本科金融学专业三年级《金融中介学》第十一讲：金融科技时代下商业银行转型与风险治理教学设计

本科金融学专业三年级《金融中介学》第十一讲：金融科技时代下商业银行转型与风险治理教学设计

一、教学背景

（一）教材分析

本讲内容选自高等教育出版社《金融中介学》数字化修订版第十一章。该章节在传统商业银行部分基础上，以全新编写的“技术驱动型金融中介”模块呈现。教材打破了以往将金融科技作为单独补充章节的惯例，将其系统性嵌入商业银行运作全流程，从支付结算、信贷审批、风险管理到组织架构进行贯通式重组。这一编排深刻体现了课程改革倡导的学科逻辑向核心素养逻辑转变的理念。本讲内容承上启下：既承接第九章商业银行资产负债管理中的资本约束问题，又为第十二讲“影子银行与宏观审慎政策”提供技术关联背景。教材提供的二维码链接了七份监管政策原文与四家银行年报节选，是本讲重要的延伸资源。

（二）学情分析

授课对象为本科金融学专业三年级学生。学生已完成货币银行学、会计学原理、统计学等前序课程，能够独立解读商业银行资产负债表，熟悉资本充足率、不良贷款率、流动性覆盖率等基础监管指标【基础】。学生在第二学年小学期开设的Python金融应用入门课程中初步接触了数据抓取与简单回归分析，具备阅读基础技术文档的能力。然而学生对金融科技的认识普遍停留于“支付宝、微信支付很便捷”的浅表经验层面，对分布式账本、联邦学习、模型可解释性等专业概念认知模糊【难点】。更为关键的是，多数学生将技术与金融视为“工具与载体”的二元对立关系，尚未建立技术内嵌于金融中介功能演化的有机思维。此外，学生对金融科技风险存在极化认知——要么盲目追捧技术万能，要么过度担忧机器取代人。这些认知断层既是教学难点，也是高阶思维训练的切入点。

（三）课标要求

依据教育部高等学校金融学类专业教学指导委员会2018年颁布的《金融学类专业教学质量国家标准》，本讲精准对标“核心知识领域4.3：金融机构与市场”中的“理解金融科技对金融机构运营模式的影响”条款，并辐射“跨学科能力要求”中的“具备运用数据科学方法分析金融问题的初步能力”。课程设计严格遵循国标提出的“理论深度与实践广度并重、中国情境与国际视野并重”原则。在知识传授层面强调概念演进的精准性，在能力培养层面突出在不确定环境中进行风险权衡的决策素养。

