在金融領(lǐng)域，用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的重要性不言而喻。金融業(yè)務(wù)的高敏感性要求設(shè)計(jì)師不僅要有用戶心理洞察，還要具備跨工具協(xié)作能力。本文將通過58UXD的實(shí)踐案例，探討如何利用AI工具串聯(lián)從IP人格化文案到品牌視覺落地的完整鏈路，實(shí)現(xiàn)金融場景中的情感化設(shè)計(jì)。

近期金融業(yè)務(wù)完成了反饋態(tài)和空狀態(tài)改版，用AI工具串聯(lián)完成了從IP人格化文案到品牌視覺落地的完整鏈路。過程中最深的體會(huì)是：AI真正的價(jià)值不在于替代設(shè)計(jì)，而在于釋放設(shè)計(jì)師對(duì)用戶情緒管理的把控能力。

在借貸這類高敏感性場景中，一個(gè)加載動(dòng)畫的遲疑、一句提示文案的冰冷，都可能成為壓垮用戶信任的一根稻草。而這次我們用AI做到的，讓每個(gè)“時(shí)刻”都成為與用戶建立情感連接的契機(jī)。

一、背景與目標(biāo)拆解

金融產(chǎn)品的特殊性在于，用戶在與錢相關(guān)的場景中始終處于高警覺狀態(tài)。數(shù)據(jù)顯示，在借貸類App中，空頁面停留時(shí)長超過3秒的用戶流失率會(huì)大幅增高，

所以，反饋狀態(tài)和狀態(tài)需要實(shí)現(xiàn)三重平衡：

1. 信息明確性：避免使用模糊性，以及過于負(fù)面的詞匯
2. 品牌滲透性：通過IP形象降低功能界面的迷失感和冰冷感
3. 情緒安撫性：用場景化比喻緩解焦慮（如“賬單正在趕路中”替代“加載中”）

這要求設(shè)計(jì)師既要有用戶心理洞察，又要具備跨工具協(xié)作能力——而這正是AI可以破局的關(guān)鍵點(diǎn)。

二、AI工具鏈串聯(lián)

在金融高敏場景中，情感化文案都是建立用戶好感和信任的重要觸點(diǎn)。

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通過AI通過語義分析與情緒建模，能夠精準(zhǔn)輸出符合品牌調(diào)性的擬人化表達(dá)——既保持嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臉I(yè)務(wù)表述，又融入有溫度的共情語言，在用戶決策的關(guān)鍵時(shí)刻持續(xù)傳遞品牌專業(yè)度與親和力。所以需要構(gòu)建符合品牌IP調(diào)性的語料庫

Step 1 IP人格化文案生成

通過約束性提示詞工程，讓AI輸出符合金融場景特質(zhì)的文案：

輸入框架：

• 業(yè)務(wù)定位：金融借貸場景
• 受眾特征：高敏感、高隱私人群
• IP人格特征：親和、可靠、熱心
• 約束條件：禁用絕對(duì)化承諾 規(guī)避監(jiān)管敏感詞

輸出案例：

• 原提示：審核中
• AI輸出：潮起潮落，我們一起等待曙光

這里以deepseek為例，收斂金融場景，如無數(shù)據(jù)、無結(jié)果、異常錯(cuò)誤等空狀態(tài)，成功、失敗、審核中等反饋結(jié)果，篩選并沉淀符合業(yè)務(wù)場景和IP定位的情感化語料庫。

Step 2 IP視覺標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)

基于DeepSeek輸出的文案及動(dòng)作拆解作為參考，使用WebUI、Comfy UI等AI工具搭配已有的IP lora進(jìn)行視覺生產(chǎn)。

這里以Comfy UI為例，使用F1大模型，將Prompt以觸發(fā)詞（IP）+情緒詞+動(dòng)作指令+業(yè)務(wù)元素+背景類型+鏡頭語言+增強(qiáng)與限制的結(jié)構(gòu)進(jìn)行輸入

將輸出的素材集，按照視覺規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)合AI輸出的情感化文案，在不干擾用戶主流程的前提下提供相應(yīng)的情緒價(jià)值，做好用戶的情緒管理，讓用戶感受到產(chǎn)品的溫暖和人情味，提升用戶對(duì)品牌的好感度

以上，通過兩種AI工具的串聯(lián)高效完成了空狀態(tài)和反饋狀態(tài)的改版，在用戶觸點(diǎn)上，成功給予鼓勵(lì)，等待緩解焦慮，失敗做到安撫，讓每個(gè)“時(shí)刻”都成為與用戶建立情感鏈接的契機(jī)。

三、特殊場景與解決方案

當(dāng)然AI并不能解決所有問題，尤其是在一些個(gè)性化場景，AI作為提效手段還在要在設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意和把控下才能準(zhǔn)確發(fā)揮。

金融業(yè)務(wù)和金錢息息相關(guān)，所以在一些運(yùn)營、流程反饋場景中會(huì)高頻的使用IP?“￥”符號(hào)的組合方式，雖然AI現(xiàn)在發(fā)展的非常聰明，但還是無法覆蓋一些本土化標(biāo)識(shí)，無法直接生成帶有“￥”的元素

所以這里就需要設(shè)計(jì)師對(duì)于AI靈活的運(yùn)用能力和訓(xùn)練能力，讓AI真正成為“懂你”的設(shè)計(jì)助手

Step 1 金幣lora煉制

“￥”符號(hào)即可直觀表達(dá)金融行業(yè)，也是IP特征中的重要部分，所以要考慮用低成本的方式解決這個(gè)能夠長期收益的問題

• 素材源準(zhǔn)備：造型簡易，可用3d軟件或2d轉(zhuǎn)3d完成
• 數(shù)據(jù)集處理：多角度數(shù)據(jù)集生產(chǎn)，Tag分類與調(diào)整，訓(xùn)練集參數(shù)調(diào)整
• 模型測試：XYZ模型測試，loss值測試

Step 2 lora混合工作流

使用comfy將IP lora與金幣lora混合使用，大模型：F1，IP主體權(quán)重：0.8，金幣元素權(quán)重：0.6，采樣器：Euler，迭代步數(shù)：25，CFG scale：3.5

四、寫在最后

以上經(jīng)驗(yàn)可見，當(dāng)AI接手重復(fù)性勞作后，設(shè)計(jì)師得以跳出執(zhí)行層，更專注在用戶體驗(yàn)的本質(zhì)問題上，聚焦金融場景中的體驗(yàn)命題，并能發(fā)揮AI能力解決金融業(yè)務(wù)的冷硬體驗(yàn)感，構(gòu)建品牌人格的情感化表達(dá)，從而提升用戶好感度和品牌滲透能力。

同時(shí)，設(shè)計(jì)師的核心競爭力也正從「技法熟練度」轉(zhuǎn)向「AI工具鏈的創(chuàng)造性串聯(lián)能力」。這要求我們既要有拆解用戶體驗(yàn)問題的洞察力，也要具備將業(yè)務(wù)場景結(jié)合AI能力工程化思維。

最后，值得堅(jiān)信的是：AI終將淘汰的，從來不是設(shè)計(jì)師，而是停留在流水線作業(yè)模式的「設(shè)計(jì)思維」。而擁抱AI的意義，是釋放出更多屬于設(shè)計(jì)師的、不可替代的共情力與創(chuàng)造力。