课堂结束后，按本页开始课后自学与实验。
W04 · 启航 / 发布任务 1
课程启航｜金融科技、信任与价值
课堂先完成课程规则、飞书共享和隐私设置；课后按本页完成产品六维实验。W05 周二 24:00 截止，因 W05 周四国庆停课，顺延至 W06 课堂核验。
提交一份飞书实验报告，并保持链接可访问。
进入逐份评阅；不要在未说明的情况下替换链接。
W05 周四国庆停课，因此第一次正式核验顺延一周。
04
01
课堂启航与本周概念
Core concepts用技术改善或重构金融服务、流程与基础设施，核心是解决真实金融问题。
用户相信资产记录正确、隐私受保护、规则可追责、异常能处理。
降低成本、节省时间、扩大可得性、改善体验或控制风险。
不只是把纸面搬到屏幕，而是重构流程、数据与组织。
大型科技平台依靠生态、流量与数据；金融科技公司通常从特定金融痛点切入。
用技术提高合规识别、监测、报告与审计效率。
02
学完后大致能做到
Learning outcomes自查完成度0 / 4
勾选只保存在当前浏览器，用于自查，不会自动提交成绩。
03
零基础起步
Lower the first step先迈一步
先完成「用户与问题」「金融功能」「价值」三个维度的拆解。
完整复现
再补齐「数据」「技术」「信任、风险与规则」三个维度，并给出至少两条公开来源。
自由拓展
比较传统机构与互联网平台提供同类服务时的优势、限制和合作空间。
从这里开始
从支付、数字银行、网络信贷、智能投顾或保险科技中选一个熟悉产品。
先用一句话写清「谁遇到了什么问题」。
再找出产品提供的金融功能，不要先堆技术名词。
使用站内六维拆解器生成初稿，再逐项用公开资料核验。
把 AI 的说法与产品帮助中心或监管信息对照。
04
问题驱动的 AI 自学路线
Question-driven learning本周大问题
一项新技术在什么条件下才真正构成金融科技？
带着问题读教材
不要求逐页背诵。先读标题和小节，再围绕本周问题精读；教材、AI 和实验结果三者不一致时，把差异写进报告。
Chapter 1，pp. 8–19
金融科技定义、维度、市场变化与术语。
Chapter 2，pp. 22–37
信任、价值、BigTech、行业变化与合作机会。
Chapter 3，pp. 40–55
地域差异、监管、供应商风险与 RegTech。
Chapter 8，pp. 152–160
金融科技 App 类型、GUI 与产品需求。
先问自己，再问 AI
每个问题都必须留下三层痕迹：你的初始判断、AI 的解释、本人核验后的修正。
问题驱动协议
不以「帮我总结本章」开场；改为提出一个可以比较、反驳或验证的问题。要求 AI 说明边界、给出反例，并接受你用教材和实验结果纠正它。
四个驱动问题
如果技术很酷，却没有解决真实金融问题，它还是金融科技吗？
向 AI 追问
让 AI 给出一个「技术先行但产品失败」和一个「问题先行」的对比例子。
本人验证
先写用户与问题，再看自己的六维剖面是否仍以技术名词开头。
信任和价值会不会互相冲突？
向 AI 追问
让 AI 用便利性与安全、个性化与隐私、速度与审查三组冲突解释。
本人验证
从所选产品中找到一项为了安全增加摩擦的真实设计。
BigTech、金融科技创业公司和传统金融机构各自掌握什么优势？
向 AI 追问
让 AI 按客户、数据、许可、技术、品牌和遗留系统六项比较。
本人验证
至少找一条产品公开资料或机构说明，修正 AI 的泛化判断。
监管为什么不仅是限制，也可能创造机会？
向 AI 追问
让 AI 从规则明确、合规自动化、消费者信任和公平竞争角度回答。
本人验证
在六维剖面中加入一项 RegTech 或合规流程，而不是只写「受监管」。
建议完成五轮对话
第 0 轮｜提出假设：先判断所选产品解决了谁的什么问题。
第 1 轮｜让 AI 只补充遗漏，不允许它直接替你完成六维剖面。
第 2 轮｜要求 AI 充当反方，指出产品可能没有创造价值的情形。
第 3 轮｜按教材章节和产品帮助中心逐项核验信任、价值与规则。
