如何利用 AI 实现情感化设计？来看看大厂的实践案例！
近期，金融业务完成了反馈态和空状态的改版，利用 AI 工具串联实现了从 IP 人格化文案到品牌视觉落地的完整流程。在这个过程中，我深刻体会到：AI 的真正价值不在于取代设计，而在于增强设计师对用户情绪管理的掌控能力。在借贷这类高敏感度的场景中，一段加载动画的迟缓或一句提示文案的冰冷都可能成为用户信任的薄弱环节。这一次，我们通过 AI 实现了让每一个“时刻”都成为与用户建立情感联系的机会。
金融产品的独特之处在于，用户在与钱相关的场景中始终保持高度警觉。数据显示，在借贷类应用中，空页面停留超过 3 秒的用户流失率会显著上升。
因此，反馈状态和信息状态需要实现三重平衡：
- 信息明确性：避免使用模糊的表达和过于消极的词汇。
- 品牌渗透性：通过 IP 形象来减少功能界面的迷失感和冰冷感。
- 情绪安抚性：运用场景化的比喻来缓解用户的焦虑，例如用“账单正在赶路中”来替代“加载中”。
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。
在金融高敏感场景中，情感化文案是建立用户好感和信任的重要触点。借助 AI 进行语义分析和情绪建模，可以精准地输出符合品牌调性的拟人化表达——既保留严谨的业务表述，又融入富有温度的共情语言，从而在用户决策的关键时刻持续传递品牌的专业性和亲和力。因此，构建一个与品牌 IP 调性相符的语料库是非常必要的。
Step 1 IP 人格化文案生成
通过约束性提示词工程，可以让 AI 输出适合金融场景的文案：
输入框架：
- 业务定位：金融借贷场景
- 受众特征：高敏感、高隐私人群
- IP 人格特征：亲切、可靠、热心
- 约束条件：避免绝对化承诺，规避监管敏感词
输出案例：
- 原提示：审核中
- AI 输出：潮起潮落，感谢您的耐心，我们将一起期待光明的未来。
以 deepseek 为例，我们可以聚焦于金融场景中的各种状态，如无数据、无结果、异常错误等空状态，以及成功、失败、审核中等反馈结果。通过筛选和沉淀符合业务场景和 IP 定位的情感化语料库，实现有效的信息传递。
Step 2 IP 视觉标准化生产
基于 DeepSeek 输出的文案和动作拆解作为参考，我们可以使用 WebUI、Comfy UI 等 AI 工具，结合现有的 IP Lora 进行视觉创作。以 Comfy UI 为例，利用 F1 大模型，将提示词结构化为：
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。通过这样的结构进行输入，可以有效生成符合业务需求的视觉内容。
将生成的素材集按照视觉规范进行标准化处理，并结合 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，使用户感受到产品的温暖和人情味，从而提升他们对品牌的好感度。
当然，AI 并不能解决所有问题，特别是在一些个性化场景中，AI 作为提升效率的工具，仍需在设计师的创意和把控下，才能真正发挥作用。
金融业务与金钱密切相关，因此在运营和流程反馈场景中，经常使用 IP + “¥” 符号的组合。尽管 AI 目前已经非常智能，但仍然无法覆盖某些本土化标识，无法直接生成包含“¥”元素的内容。
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
“¥”符号不仅能直观地表达金融行业的特性，也是 IP 特征的重要组成部分，因此需要考虑以低成本的方式来解决这个可以带来长期收益的问题。
素材源准备：造型应简易，可利用 3D 软件或将 2D 转换为 3D 完成。
数据集处理：生产多角度的数据集，并进行标签分类与调整，同时优化训练集的参数。
模型测试：进行 XYZ 模型测试，并检查损失（loss）值。
Step 2 lora 混合工作流
使用 Comfy，将 IP Lora 和金币 Lora 混合应用。设置大模型为 F1，IP 主体权重为 0.8，金币元素权重为 0.6，采样器选择为 Euler，迭代步数设置为 25，CFG scale 设定为 3.5。
从上述经验中可以看出，当 AI 处理重复性工作时，设计师能够摆脱执行层面的束缚，更加专注于用户体验的核心问题，聚焦于金融场景中的体验议题。设计师能够利用 AI 的能力来改善金融业务中冷冰冰的体验，构建品牌个性化的情感表达，从而提升用户的好感度以及品牌的渗透力。
与此同时，设计师的核心竞争力也在逐渐从「技法熟练度」转变为「AI 工具链的创新整合能力」。这不仅要求设计师具备拆解用户体验问题的洞察力，还需要将业务场景与 AI 能力结合起来，具备工程化思维。
最后，我们值得相信的是：AI 终将淘汰的，不是设计师本身，而是停留在流水线作业模式下的「设计思维」。拥抱 AI 的真正意义在于释放出设计师独特的、不可替代的共情能力与创造力。
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