二、教学目标

（一）知识与技能

1.准确复述金融科技作用于商业银行中介功能的四种传导路径：降低信息不对称、重塑规模经济与范围经济边界、改变信用转换形式、解构与重组价值链【基础】【高频考点】。

2.系统归纳商业银行数字化转型的四条核心战略路径：渠道线上化、产品场景化、决策数据化、组织敏捷化，并能列举对应路径的典型中国本土银行实践案例【重要】。

3.运用全面风险管理框架，从风险源、传导机制、损失形态三个维度对比分析传统信用风险与大数据信贷模型中算法偏差风险的本质差异【非常重要】。

4.阐述监管科技的双重架构——合规科技与监管科技，并能够在中国人民银行金融科技创新监管工具框架下模拟测试项目的合规性评估要点【热点】。

（二）过程与方法

1.通过中外银行年报文本挖掘对比，学习从非结构化数据中提取企业战略意图的研究方法。

2.采用流程图解与价值链分析法，推演开放银行API架构如何将银行从产品提供者转变为生态连接者。

3.通过模拟监管沙盒角色扮演，体验创新业务在真实市场受限环境中测试时所面临的合规容忍度与消费者保护的边界权衡。

4.基于有限数据（某农商行近五年科技投入与不良率面板）构建非线性回归假设，初步感知数字化转型的J曲线效应。

（三）情感态度与价值观

1.确立技术价值观的辩证立场：既不陷入技术决定论的盲目乐观，也不固守传统银行不可变革的消极保守，形成“技术是金融中介功能演化的内生变量”的历史唯物主义认知。

2.强化金融安全伦理意识，深刻理解算法歧视对特定群体的非对称伤害，树立数据采集最小必要原则的职业底线。

3.培育服务实体经济的天职感召，辨识脱离实体需求的纯资金空转型为伪创新，激发以金融科技疏通中小微企业融资堵点的专业使命感。

三、教学重难点

（一）教学重点

1.商业银行数字化转型的四条核心战略路径及其内在逻辑关联。此为重点是因为它整合了碎片化的技术现象，形成学生可迁移的分析框架【非常重要】。

2.金融科技背景下风险谱系的扩张。重点在于风险不是新旧替代，而是在原有八类风险基础上的形态变异与新型风险涌现【高频考点】。

3.监管科技运作机理与中国监管沙盒的制度要件。这既是当前金融监管改革的热点，也是未来学生从业必须面对的制度环境【热点】。

（二）教学难点

1.银行数字化转型的绩效悖论。大量实证研究显示科技投入与短期财务回报呈弱相关甚至负相关，但银行仍竞相投入。学生难以理解这种看似非理性的战略选择背后的产业组织逻辑与期权价值思维【难点】。

2.大型科技公司从事金融业务时所引发的系统性风险传染机制。传统系统性风险评估聚焦于银行间资产负债关联，而科技公司通过数据连接、品牌背书、云服务基础设施与银行形成新型关联，这种软关联的测度是前沿难题【难点】。

3.模型风险的量化困境与监管两难。监管机构要求模型可解释可审计，但前沿深度学习模型恰恰以牺牲可解释性换取预测精度。学生在理解这一trade-off时容易陷入非此即彼的线性思维【难点】。

四、教学方法与准备

（一）教学方法

本讲采用对分课堂与案例驱动的翻转教学相结合的模式。讲授环节聚焦概念框架构建，占时约60%。研讨环节以真实两难情境驱动，占时约40%。教学中段嵌入一次持续五分钟的实时词云互动，学生通过移动终端提交对“银行未来核心功能”的关键词预判，即时生成群体认知分布，作为后续讲授的参照锚点。针对模型风险这一难点，采用对比教学法，并列展示逻辑回归评分卡与深度神经网络的决策逻辑图，使学生直观感受可解释性的落差。

（二）教学准备

1.教师端：深度备课包括三个层次。第一层是案例库，已整理微众银行基于联邦学习的信贷工厂、招商银行摩羯智投合规化路径、工商银行智慧风控平台获央行金融科技发展奖一等奖的三个全案资料包，每个案例包含决策背景、技术架构、风险事件、监管裁定四要素。第二层是数据可视化，预载Wind金融终端银行科技投入指数（2015-2024）与商业银行净息差走势叠加图，预设高亮时段以揭示二者反向变动的拐点。第三层是互动设计，在学习通平台设置弹幕词云收集关键词，并预设三条典型的学员错误认知用于课堂纠偏。

2.学生端：课前三天发布预习任务包，包括必读材料——波士顿咨询公司《全球数字银行业务报告》执行摘要（中译本节选）、选读材料——中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025年）》政策图解。学生以学号尾号奇偶分为两组，奇数组负责收集国有大行年报中金融科技相关表述并做词频统计，偶数组负责收集股份制银行同类信息，要求提炼最高频动词与名词，形成对比预判。

五、教学实施过程

（90分钟标准课时，含课间10分钟机动缓冲）

（一）导入新课（5分钟）

上课铃响，大屏幕同步展示两张手机银行应用界面截图：左侧为2014年某国有银行APP3.0版，功能列表密集排布，以账户查询、转账汇款、定期存款为主，风格接近网银平移；右侧为2024年该银行APP10.0版，首页嵌入生活缴费、影票订购、景区预约、公积金查询等非金融卡片，金融产品以千人千面方式卡片式推荐。教师不急于讲授，而是停顿三秒，让学生完成视觉对比。随后提问：“这十年间，银行APP从工具变成了什么？改变仅仅是技术升级吗？银行还是我们传统意义上那个吸收存款、发放贷款的信用中介吗？”学生基于生活经验举手发言，答案可能涉及“平台”“生活助手”“数据公司”。教师在黑板左侧集中记录学生生成的关键词，不评判对错，仅将其分类归入“渠道”“数据”“场景”“风控”四个预设栏位。导入阶段不追求完整答案，而是打破学生认为银行天然是柜面机构的刻板印象，建立认知冲突——如果银行越来越不像银行，那金融中介的定义是否也要迁移？【重要】

