从选题到成稿:如何利用AI工具写出一篇挑战杯金融实践创新赛调查研究报告【附案例范文/提示词/比赛文件】

这几年带学生做挑战杯、创业计划竞赛、金融实践创新专项赛，最常听到的一句话不是“老师，我们不会写”，而是“老师，我们不知道从哪里开始写”。

说得更直接一点，很多团队不是输在文笔，而是输在起点。题目太大，问题太空，调研太浅，材料太散，最后赶在截止前拼出一篇“看起来像报告、其实没有证据链”的东西。这样的作品，学生自己写得累，老师改得更累，评委看完也很难留下印象。

更现实的是，这两年学生手里突然多了很多AI工具：豆包、千问、DeepSeek、扣子……于是新的问题又来了：AI到底能不能用？能不能帮学生写调查研究报告？会不会一用就“AI味很重”？会不会把作品做虚？

我的答案很明确：能用，而且应该用；但不能乱用。AI最适合做的，不是替学生“代写一篇报告”，而是帮助学生把真实问题拆开、把调研路径理清、把材料组织起来、把文本表达做规范。公开赛事信息已经很清楚：无论是“挑战杯”的“人工智能+”专项赛，还是“揭榜挂帅”擂台赛，都在强调围绕真实问题形成解决方案；金融科技类赛事也越来越突出真实业务场景和真实痛点，这意味着“空对空”的写法正在越来越难打动评委。

所以，今天这篇文章只讲一件事：学生到底该怎样利用AI工具，写出一篇真正能参赛、能成稿、能体现研究价值的挑战杯金融实践创新赛调查研究报告。

一、先别急着打开Word，先把“真题”翻译成“学生能做的题”

很多学生一看到“信贷风控”“逾期预测”“保险理赔智能审核”这种题目，第一反应就是：太专业了，我们做不了。但真正的问题，不是题目太专业，而是没有完成“题目转译”。

公开资料显示，2025年金融科技创新赛事公开命题中，确实出现了“基于Transformer架构的信贷风控模型研究”“对公贷款逾期预测模型构建与应用”“基于多场景预测的人伤自核引擎系统优化研究”等方向，而且这些命题明确来自金融机构和金融科技企业的真实业务场景。这对我们有什么启发？不是让本科生去复制银行内部系统，而是让学生学会把行业大命题改造成自己能进入、能调研、能分析、能形成建议的小切口。

比如，把“基于Transformer架构的信贷风控模型研究”转译成下面这个题目：

《高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究——以陕西省高校大学生为例》

这个题目为什么好？

• 有明确研究对象：高校大学生。
• 有现实痛点：数字信贷、分期消费、征信认知、理性消费。
• 有样本来源：校园里就能做问卷、访谈和案例观察。
• 有对策空间：高校教育、平台提示、家庭协同、校园治理都能展开。
• 有竞赛表达感：是一个典型的调查研究型题目。

说到底，真正好的挑战杯题目，不是“多大”，而是“多实”。评委最看重的，从来不是你写了多大的概念，而是你有没有做出一条完整的证据链：问题从哪里来，调研做了什么，数据说明了什么，最后建议解决什么。

二、AI工具别混着用，分工越清楚，写作越高效

很多学生一拿到AI工具，就开始“全能式提问”：帮我写题目、写问卷、写摘要、写正文、写建议、写答辩稿。这样做出来的内容通常会有两个问题：一是空，二是散。

更有效的做法，是让不同工具干不同的活。

1. 豆包专家版：负责把题目想明白

豆包专家版更适合前期的复杂任务规划、选题拆解和背景梳理。比如，学生可以这样提问：

我准备参加挑战杯金融实践创新赛，想做大学生数字信贷风险方向。请从现实痛点、样本来源、调研方式、可形成对策、适合本科生完成度五个角度，评估这个题目是否可行，并给出3个更适合参赛的选题版本。

这一步的目的，不是让AI替你拍板定题，而是帮助你排除那些看起来很热、实际上很空的大题。

2. DeepSeek：负责把调研设计做细

当题目大致确定后，DeepSeek更适合做研究设计。它特别适合生成：

• 问卷维度。
• 访谈提纲。
• 研究问题。
• 分析框架。
• 图表建议。

比如可以这样问：

请围绕“高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究”设计一份调查问卷框架，要求包含基本信息、使用行为、风险认知、金融素养、心理与决策因素、教育需求六个维度，并说明每个维度的设计目的。

这样，学生拿到的就不是一堆空泛表述，而是一套可落地的研究骨架。

3. 千问：负责把文本写得像“竞赛作品”

