽運籌單位:教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室
議題提供單位:國立臺北大學資訊管理研究所
國立臺北大學資訊管理研究所致力於培育資訊管理與數位創新領域的專業菁英。課程設計以資訊科技為核心主軸,引領學生深入掌握人工智慧、大數據分析、雲端運算、混合實境、金融科技與區塊鏈等前瞻技術,並同步落實資訊安全管理合規及數位永續等關鍵議題。透過跨領域的實務應用,教學範疇進一步延伸至數位行銷、數位轉型、消費者行為洞察以及運動與休閒管理,確保學生能將專業技術轉化為具體的產業價值。
在教育目標上,本所強調學術研究與實務應用的雙軌並重,透過緊密的產學合作與跨領域整合,賦予學生紮實的實戰經驗。我們著重於鍛鍊學生探索資訊科技新知、開發系統應用以及策劃網路行銷的專業實力,同時要求學生具備嚴謹的論文寫作與獨立研究能力。加入本所的學子,將能在此環境下成長為具備應變挑戰能力的專業人才,在資訊管理、智慧服務與新興科技應用領域中,發揮卓越的影響力。
議題提供單位:國立臺北大學 金融科技暨綠色金融研究中心
本中心致力整合校內外資源,深入研究金融科技與綠色金融(ESG)領域,透過學術、課程與產學組的合作,專注於綠色金融理論、碳權管理、人工智慧與大數據在金融創新中的應用,旨在成為臺灣綠色金融與 FinTech 的領先研究與教學重鎮。
競賽協辦單位:國立臺北大學商學院 企業永續發展研究中心
競賽協辦單位:臺北市立大學
競賽協辦單位: 靜宜大學
競賽協辦單位: 國立高雄科技大學永續處
各參賽隊伍好, 競賽成績已公布於 AI CUP 官方網站,請至「最新消息」頁面查詢競賽成績。謝謝!
親愛的參賽者您好:
在競賽開放報名期間,曾經請所有參賽者填寫過前測問卷,旨在了解參賽前後,參賽者們對 AI 與競賽議題的知能是否有提升,目前私有版排行榜(Private Leaderboard)已經公佈,因此需要您協助填寫本後測問卷。
問卷連結:https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdrTvXMRXutwDCdpdfRrRnuyMH9lTsq-Ey8uigrb41JR2LU_w/viewform
前、後測問卷得分結果不會影響競賽名次評估,請以輕鬆、誠實的態度,依據自身能力填寫最符合您想法的答案即可,勿上網搜尋資料,以避免測驗分析結果失準。
ESG 永續承諾驗證競賽主辦單位,謹向您致上誠摯的謝意。
Dear Participants,
During the competition registration period, all participants were asked to complete a pre-test survey to assess their baseline knowledge of AI and the competition-related topics. Now that the Private Leaderboard has been announced, we kindly invite you to complete this post-test survey so that we may evaluate changes in participants’ knowledge and understanding after participating in the competition.
Form link: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdrTvXMRXutwDCdpdfRrRnuyMH9lTsq-Ey8uigrb41JR2LU_w/viewform
The scores from the pre-test and post-test surveys will not affect your competition ranking. Please complete it in a relaxed and honest manner, choosing the answers that best reflect your current ability. To ensure the accuracy of our analysis, please do not search for answers online.
The Organizers of the ESG Sustainability Commitment Verification Competition sincerely thank you for your participation!
各位參賽者好, 預測結果上傳延長到6/18 晚上23:59:59 感謝各位參賽者熱情參與
各位參賽者好, 競賽測試資料集下載與預測結果上傳功能將於 2026/06/11 00:00:00 開放。 屆時請各參賽隊伍至競賽平台下載測試資料集,並依競賽規範上傳預測結果。 感謝各位參賽者的耐心等候,造成不便之處,敬請見諒。
各位參賽者好, 因故競賽測試集下載與預測結果上傳日期將延後,確定日期後會再另行公告,造成不便敬請見諒。
各位參賽者好: 為鼓勵優秀團隊持續深化研究成果並參與國際交流,主辦單位預計自本競賽最終成績前 30 名隊伍中,遴選優秀學生團隊,參與 2026 NTCIR-19 研討會發表論文,並提供部分差旅費補助。 研討會相關資訊請參閱:https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-19/ 後續遴選方式與相關時程,將另行公告。
大家好~ 報名時間延長至5/28(四)!歡迎有興趣者踴躍參與競賽,別錯過展現實力的機會!
