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如何用AI做好情感化设计?来看大厂的实战案例!

作者:团队58UXD
2025-04-12 12:28
近期金融业务完成了反馈态和空状态改版,用 AI 工具串联完成了从 IP 人格化文案到品牌视觉落地的完整链路。 过程中最深的体会是:AI 真正的价值不在于替代设计,而在于释放设计师对用户情绪管理的把控能力。 在借贷这类高敏感性场景中,一个加载动画的迟疑、一句提示文案的冰冷,都可能成为压垮用户信任的一根稻草。

如何用AI做好情感化设计?来看大厂的实战案例!

近期金融业务完成了反馈态和空状态改版,用 AI 工具串联完成了从 IP 人格化文案到品牌视觉落地的完整链路。过程中最深的体会是:AI 真正的价值不在于替代设计,而在于释放设计师对用户情绪管理的把控能力。 在借贷这类高敏感性场景中,一个加载动画的迟疑、一句提示文案的冰冷,都可能成为压垮用户信任的一根稻草。而这次我们用 AI 做到的,让每个“时刻”都成为与用户建立情感连接的契机。

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一、背景与目标

金融产品的特殊性在于,用户在与钱相关的场景中始终处于高警觉状态。数据显示,在借贷类 App 中,空页面停留时长超过 3 秒的用户流失率会大幅增高。

所以,反馈状态和状态需要实现三重平衡:

  1. 信息明确性:避免使用模糊性,以及过于负面的词汇
  2. 品牌渗透性:通过 IP 形象降低功能界面的迷失感和冰冷感
  3. 情绪安抚性:用场景化比喻缓解焦虑(如“账单正在赶路中”替代“加载中”)

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这要求设计师既要有用户心理洞察,又要具备跨工具协作能力——而这正是AI可以破局的关键点。

二、AI工具链串联

在金融高敏场景中,情感化文案都是建立用户好感和信任的重要触点。通过 AI 进行语义分析与情绪建模,能够精准输出符合品牌调性的拟人化表达——既保持严谨的业务表述,又融入有温度的共情语言,在用户决策的关键时刻持续传递品牌专业度与亲和力。所以需要构建符合品牌IP调性的语料库

Step 1 IP 人格化文案生成

通过约束性提示词工程,让 AI 输出符合金融场景特质的文案:

输入框架:

  1. 业务定位:金融借贷场景
  2. 受众特征:高敏感、高隐私人群
  3. IP 人格特征:亲和、可靠、热心
  4. 约束条件:禁用绝对化承诺 规避监管敏感词

输出案例:

  1. 原提示:审核中
  2. AI 输出:潮起潮落,我们一起等待曙光

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这里以 deepseek 为例,收敛金融场景,如无数据、无结果、异常错误等空状态,成功、失败、审核中等反馈结果,筛选并沉淀符合业务场景和 IP 定位的情感化语料库。

Step 2 IP 视觉标准化生产

基于 DeepSeek 输出的文案及动作拆解作为参考,使用 WebUI、Comfy UI 等 AI 工具搭配已有的 IP lora 进行视觉生产。这里以 Comfy UI 为例,使用 F1 大模型,将 Prompt 以

触发词(IP)+情绪词+动作指令+业务元素+背景类型+镜头语言+增强与限制的结构进行输入

如何用AI做好情感化设计?来看大厂的实战案例!

将输出的素材集,按照视觉规范标准化处理,结合 AI 输出的情感化文案,在不干扰用户主流程的前提下提供相应的情绪价值,做好用户的情绪管理,让用户感受到产品的温暖和人情味,提升用户对品牌的好感度

如何用AI做好情感化设计?来看大厂的实战案例!

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以上,通过两种 AI 工具的串联高效完成了空状态和反馈状态的改版,在用户触点上,成功给予鼓励,等待缓解焦虑,失败做到安抚,让每个“时刻”都成为与用户建立情感联结的契机。

三、特殊场景与解决方案

当然 AI 并不能解决所有问题,尤其是在一些个性化场景,AI 作为提效手段还要在设计师的创意和把控下才能准确发挥。

金融业务和金钱息息相关,所以在一些运营、流程反馈场景中会高频的使用 IP➕“¥”符号的组合方式,虽然AI现在发展得非常聪明,但还是无法覆盖一些本土化标识,无法直接生成带有“¥”的元素

如何用AI做好情感化设计?来看大厂的实战案例!

所以这里就需要设计师对于 AI 灵活的运用能力和训练能力,让 AI 真正成为“懂你”的设计助手

Step 1 金币 lora 炼制

“¥”符号即可直观表达金融行业,也是 IP 特征中的重要部分,所以要考虑用低成本的方式解决这个能够长期收益的问题

  1. 素材源准备:造型简易,可用 3d 软件或 2d 转 3d 完成
  2. 数据集处理:多角度数据集生产,Tag 分类与调整,训练集参数调整
  3. 模型测试:XYZ 模型测试,loss 值测试

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Step 2 lora 混合工作流

使用 comfy 将 IP lora 与金币 lora 混合使用,大模型:F1,IP 主体权重:0.8,金币元素权重:0.6,采样器:Euler,迭代步数:25,CFG scale:3.5

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最后

以上经验可见,当 AI 接手重复性劳作后,设计师得以跳出执行层,更专注在用户体验的本质问题上,聚焦金融场景中的体验命题,并能发挥 AI 能力解决金融业务的冷硬体验感,构建品牌人格的情感化表达,从而提升用户好感度和品牌渗透能力。

同时,设计师的核心竞争力也正从「技法熟练度」转向「AI 工具链的创造性串联能力」。这要求我们既要有拆解用户体验问题的洞察力,也要具备将业务场景结合 AI 能力工程化思维。

最后,值得坚信的是:AI 终将淘汰的,从来不是设计师,而是停留在流水线作业模式的「设计思维」。而拥抱 AI 的意义,是释放出更多属于设计师的、不可替代的共情力与创造力。

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