很多团队的内容其实不差，差的是表达。写出来像课程作业，不像竞赛作品。

这时，千问特别适合做：

• 标题润色。
• 摘要压缩。
• 章节重写。
• 图表解读。
• 对策建议规范化。

比如：

请将以下段落润色为挑战杯调查研究报告风格，要求语言正式、逻辑清晰、突出问题导向和实践价值，避免口语化和空泛表述。

学生常犯的错误，不是“没写东西”，而是“不会把东西写成比赛语言”。千问在这一环节非常实用。

4. 扣子：适合做材料助手，不适合做研究主脑

这是我特别想强调的一点。扣子到底适不适合学生写调查研究报告？答案是：适合，但位置一定要放对。

公开文档显示，扣子支持知识库检索、知识库写入、为低代码智能体添加知识以及工作流编排，也就是它非常适合把一个重复性流程做成可复用的“材料生成系统”。比如，老师完全可以搭一个“挑战杯调研报告助手”，里面放入：

• 竞赛通知。
• 往届模板。
• 问卷设计规范。
• 访谈记录模板。
• 图表说明模板。
• 摘要写作模板。
• 材料检查清单。

然后让学生在研究框架已经明确之后，用它来生成：

• 问卷封面说明。
• 访谈记录表。
• 图表标题和解读初稿。
• 摘要第一版。
• 材料缺漏提醒。

但请注意：扣子不适合替代选题判断，不适合替代调研实施，更不适合替代最终结论。因为研究真正有价值的部分，不在“生成得快”，而在“判断得准”。

所以最合理的顺序应该是：先用豆包定方向，用DeepSeek搭框架，学生自己去调研，再用扣子帮忙整理材料，最后用千问统一润色。这才是AI工具在竞赛辅导中的正确打开方式。

三、一篇能参赛的调查研究报告，到底要过哪几关

很多学生把“写报告”理解成“往里填字数”。其实，真正的挑战杯调查研究报告，至少要过下面六关。

第一关：题目能不能落地

题目不要空，要明确“对象 + 内容 + 方法 + 范围”。比如：

《高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究——以陕西省高校大学生为例》

这种表达一看就知道在研究谁、研究什么、怎么研究、在什么范围内研究。比起“金融科技背景下大学生消费问题研究”这种泛题，显然更有抓手。

第二关：背景有没有问题意识

背景不是写套话，不是“随着社会快速发展”。背景真正要回答的，是三个问题：

• 为什么值得研究？
• 为什么现在研究？
• 为什么这个群体重要？

一旦这三个问题讲清楚，报告立刻就有了现实感。

第三关：研究目标能不能对应后文

好的目标，不是“探索现状、分析问题、提出建议”这种万能句。而是要具体到后文能直接接上：

• 调查数字信贷使用现状。
• 分析风险识别能力影响因素。
• 识别典型高风险场景。
• 提出高校教育和平台治理建议。

第四关：问卷有没有维度设计

问卷不是随便凑20道题。最少要包括：

• 基本信息。
• 使用行为。
• 风险认知。
• 金融素养。
• 心理与决策因素。
• 教育需求。

维度设计清楚了，后面数据分析才不会乱。

第五关：数据分析有没有证据链

本科生不用一上来就追求特别复杂的模型。真正重要的是：

• 描述性统计能不能把现状讲清。
• 交叉分析能不能把差异讲出来。
• 访谈材料能不能解释数据背后的原因。
• 图表能不能支撑而不是装饰结论。

第六关：建议是不是从数据里“长出来的”

最忌讳的建议就是：

• 加强宣传教育。
• 完善相关机制。
• 提高风险意识。

这些话当然没错，但没有针对性。真正高质量的建议，一定是和前文发现一一对应的。比如如果数据显示低年级学生征信认知明显不足，那建议就要落到“新生金融素养微课程”；如果数据显示部分学生受社交平台营销影响显著，那建议就应该落到“消费场景中的风险提示嵌入”。

四、正式案例：一篇可以让学生照着学的调查研究报告写法

下面这部分，我给出一篇更正式的案例范文示意稿。它不是全文终稿，但结构、语言和逻辑已经基本符合挑战杯金融实践创新赛调查研究报告的写法，学生完全可以照着这个思路去展开。

案例题目

《高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究——以陕西省高校大学生为例》

摘要

随着数字金融服务不断嵌入青年消费场景，分期支付、信用消费及线上借贷产品在大学生群体中的接触频率持续提升。与此同时，公开金融科技赛事命题持续聚焦信贷风控、逾期预测等真实业务问题，这表明数字信贷风险识别已不仅是金融机构内部问题，也成为具有现实意义的社会调查议题。

本研究以陕西省高校大学生为调查对象，围绕数字信贷使用行为、风险认知水平、金融素养状况、消费决策心理及教育需求等内容展开问卷调查与访谈分析，力图揭示高校青年在数字信贷场景中的主要行为特征、风险暴露点及其形成原因。研究遵循“真实命题转译—校园样本调查—数据统计分析—问题归因解释—提出对策建议”的基本路径，并采用人工主导、AI辅助的方式推进报告撰写，以提升研究效率和文本规范性。