第 4 轮｜把被证伪或修正的一条 AI 判断写进报告。
写进报告的不是聊天全文
只保留与学习有关的关键节点：初始答案、AI 的关键建议、反例或边界、本人验证证据、最后修正。不要另交 AI 聊天记录表。
05
让 AI 一步一步带你做
Prompt scaffold使用方式
先把提示词交给 AI；每完成一步就把真实结果贴回去。不要让 AI 一次倾倒整套答案，也不要把建议写成已经验证的事实。
我是一名大一零基础学生，要拆解一款金融科技产品。请先问我产品名称，再依次分析六个维度：「用户与问题」「金融功能」「数据」「技术」「价值」「信任、风险与规则」。每一维都要求我先作答，你再指出遗漏；不要替我编造产品事实。
06
实验 1：一款金融科技产品的六维剖面
Browser micro-lab操作步骤
选定产品和一个具体功能。
用「用户与问题」和「金融功能」写出服务起点。
分别列出「数据」和「技术」，说明输入、处理方式与输出结果。
写出「价值」，以及「信任、风险与规则」的具体边界。
用公开来源逐项核验并修正 AI 初稿。
可展示证据
六维产品图至少两条公开来源一处 AI 建议被修正的记录可口头解释的术语卡
常见坑
- 把技术清单当作产品价值
- 使用营销文案代替证据
- 没有区分事实与推测
- 只会念报告但不能解释概念
产品六维拆解器
六维统一为：用户与问题、金融功能、数据、技术、价值，以及信任、风险与规则。示例必须再用可靠来源核验。
07
只交一份实验报告
One report本页报告截止W05 周二 24:00
按时提交同一份飞书报告；W05 周三进入评阅，W06 周四课堂展示、复现并接受随机拷问。
建议结构
- 本周目标与实际完成情况
- 电脑环境、文件与数据来源
- 编号步骤、真实结果和错误记录
- AI 建议、本人验证和修正
- 核心概念卡与课堂拷问准备
- 结论、限制与下一步
模板仅供参考
不要求照抄固定目录。可以删减、合并、重排或自建结构；只要真实过程、证据、AI 参与、本人验证、概念理解、限制与隐私说明清楚即可。
08
下次课堂核验与随机拷问
Live verification打开 · 共享飞书报告
30 秒说明目标与完成度
复现 · 现场操作关键步骤
从本人电脑重新得到结果
展示 · 解释证据与踩坑
说明哪里曾失败、怎样修正
拷问 · 脱离屏幕答概念
随机解释术语和关系
旁听 · 同学提问
提出具体、可检验的问题
不看电脑手机，你能回答吗？
金融科技和互联网 App 有什么区别？
为什么说信任和价值是金融科技的两条主线？
BigTech 为什么既可能是竞争者，也可能是合作伙伴？
为什么金融科技产品所在地区会影响它能做什么？
数字化和数字化转型有什么区别？
09
📋 本周课堂积分
Weekly points积分时间不要看错：W04 课堂只记录考勤、首讲和提问；本页任务 1 的复现、拓展、展示、拷问、双分与精选积分，在 W06 第一次正式核验时记录。
✅ 考勤
+0～3出勤 +3；迟到 +2；早退 +2；请假 +1；旷课 +0。
💻 复现
+0 / +1现场成功复现实验 +1；未能复现 +0。
🚀 拓展
+0～2无拓展 +0；有拓展 +1；多拓展 +2。
🖥️ 展示
+0 / +3课堂自愿共享屏幕展示 +3。
🥇 首讲
+0 / +1每节课堂最先自愿开讲的前 3 人 +1。
💡 提问
+0 / +0.5认真旁听并提出被采纳的好问题 +0.5。
🔍 拷问
−1～+2空心代工 −1；一知半解 +1；融会贯通 +2。
🤝 双分
双方 +1仅凭文档现场复现成功，作者与复现者都 +1。
🏆 精选
+0 / +3最佳文档进入知识库，获得席位、署名与 +3。
W04 课堂先启航，W06 才核验任务 1。同一份 W04 报告按九项规则在 W06 记录积分。
10
自由拓展与下一步
Explore further如果还有余力
- 比较两个同类产品
- 绘制参与方关系图
- 寻找一个监管或合规要求
报告收尾三问
- 我亲手完成并验证了什么？
- 我仍然不能解释什么？
- 如果重做一次，我会先改变哪一步？