（二）新知讲授（60分钟）

本环节分为四个模块，模块间逻辑呈递进关系：技术底层逻辑—银行战略响应—风险治理反馈—典型案例整合。

1.金融科技重塑金融中介底层逻辑（12分钟）

教师首先以设问开场：“提到金融科技，大家第一反应是支付宝、微信支付，它们是金融中介吗？”部分学生肯定，部分否定。教师不直接公布答案，而是引入“技术-功能-结构”三维分析框架。技术层聚焦ABCD象限图：人工智能在智能风控与投顾，区块链在供应链金融与跨境支付，云计算在核心系统分布式改造，大数据在客户画像与反欺诈【基础】。功能层回顾金融四大核心功能：支付清算、资源配置、风险管理、价格发现。结构层是关键——教师强调，金融科技并未消灭中介，而是改变了中介的存在形态：一是去中介化，点对点借贷跳过银行，但去中介化往往伴随再中介化，新的中介如第三方支付机构承担了清算职能；二是再中介化的高阶形态是平台型中介与开放银行。教师调用事前准备的动态图：传统银行是价值链闭合体，开放银行通过API将账户、支付、数据能力输出给电商平台、ERP厂商，银行从价值链终点转变为生态赋能者【非常重要】。

此时，嵌入首个【高频考点】点：金融科技对银行中介功能的替代弹性。教师引用国务院发展研究中心金融研究所测算数据：在支付领域，第三方支付已占据个人移动支付九成市场份额，替代弹性系数大于1；在信用中介领域，互联网信贷余额占社会融资总量比重不足3%，且多为银行无法覆盖的长尾客群，呈现显著互补特征。因此，简单断言“银行将被技术颠覆”在实证层面不成立。本环节最后，教师总结金融科技三阶段论——1.0电子化、2.0网络化、3.0智能化，并明确指出本讲探讨的商业银行转型特指3.0智能金融时代。此处预留快问：余额宝是金融中介吗？引导学生识别天弘基金作为契约型金融中介的本质，破除认为互联网产品就不是中介的迷思。

1.商业银行转型动力机制与战略路径（18分钟）

本模块为全讲核心，密集承载重点知识【非常重要】。教师采用推力-拉力双维归因模型。推力：利率市场化完成导致净息差由2012年2.8%收窄至2024年1.7%左右，资本充足率刚性约束下规模扩张模式难以为继，长尾客群由于服务成本高而长期金融排斥。拉力：云计算单位成本十年下降近九成，使服务长尾具备商业可行性；监管初期对创新业务持观察态度，形成短暂制度红利期；互联网银行及大型科技公司跨界展业产生鲶鱼效应。推拉合力迫使转型从选择题变为必答题。

随后进入四条战略路径的纵深剖析，每条路径均以“概念定义—实践形态—关键成功要素—中国本土案例”四步法讲授，以确保学生形成具象认知。

（1）渠道线上化。概念：从实体网点单一渠道转向手机银行、远程银行、智能网点、视频柜员机等多触点协同。关键成功要素：不同渠道间数据贯通与体验一致性。本土案例：招商银行2018年起推行“网点店”策略，将网点客户经理与手机银行在线客服融合，客户在App可预约专属客户经理，线下见面后App自动推送个性化产品方案。教师展示该行MAU（月活跃用户）与AUM（管理客户资产规模）关联走势图，揭示高频生活场景带动低频金融交易逻辑【高频考点】。

（2）产品场景化。概念：从销售标准化金融产品转向嵌入具体生产经营环节的解决方案。本质是产品逻辑由“我有什么”转向“你需要什么”。关键成功要素：深刻理解垂直行业业务流程。本土案例：平安银行口袋财务为中小微企业搭建的数字化经营平台，不仅提供账户支付，更集成了进销存管理、薪酬代发、税务申报接口，金融功能退后为底层支撑，企业主是为管理生意而来，并非为贷款而来。此处教师强调，场景化极大降低了获客成本，但考验银行的行业研究能力。