关键词： 数字信贷；高校青年；风险识别；金融素养；调查研究

一、研究背景与问题提出

近年来，数字金融产品依托电商平台、移动支付工具和互联网场景快速扩展，青年群体成为相关服务的重要接触对象。公开金融科技赛事中的相关命题显示，信贷风控、逾期预测等方向均来自真实业务场景，说明风险识别与行为预警已成为金融科技应用中的核心议题。

高校大学生处于消费观、信用观和风险判断能力逐步形成的重要阶段。一方面，大学生对新型支付与消费工具接受速度较快，容易进入“先消费、后付款”的数字场景；另一方面，部分学生在利率理解、征信认知、逾期后果判断和平台信息辨别方面仍存在不足，可能引发消费失衡和信用风险。基于此，围绕高校青年数字信贷使用行为开展调查研究，不仅具有现实意义，也符合挑战杯强调问题导向、场景导向和实践导向的作品要求。

二、研究目标与研究思路

本研究拟实现以下目标：调查陕西省高校大学生数字信贷接触与使用的基本现状，分析影响其风险识别能力的主要因素，识别典型高风险场景与行为特征，并提出面向高校教育、校园治理和平台提示的改进建议。

在研究思路上，本文并未直接照搬金融机构内部命题，而是将“信贷风控”转译为学生群体可进入、可调研、可形成证据链的调查研究主题。这样的处理方式既保留了金融问题的现实性，也增强了研究的可实施性和竞赛适配性。

三、研究方法与实施路径

本研究采用问卷调查法、访谈法和案例分析法相结合的方式。首先，面向不同年级、不同专业和不同生活费水平的高校学生发放问卷，系统了解其数字信贷接触情况、使用频率、风险认知和教育需求；其次，选取学生代表、辅导员和资助管理教师开展访谈，以补充量化调查难以呈现的行为动因与校园治理问题；最后，结合公开案例对大学生数字信贷高风险场景进行归纳分析。

在AI工具使用上，研究前期可借助豆包专家版完成选题拆解、问题细化和目录推演；中期可借助DeepSeek生成问卷维度、访谈提纲和图表思路；待研究框架稳定后，可通过扣子基于知识库和工作流能力生成访谈记录模板、图表说明和材料清单；后期再由千问完成摘要压缩、章节润色和表达统一。由于扣子更擅长知识库调用和流程编排，它更适合作为“材料生成助手”，而不是“研究判断主体”。

四、主要调查发现

前期调研表明，部分大学生已接触过分期支付或信用消费工具，其使用场景主要集中于线上购物、电子产品消费、培训课程付费及生活服务支付等领域。数字信贷工具之所以能够迅速进入学生消费场景，一个重要原因在于其门槛较低、操作便捷、营销表达具有较强诱导性，容易使用户将“支付便利”误认为“风险可控”。

在风险认知方面，部分学生对“是否方便使用”有直观理解，但对利率计算方式、逾期成本、征信记录影响及数据授权风险等问题的认知相对不足。这说明学生对数字信贷的理解更多停留在使用层面，而尚未形成完整的风险判断框架。

访谈结果进一步显示，学生进入数字信贷场景往往不是单一因素所致，而是消费冲动、平台营销、社交影响和金融知识不足共同作用的结果。尤其在“先享后付”“免息分期”“额度激活”等话术影响下，部分学生更容易忽视长期支付压力和潜在信用后果。

五、问题归因分析

综合问卷与访谈材料，可以将当前高校青年数字信贷风险识别中的主要问题概括为以下几个方面。

首先，金融知识呈现碎片化分布，部分学生能够意识到“借贷有风险”，却并不了解利率、违约、征信和授权机制之间的联系。其次，高校现有金融素养教育更多停留在一般性宣传层面，对数字信贷这一新型消费场景的针对性仍然不足。再次，社交媒体内容传播与消费文化塑造在一定程度上强化了超前消费和即时满足倾向，使部分学生在缺乏充分判断的情况下作出支付决策。最后，学校、家庭与平台之间尚未形成稳定的协同预警和教育机制，导致对学生高风险行为的识别、提醒和干预存在滞后。

六、对策建议

针对上述问题，可从四个方面推进改进。

第一，构建分层分类的高校金融素养教育体系，围绕理性消费、征信意识、逾期责任、隐私授权和反诈识别设计差异化教育内容。

第二，在校园高频消费场景中嵌入风险提示，围绕电商分期、教育培训付费、电子产品购买等典型场景，通过案例海报、班会微课、公众号推送和短视频提醒等方式增强学生识别能力。