隨著全球永續發展目標(SDGs)與淨零碳排政策推動、監管趨勢日益加劇,企業揭露 ESG 承諾已逐漸從自願性作法,轉變為投資人、監理機關與公民社會衡量企業責信與治理能力的重要指標。
然而,許多企業的永續報告書仍充斥語意模糊的承諾,缺乏具體佐證,引發漂綠疑慮。儘管 AI 發展迅速,但針對繁體中文 ESG 承諾的自動化分析仍面臨語料稀缺挑戰。因此,發展具備邏輯識別與可檢驗性的 NLP 技術,是提升永續資訊品質的關鍵。
為培養參賽者對 ESG 文本理解與資料驅動決策的實務能力,並促進產學界在語意理解與永續承諾稽核技術上的創新應用,特辦理「ESG 永續承諾驗證競賽 2026」。本競賽將提供源自真實產業情境建構之「VeriPromiseESG4K 標註語料庫」,讓參賽者開發能夠識別企業永續承諾與支撐證據之自然語言 AI 模型,提升企業永續承諾的內涵與可信度。
我們期待透過資料與模型的實作歷程,讓參賽者不只是完成一項技術任務,而是學會如何以 AI 回應現實世界的永續課題,為企業揭露資訊的透明度注入更多理性與信任。當技術成為理解承諾、守護未來的工具,這些模型所承載的,將不只是分數與成果,更是對永續責任的一次具體回應,與一份持續向前的承諾。
本競賽將提供從真實企業永續報告書中標註的 4,000 筆繁體中文 ESG 資料集(VeriPromiseESG4K),讓參賽者運用自然語言處理、大型語言模型等 AI 技術,開發能夠自動識別、分析和驗證企業永續承諾的 NLP 模型,完成以下四大核心任務,藉此推動企業永續資訊揭露的透明化與可信度:
此外,為使各參賽隊伍順利啟動模型開發專案,本單位提供相關技術支援與資源,包含:
若有任何競賽相關問題,請寄信至:yyteng@mail.ntpu.edu.tw
(一)學生組排名獎
本競賽預計核定前 30 名隊伍為優勝隊伍,經主辦單位評審委員審查通過後,依名次頒發獎項如下:
| 名次 | 名額 | 獎項 |
| 第一名 | 1名 | 新臺幣8萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙 |
| 第二名 | 1名 | 新臺幣5萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙 |
| 第三名 | 1名 | 新臺幣3萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙 |
| 優等 | 2名 | 新臺幣1萬元整 + 教育部紙本獎狀1紙 |
| 佳作 | 10名 | 新臺幣7千元整 + 教育部紙本獎狀1紙 |
註1:前 30 名且私有版排行榜(Private Leaderboard)排名前 25%之獲獎隊伍(不限身份,含社會人士),依規定繳交報告並經主辦單位之評審委員審定後,還將額外獲頒教育部人工智慧競賽計畫辦公室電子獎狀。
註2:最終實際獎勵名額得視參賽件數及成績酌予調整。若各項參賽作品未達水準(成績低於評審委員團隊訂定之 baseline 分數),經評審委員會議決議後,獎項名額得從缺或不足額入選。
(二)其他領獎規範
活動開始於臺灣時間(UTC+8 小時)2026/03/05(四)、於 2026/07/23(四)正式公佈結果並結束。詳細時程如下:
| 日期 | 事件 |
| 2026/03/05(四)-2026/04/28(二) | 開放報名 & 訓練集下載 |
| 於 2026 年 3 月舉辦, 具體細節將另行公告於競賽官方網站 | 三區巡迴課程:
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| 2026/06/03(三)-2026/06/10(三) | 驗證集下載 |
| 2026/06/10(三)-2026/06/17(三) | 競賽測試集下載與預測結果上傳 |
| 2026/06/23(二) | 公布Private Leaderboard成果 |
| 2026/06/24(三)-2026/06/30(二) | 其餘作品繳交(報告與程式碼) |
| 2026/07/23(四) | 公佈最後名次 |
| 2027/03 | 頒獎典禮(日期另行公告) |
「ESG 永續承諾驗證競賽 2026」(下稱本競賽)之參加者,須根據主辦單位提供之「訓練集」(Training Data)、「驗證集」(Validation Data)及「競賽測試集」(Test Data)共三種語料集,以及標註範例資料,開發能完成四大任務的 AI 模型,各競賽階段說明如下:
主辦單位將透過四項任務之加權綜合評分,來評比各參賽隊伍的系統效能和名次(詳細評分項目請參考「議題評估標準說明」與「議題評估公式」)。 各參賽隊伍應於規範時程內上傳相關報告書及原始程式碼,以證明無任何人為修正、作弊或抄襲之可能,未按時提交檔案之隊伍將不列入總排名。
本競賽參考 ML-Promise 國際研究成果,採用多任務綜合評分機制。針對企業承諾驗證的四個核心任務,依據其難度與實務價值進行差異化權重設計,委員將以此成績高低為依據評估最後獎金名次。評分指標與權重分配說明如下:
$$總分= \textit{承諾辨識Macro-F1}\times 0.20+ \textit{證據支持Macro-F1}\times0.30+\textit{清晰度Macro-F1}\times0.35+\textit{時機預測Macro-F1}\times0.15$$
請各參賽隊伍務必詳讀以下注意事項,如日後有引發相關權利爭議之糾紛,主辦方有權取消其參賽或得獎資格,相關責任應由參賽隊伍自行負責;若已領取獎項,主辦方得於賽後追討已發放之獎勵,不得異議。