（3）决策数据化。概念：从专家经验判断（审贷会）转向算法模型驱动。涵盖贷前反欺诈、贷中授信、贷后预警全流程。关键成功要素：多源数据融合能力与模型持续迭代机制。深度案例：微众银行微粒贷。教师用三张流程图解构其秒级授信：第一层数据源——基于腾讯生态社交数据、位置数据、消费数据，同时对接央行征信、公安身份核验；第二层模型架构——联邦学习框架，数据不出本地而参数加密传输，解决银行与场景方数据合作隐私合规难题；第三层决策输出——毫秒级返回额度与利率。教师继而话锋一转：大数据风控虽能覆盖从未与银行发生信贷关系的白户，但社交关系能否预测还款意愿？是否存在算法歧视？例如常去网吧、游戏消费高是否应该降额？【难点】此处并不展开伦理讨论，留待后续风险模块深入。

（4）组织敏捷化。概念：从总分行科层制转向跨职能敏捷小组、部落制、科技派驻等柔性架构。关键成功要素：风险偏好与创新容忍度的制度落地。本土案例：兴业银行2015年成立兴业数金，作为金融科技子公司独立运作，既服务集团又对外输出；近年推行科技人员派驻业务团队，研发考核权重中业务价值指标占比过半。教师同步补充，四大行均已成立金融科技研究院或子公司，但独立程度迥异，反映各行对风险与激励的权衡。

四条路径讲授完毕，教师在黑板右侧绘制雷达图，从技术成熟度、业务渗透率、监管明确性三个维度为四条路径现状打分，使学生直观看到决策数据化当前领跑、组织敏捷化最为滞后。

1.金融科技背景下风险谱系扩张与治理范式迁移（18分钟）

本环节是【难点】与【热点】的密集交织区。教师首先带领学生回顾商业银行传统八大风险，板书左侧快速写出信用、市场、操作、流动性、国别、声誉、法律、战略。随后使用“原有风险变异+新增风险涌现”双维框架构建金融科技时代的风险新地图。

（1）传统风险新特征。信用风险：P2P爆雷潮中部分平台挪用客户备付金，通过非法集资形式波及银行承兑汇票业务，呈现跨市场快速传染特征。操作风险：巴塞尔委员会统计显示，国际活跃银行由技术故障引发的操作风险损失事件数量已超过内部欺诈，跃居首位。教师列举2021年某城商行核心系统升级宕机两小时，导致线上支付中断，虽未产生资金损失，但声誉风险急剧放大。流动性风险：货币基金T+0赎回规模激增，尽管银行表内未直接承担流动性风险，但其作为托管行面临垫付舆论压力。

（2）新增风险类别。此部分需精讲，因为学生此前极少接触【非常重要】。第一类算法风险。包括但不限于模型过拟合导致授信政策顺周期，黑箱决策难以向监管解释，以及同质化策略引发市场闪崩（参考2010年美股闪电崩盘，高频交易算法集体抛售）。第二类数据风险。违规采集：部分APP过度索权被工信部点名；跨境流动：跨国企业集团内部数据出境触发不同法域冲突；隐私计算技术成熟度不足，多方安全计算效率低下。第三类第三方风险。银行云服务过度依赖单一供应商，供应链金融中核心企业系统崩溃将沿产业链向银行传导。第四类系统性风险。大型科技公司支付、信贷、保险、征信跨业经营，具有影子银行隐蔽杠杆特征，且与传统银行在融资端、客户端、基础设施端深度耦合，一旦出现声誉事件，可能通过市场信心渠道形成负反馈循环。

教师此时展示课前准备的监管罚单词云图，数据源自银保监会官网2019至2024年银行机构涉及金融科技的处罚决定书。词云中“信息安全”字体逐年缩小，2022年后“模型可解释性”“合作机构管理”“风险隔离”成为高频词。这一可视化直观揭示监管重心迁移。

治理策略讲授部分，教师凝练为“原则监管+规则监管+沙盒监管”协同框架。原则监管指监管机构发布高水平原则，如可追溯性、公平性；规则监管指具体技术标准，如个人金融信息保护技术规范；沙盒监管指在真实市场、有限范围内测试创新。重点介绍中国版监管沙盒——中国人民银行金融科技创新监管工具。其四大特征：持牌经营底线不突破、消费者授权与知情权刚性约束、测试时间与客群规模双限、失败项目有序退出机制【热点】。教师以首批入盒的基于物联网的供应链金融项目为例，展示申报书核心模块，模拟监管评审视角：该项目是否真正服务实体经济？消费者权益保护措施是否充分？风险补偿预案是否可行？

