如何用AI做好情感化設計？來看大廠的實戰案例！

近期金融業務完成了反饋態和空狀態改版，用 AI 工具串聯完成了從 IP 人格化文案到品牌視覺落地的完整鏈路。過程中最深的體會是：AI 真正的價值不在于替代設計，而在于釋放設計師對用戶情緒管理的把控能力。 在借貸這類高敏感性場景中，一個加載動畫的遲疑、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“時刻”都成為與用戶建立情感連接的契機。

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一、背景與目標

金融產品的特殊性在于，用戶在與錢相關的場景中始終處于高警覺狀態。數據顯示，在借貸類 App 中，空頁面停留時長超過 3 秒的用戶流失率會大幅增高。

所以，反饋狀態和狀態需要實現三重平衡：

1. 信息明確性：避免使用模糊性，以及過于負面的詞匯
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”）

這要求設計師既要有用戶心理洞察，又要具備跨工具協作能力——而這正是AI可以破局的關鍵點。

二、AI工具鏈串聯

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。通過 AI 進行語義分析與情緒建模，能夠精準輸出符合品牌調性的擬人化表達——既保持嚴謹的業務表述，又融入有溫度的共情語言，在用戶決策的關鍵時刻持續傳遞品牌專業度與親和力。所以需要構建符合品牌IP調性的語料庫

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的文案：

輸入框架：

1. 業務定位：金融借貸場景
2. 受眾特征：高敏感、高隱私人群
3. IP 人格特征：親和、可靠、熱心
4. 約束條件：禁用絕對化承諾 規避監管敏感詞

輸出案例：

1. 原提示：審核中
2. 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，如無數據、無結果、異常錯誤等空狀態，成功、失敗、審核中等反饋結果，篩選并沉淀符合業務場景和 IP 定位的情感化語料庫。

Step 2 IP 視覺標準化生產

基于 DeepSeek 輸出的文案及動作拆解作為參考，使用 WebUI、Comfy UI 等 AI 工具搭配已有的 IP lora 進行視覺生產。這里以 Comfy UI 為例，使用 F1 大模型，將 Prompt 以

觸發詞（IP）+情緒詞+動作指令+業務元素+背景類型+鏡頭語言+增強與限制的結構進行輸入

將輸出的素材集，按照視覺規范標準化處理，結合 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的情緒價值，做好用戶的情緒管理，讓用戶感受到產品的溫暖和人情味，提升用戶對品牌的好感度

以上，通過兩種 AI 工具的串聯高效完成了空狀態和反饋狀態的改版，在用戶觸點上，成功給予鼓勵，等待緩解焦慮，失敗做到安撫，讓每個“時刻”都成為與用戶建立情感聯結的契機。

三、特殊場景與解決方案

當然 AI 并不能解決所有問題，尤其是在一些個性化場景，AI 作為提效手段還要在設計師的創意和把控下才能準確發揮。

金融業務和金錢息息相關，所以在一些運營、流程反饋場景中會高頻的使用 IP?“￥”符號的組合方式，雖然AI現在發展得非常聰明，但還是無法覆蓋一些本土化標識，無法直接生成帶有“￥”的元素

所以這里就需要設計師對于 AI 靈活的運用能力和訓練能力，讓 AI 真正成為“懂你”的設計助手

Step 1 金幣 lora 煉制

“￥”符號即可直觀表達金融行業，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能夠長期收益的問題

1. 素材源準備：造型簡易，可用 3d 軟件或 2d 轉 3d 完成
2. 數據集處理：多角度數據集生產，Tag 分類與調整，訓練集參數調整
3. 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 主體權重：0.8，金幣元素權重：0.6，采樣器：Euler，迭代步數：25，CFG scale：3.5

最后

以上經驗可見，當 AI 接手重復性勞作后，設計師得以跳出執行層，更專注在用戶體驗的本質問題上，聚焦金融場景中的體驗命題，并能發揮 AI 能力解決金融業務的冷硬體驗感，構建品牌人格的情感化表達，從而提升用戶好感度和品牌滲透能力。

同時，設計師的核心競爭力也正從「技法熟練度」轉向「AI 工具鏈的創造性串聯能力」。這要求我們既要有拆解用戶體驗問題的洞察力，也要具備將業務場景結合 AI 能力工程化思維。

最后，值得堅信的是：AI 終將淘汰的，從來不是設計師，而是停留在流水線作業模式的「設計思維」。而擁抱 AI 的意義，是釋放出更多屬于設計師的、不可替代的共情力與創造力。

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