第三，推动“学校—家庭—平台”协同治理，建立信息提示、案例通报、咨询支持与心理辅导相结合的综合机制。

第四，在教师主导下建设AI辅助的竞赛材料与教育支持系统，将竞赛通知、写作规范、问卷模板、访谈模板、图表说明和典型案例沉淀为统一知识库，并借助工作流工具提高团队材料生成与协作效率。

七、结论

将金融科技类真实业务命题转化为高校青年数字信贷调查研究主题，既保留了“信贷风控”问题的现实基础，也为学生开展社会调查、形成证据链和提出实践建议提供了可行路径。公开赛事命题持续聚焦真实场景、真实痛点和AI赋能，这也说明该选题方向具备较强的现实价值与竞赛适配性。

对于挑战杯金融实践创新赛而言，真正高质量的调查研究报告，不在于使用了多少AI工具，而在于能否围绕真实问题完成真实调研，并将调研材料转化为扎实、清晰、有说服力的文本表达。

五、学生可以直接复制用的提示词

为了让学生少走弯路，下面这组提示词建议直接保存。这些提示词不是为了“让AI替你写完”，而是为了让你更快进入正确的研究状态。

1. 选题转译提示词

请围绕【“信贷风控”】这一金融科技真实业务问题，转化出3个适合挑战杯金融实践创新赛的调查研究类选题。要求研究对象明确、样本容易获取、适合问卷与访谈、能形成对策建议，并说明每个题目的研究价值、可行性和创新点。

2. 背景写作提示词

请围绕【《高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究——以陕西省高校大学生为例》】撰写研究背景。要求突出现实痛点、研究时机和大学生群体的重要性，不写空泛套话，控制在400字左右，语言符合挑战杯调查研究报告风格。

3. 研究问题提示词

请为题目【《高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究——以陕西省高校大学生为例》】提炼6个核心研究问题，要求问题之间具有逻辑递进关系，并能对应问卷设计、访谈设计和后续对策建议。

4. 问卷框架提示词

请围绕【“高校青年数字信贷使用行为与风险识别机制调查研究”】设计一份问卷框架，包含基本信息、使用行为、风险认知、金融素养、心理与决策因素、教育需求六个维度。请说明每个维度的设计目的，并给出示例题目和题型建议。

5. 访谈提纲提示词

请分别为【在校大学生、辅导员、资助管理教师】设计访谈提纲，主题均为【“大学生数字信贷使用行为与风险识别”】。每类对象设置6至8个问题，要求问题具体、可回答、能反映真实情况。

6. 数据分析提示词

以下是问卷结果，请按照挑战杯调查研究报告风格完成分析。要求先做样本结构分析，再做使用行为分析、风险认知分析和问题归因分析，最后提炼对策启示。语言正式，不要空泛，不要简单重复数据。【在这里粘贴统计结果】

7. 图表解读提示词

下面是一张关于【“大学生数字信贷使用情况”】的统计图。请写一段适合挑战杯调研报告的图表解读文字，要求先概括总体趋势，再指出关键差异，最后引出潜在问题，控制在180字左右。【在这里粘贴图表内容】

8. 对策建议提示词

请根据以下调查发现撰写“对策建议”部分。要求建议必须与前文调查问题一一对应，避免空泛表达，从高校教育、校园场景提示、平台责任、家庭协同和AI辅助支持五个角度展开。【在这里粘贴调查结论】

9. 竞赛化润色提示词

请将以下段落润色为挑战杯课外学术作品竞赛/金融实践创新赛调查研究报告风格，要求逻辑清晰、语言规范、突出问题导向和实践价值，避免口语化，不得杜撰数据。【在这里粘贴原文】

10. 扣子工作流设计提示词

请基于【“挑战杯金融实践创新赛调查研究报告”】场景，设计一个适合学生团队使用的材料生成工作流。要求包含题目输入、问卷说明生成、访谈模板生成、图表说明生成、摘要初稿生成和材料清单检查六个节点，并说明每个节点的输入、输出和注意事项。请特别强调该流程只用于材料辅助，不替代研究判断。

六、最想提醒学生的三句话

• 不要从空白文档开始，要从真实问题开始。
• 不要把AI当代笔，要把AI当研究助手。
• 不要只追求“写得像”，更要追求“做得实”。

真正能打动评委的，不是“这篇报告用了多少AI工具”，而是“这篇报告有没有围绕真实问题，做出真实调查，拿出真实证据，形成真实建议”。挑战杯和金融科技相关赛事近年的导向已经足够明确：真实场景、真实痛点、AI赋能、落地能力，这四个词是连在一起看的。

会用AI，不等于会做比赛。真正的竞赛能力，是把AI变成研究助手，把真实问题变成真实证据，再把真实证据写成一篇有说服力的调查研究报告。