1.典型案例深度剖析：招商银行数字化转型与风险权衡（12分钟）

全案例教学旨在整合前述知识点，训练综合分析与批判性思维。选取招商银行具有三重原因：一是其转型启动早，可供观察完整周期；二是其零售业务占比高，技术赋能效应显著；三是其近年亦出现数据合规罚单，有助于去魅化认识，避免将转型叙事浪漫化。教师发放A4纸双面打印案例文本，左侧为关键决策时间轴，右侧为对应财务指标与风险事件。学生快速阅读，教师引导提取三阶段关键决策。

阶段一（2014-2016）：摩羯智投创设。这是国内银行系首家智能投顾，直面无证投资顾问禁区。招行解决方案是将摩羯智投定位为公募基金组合销售工具，不直接提供证券投资建议，由持牌基金销售子公司合规承接。此步是监管边界创造性突破【重要】。

阶段二（2017-2019）：招商银行App7.0暨网点店生态圈。核心战略动作是开放用户体系——非招行卡用户通过手机号即可注册使用基础功能。这在当时银行界极为激进，意味着放弃必须持有本行账户才能接触服务的封闭模式。教师引导思考：此举风险何在？学生可能回答增加IT负载、用户转化率未知、同质化竞争。教师提炼：最大风险是战略漂移——投入巨资获取低频金融用户是否值得？招行后续年报证明，MAU与AUM正相关关系确立，开放用户是获取年轻长尾客群的前置投资。

阶段三（2020至今）：技术架构从SOA向云原生演进，科技投入占营收比超过4%，全行科技序列人员占比突破10%。但同时，2022年央行因“个人不良信息采集未告知被拒绝业务”对招行作出行政处罚，指向数据治理精细化程度滞后于业务扩张速度。

师生共议环节，教师提出核心思辨题：招行案例揭示了金融科技时代银行永恒的哪几组张力？学生分组讨论后汇总共识：创新速度与合规底线之间，技术自研与成本效率之间，零售长尾与高净值私行服务区隔之间，不存在一次性终极解，只有动态平衡。教师总结：案例不是用来膜拜或批判，而是用来理解约束条件下决策的复杂性。

（三）互动研讨（15分钟）

本环节设置两道两难情境题，均为开放性结构，不预设标准答案。学生四人一组临时组成研讨圈，教师不参与具体判断，仅巡视点拨思维盲区。

题目1：某民营银行拟推出纯线上“薪资贷”产品，以客户近六个月代发工资流水为核心授信依据，但模型开发团队提出，若同时授权读取通话记录和通讯录数据，可提升反欺诈识别率8个百分点。你作为该行合规负责人，是否同意增加此授权选项？要求从三个角度陈述理由：金融消费者权益保护的数据最小化原则、普惠金融可得性与风险定价精准性的平衡、银行声誉风险考量。教师提示两组对垒：一组模拟同意，强调8个百分点的欺诈损失最终转嫁给全体借款人；另一组模拟反对，强调过度索权一旦被媒体曝光将重创品牌。

题目2：假设你担任某资产规模两千亿元的城商行行长，董事会近期施加压力，要求半年内将零售贷款不良率从1.6%压降至1.1%。科技部门力荐引入某金融科技公司黑盒信用评分模型，该模型在验证集上AUC高达0.82，但完全无法解释决策逻辑。你是否批准采购？请阐述取舍。教师引导学生将抽象原则具象化：若拒绝，半年内不良率降不下来，可能被问责；若同意，三年后监管追问模型歧视特定职业群体，谁签字谁担责。通过角色代入，学生深刻体悟风险管理不仅是技术问题，更是治理问题。

五分钟后每组推选代表，各用一分钟阐述核心立场。教师将各组观点关键词记录于黑板两侧，最终不做谁对谁错裁决，而是提炼两组议题的共性本质——金融科技时代的治理赤字：技术创新往往走在规则前面，从业者必须在模糊地带进行有责任的判断。

（四）巩固提升（10分钟）

本环节采用即时反馈测试，检验学生对基础概念与核心逻辑的掌握情况。使用教学互动平台（如学习通、雨课堂）推送题目，学生限时作答，大屏幕实时显示答案分布。

选择题1：以下哪一项不是开放银行的典型特征？A.通过API输出金融功能B.客户数据所有权归银行所有C.与第三方合作伙伴共建生态D.客户主动授权数据共享。正确答案B。开放银行核心是数据可携带，数据所有权属于客户，银行仅是在授权前提下使用【基础】【高频考点】。若正确率低于70%，教师需花1分钟重申数据权属这一基本原则。

