人工智能與大數據如何改變金融學習：沙田蘇浙公學 FinTech 工作坊回顧
在 7 月 3 日及 7 月 10 日，COXANA 與 INSPIRE Education 為沙田蘇浙公學約 20 位中學生舉辦一連兩節、合共 6 小時的「人工智能與大數據在金融科技及股票市場分析之應用」工作坊。
工作坊由 Harry 及 Marco 擔任導師，帶領學生從日常生活中的金融科技出發，逐步認識人工智能、大數據、股票市場分析，以及如何負責任地運用 AI 解決真實金融問題。
這次課程的重點，不只是讓學生學會「使用 AI 工具」，而是引導他們理解：在金融世界中，科技從來不只是提高效率的工具，更是一種幫助人們看清風險、提出更好問題，並作出更理性判斷的能力。
從生活出發：FinTech 不只是股票與投資
第一節課以 FinTech 101 展開。對不少中學生而言，金融科技可能聽起來遙遠，甚至容易直接聯想到股票、加密貨幣或銀行系統。但事實上，FinTech 早已融入日常生活之中：電子支付、網上銀行、消費紀錄分析、個人理財工具、保險科技，甚至防詐騙訊息偵測，都是金融科技的一部分。
透過生活化例子，學生開始明白，FinTech 並不是只屬於金融專業人士的領域，而是與每個人的金錢決策密切相關。當科技能夠處理大量資訊、分析數據，並即時回應問題，普通人也更容易接觸到以往只有專業投資者或金融機構才能使用的工具。
這亦引申出課堂其中一個重要問題：當 AI 令金融資訊變得更容易取得，學生應該如何判斷哪些資訊值得相信？
AI 令股票分析民主化，但不代表可以盲目信任
課堂中，導師示範了如何使用 Perplexity AI 即時搜尋金融資訊、整理新聞重點，並快速歸納市場觀點。學生看到 AI 可以在短時間內協助使用者取得資料、生成摘要、比較不同來源；對股票市場分析而言，這是一個非常強大的輔助工具。
然而，這並不代表 AI 可以取代人的判斷。
工作坊特別加入了 AI 幻覺（AI Hallucination） 的教學環節，讓學生認識大型語言模型有機會產生錯誤、不完整，甚至看似合理但並不真實的答案。尤其在金融情境中，錯誤資訊可能帶來真實損失。因此，學生需要學習的不只是「問 AI 問題」，而是要學會：
- 要求 AI 提供資料來源
- 比較不同資訊角度
- 查核數據是否準確
- 分辨事實、觀點與推測
- 保留自己的判斷與分析
這個環節的核心訊息是：AI 可以幫助我們更快理解世界，但不能替我們承擔思考責任。
從人工智能到大數據：理解資料如何變成洞察
第二節課進一步進入 AI Deep-dive 與 Big Data Essentials。學生認識到，AI 所輸出的答案並非憑空產生，而是與數據的收集、整理、處理與分析密切相關。
透過數據流程的介紹，學生開始理解一個基本概念：在金融科技中，真正有價值的不是單一數字，而是數據背後的模式、變化與關聯。例如，一個人的消費紀錄可以反映理財習慣；一間公司的新聞、股價及市場情緒可以共同影響投資者判斷；大量交易紀錄亦可能揭示潛在風險訊號。
課堂亦示範了 Julius.ai 等工具如何協助學生更有效地進行數據分析與整理，讓他們體會 AI 不只是聊天工具，也可以成為處理資料、生成圖表、發掘洞察的學習夥伴。
Prompt Engineering：不是叫 AI 給答案，而是學會設計問題
在課堂中，導師亦透過 Gemini（Nano Banana） 的圖像生成示範，向學生介紹提示詞工程的概念。表面上，圖像生成與金融科技看似沒有直接關係，但這個活動的真正目的，是讓學生理解：AI 的輸出質素，很大程度取決於人如何提出要求。
一個模糊的提示，通常只會得到普通答案；一個清晰、有背景、有目標、有條件的提示，則能引導 AI 產生更有用、更貼近需要的結果。
這亦與金融學習相通。無論是分析股票、檢查詐騙訊息，還是設計理財工具，學生都需要學會提出更精準的問題。例如：
- 這項資訊的來源是甚麼？
- 它是否有數據支持？
- 有沒有相反觀點？
- 這個建議對不同使用者是否都適用？
- AI 有沒有可能忽略了某些風險？
當學生開始學會問更好的問題，他們便不再只是 AI 的使用者，而是逐步成為能夠駕馭 AI 的思考者。
最終任務：設計一個 AI 金融科技助手
工作坊的最後，學生分為四組，設計一個能解決真實金融問題的 AI-powered FinTech app 或 chatbot prototype。每組需要準備最多 10 頁簡報，並進行 5 至 10 分鐘匯報。
學生的原型設計涵蓋不同方向，包括：
- 讓中學生透過模擬股票市場學習投資
- 以遊戲化方式鼓勵理財與儲蓄的 App
- AI-powered 股票信號與市場資訊分析工具
- 協助使用者理解金融資訊與辨識風險的 AI 助手
在設計過程中，學生需要思考的不只是功能，而是整個使用者流程：目標用戶是誰？他們面對甚麼金融問題？使用者會輸入甚麼資料？AI 會如何處理？最後輸出甚麼建議？又如何避免 AI 給出誤導性答案？
在原型設計過程中，並沒有規定學生必須使用特定軟件或工具，而是讓他們自由探索合適的方式，將概念轉化成可視化的產品流程。讓學生能夠根據自己的想法、能力與創意選擇表達方式，也鼓勵他們從「我有一個想法」，進一步思考「這個想法如何被真正使用」。
負責任的 AI：金融教育中不可缺少的一課
在金融科技教育中，最重要的並不是讓學生相信 AI 有多強大，而是讓他們明白 AI 的邊界。
因此，工作坊一直強調：AI 不應該盲目提供投資建議。它應該解釋原因、提示風險、提供來源，並協助使用者作出更知情的判斷。尤其當主題涉及股票、投資與金錢管理時，AI 的角色應是輔助分析，而不是保證回報。
這種學習態度，正是未來 AI 時代所需要的核心素養：既懂得運用科技，也懂得保持懷疑；既追求效率，也重視責任。
結語：讓學生不只是使用 AI，而是理解 AI 如何改變世界
這次「人工智能與大數據在金融科技及股票市場分析之應用」工作坊，並不是一堂單純介紹工具的課程。它讓學生從生活中的金融科技出發，認識 AI 如何改變資訊取得與市場分析；再透過大數據與原型設計，親身思考科技如何回應真實問題。
更重要的是，學生學到的不是「AI 可以給我答案」，而是「我應該如何提出問題、驗證答案、理解風險，並設計一個真正有用的解決方案」。
對中學生而言，這不只是一次 FinTech 入門體驗，更是一次面向未來的思維訓練。當金融、科技與人工智能愈來愈深地影響社會，教育的任務不只是教學生跟上變化，而是幫助他們成為能夠理解變化、判斷變化，甚至創造改變的人。