选择题2：关于监管沙盒，下列表述准确的是？A.进入沙盒意味着永久豁免相关法律法规B.沙盒测试在仿真环境中进行，不接触真实客户C.沙盒的核心是降低创新业务的市场准入门槛但强化过程风险管控D.中国尚未建立监管沙盒机制。正确答案C。此题区分度在于B选项，部分学生混淆沙盒与实验室测试【热点】。

综合分析题：教师展示一张散点图，横轴为某农商行近五年信息科技投入同比增速，纵轴为同期不良贷款率。数据点显示前两年科技投入增速与不良率同步上升，后三年科技投入增速继续提升，不良率开始掉头向下。要求学生简述这一形态揭示的可能机制，并运用本讲一个术语命名此现象。学生书面作答拍照上传，教师选取典型答案评析：初期系统升级与业务流程磨合，操作风险短期释放，不良率暂时上升；后期数据模型效力显现，精准定价与贷后预警生效。此即数字化转型J曲线效应，学生如答出J曲线、磨合成本期或转型阵痛期均为正确。

（五）课堂小结（5分钟）

教师从黑板左中右三区板书出发，带领学生编织本讲逻辑网。左侧技术要素是触发器，中间转型路径是战略响应，右侧风险与治理是反馈约束。金融中介在数字时代不是功能消亡，而是功能重组——从传统的信用中介、支付中介，进化为数据中介、生态中介。教师语速放缓，强调三条不可逾越的价值底线：第一，无论技术如何迭代，银行是经营风险的机构，风险识别与定价永远是核心能力，绝不能假手黑箱后放弃管控责任【非常重要】；第二，科技伦理绝非空谈，对长尾客群的算法歧视与过去的网点服务排斥一样，都是金融排斥的不公平形态；第三，金融科技成效的唯一检验标准是是否以更低成本、更安全方式服务了实体经济薄弱环节。小结末尾，教师抛出开放性问题：假设数字货币全面推行，商业银行在支付端的功能被央行替代，那时银行的核心中介功能还剩下什么？此问题旨在为下一讲“央行数字货币与金融中介演化”埋设认知悬念。

（六）作业布置（5分钟）

实施分层作业设计，赋予学生根据自身学术志趣与职业规划的选择权。三项任务难度梯度上升。

基础层：绘制本讲知识思维导图。要求以“商业银行数字化转型”为中心节点，第一层级分支为转型动力、转型路径、风险变异、治理框架，第二层级必须包含本讲出现的所有【基础】与【重要】标记的术语，并在风险分支用红笔标注三条新增风险类型。此作业旨在促进知识结构化。

提升层：撰写上市银行金融科技年报分析报告。学生从教师提供的国有行、股份行、头部城商行名单中任选一家，其2020与2023两年年度报告，提取“金融科技”“数字化转型”“人工智能”“大数据”“云计算”五个关键词的上下文，完成两项任务：第一，词频对比统计，用柱状图呈现两年间相关词汇使用强度变化；第二，基于风险信息披露段落，归纳该行在金融科技领域主动披露的风险类别变化趋势。字数1500字，要求至少引用五处本讲术语【重要】。

拓展层：撰写风险管理顾问备忘录。情境任务：假设受聘为某民营银行首席风险官顾问。该行拟推出一款基于小微企业主社交关系图谱的信用评分模型，利用通讯录活跃度、朋友圈互动频率等非传统数据构建反欺诈标签。董事会希望加速上线以抢占市场。请以顾问身份撰写一份备忘录，收件人为首席风险官，内容必须包括三个部分：模型验证方案的独立性安排、针对可能出现的算法歧视设置哪些缓释措施、当消费者提出异议时银行应提供何种程度解释。此任务没有标准答案，但评估标准在于是否展现出对模型风险深刻理解与消费者保护制度设计的想象力。

六、板书设计

由于教室智慧黑板可实现分屏保留，板书并非一次性写满，而是随教学进程动态生成。终态板书分为三区。

左区（技术底层）：竖排写ABCD，字母旁