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跨設備交互設計挑戰——從桌面到移動端的體驗差異

杰睿

在當今多設備環境下,用戶在桌面電腦、平板和手機之間頻繁切換,如何保證跨設備的一致性與高效體驗,成為交互設計師必須面對的挑戰。本文將從桌面到移動端的體驗差異出發,分析設計難點,并提出可行策略,幫助設計師在多端產品中提供流暢的用戶體驗。

一、桌面端與移動端的核心差異

桌面端與移動端在硬件和使用場景上存在明顯差異,這直接影響交互設計策略。

差異點 桌面端 移動端
屏幕尺寸 大屏,多窗口操作 小屏,單窗口操作
輸入方式 鍵盤 + 鼠標 觸摸手勢,虛擬鍵盤
使用場景 相對靜態,坐在辦公桌前 高移動性,隨時隨地
信息密度 高,可同時顯示大量信息 低,需要分步呈現
用戶注意力 較集中 容易分散,中斷頻繁

這些差異意味著同一個功能在不同端呈現時,需要設計師考慮操作便捷性、信息層級和交互反饋。


二、跨設備交互設計面臨的挑戰

  1. 信息架構適配
    桌面端可以同時展示復雜的菜單、工具欄和數據表,而移動端屏幕有限,需要對信息進行優先級排序,避免過度壓縮導致用戶迷失。

  2. 操作方式差異
    桌面端依賴精確的鼠標點擊和快捷鍵,而移動端主要是手指觸控和手勢操作。設計中必須考慮目標區域大小、滑動交互和誤觸率。

  3. 功能分布與流程優化
    某些功能在桌面端可以一次性完成,但在移動端可能需要分步操作。例如,批量處理、復雜表單填寫等,需要拆分流程或提供輔助工具。

  4. 視覺一致性與品牌體驗
    保持跨設備的視覺統一性,同時針對不同屏幕進行適當調整,是設計師的常見難題。圖標、字體、色彩需要兼顧品牌識別和可讀性。

  5. 性能與響應性
    移動端網絡環境可能不穩定,頁面加載、動畫響應需要優化,否則會破壞整體體驗。


三、解決策略與設計建議

  1. 優先級重排與模塊化設計
    在移動端只保留核心操作和信息,將輔助功能隱藏在二級菜單或彈窗中。同時,模塊化設計可以方便不同端的組件復用。

  2. 觸控友好設計
    增加觸控目標尺寸(推薦 44px × 44px 以上)、簡化手勢操作,提供清晰的視覺反饋和動畫引導。

  3. 響應式布局與自適應組件
    利用響應式網格和自適應組件,確保內容在不同屏幕下都能清晰呈現。對于復雜功能,可采用折疊面板或分步流程。

  4. 跨端設計規范
    制定統一的設計規范,包括色彩、排版、圖標風格和交互模式,確保用戶在不同設備之間切換時感受一致。

  5. 性能優化與異步加載
    對移動端進行性能優化,使用懶加載、占位符、漸進式加載等技術手段,保證流暢體驗。

跨設備交互設計的核心目標,是在不同硬件和使用場景下保證用戶體驗的一致性與高效性。桌面端與移動端存在的差異,需要設計師在信息架構、操作方式、流程優化、視覺規范和性能優化上做出針對性調整。通過模塊化、響應式布局和統一設計規范,可以在保證品牌體驗的同時,讓用戶在任何設備上都感到自然流暢。

跨設備設計不是簡單的“搬運”,而是“優化再創造”。理解用戶場景、洞察交互痛點,是設計師跨端設計成功的關鍵。

蘭亭妙微(m.qdjdjx.cn )是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計B端界面設計桌面端界面設計APP界面設計圖標定制用戶體驗設計交互設計UI咨詢高端網站設計平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

界面設計案例分享 | ComplyContro品牌&UI

杰睿

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1. 項目背景 & 設計目標

  • 項目名稱與內容:這是為 ComplyControl——一個專注金融領域的前沿 AI 合規模塊(具備實時監控、智能檢測與欺詐發現功能)的品牌形象與網站界面設計項目 Behance+1

  • 完成時間與平臺:發布于 2025 年 6 月 4 日,整合品牌設計、網站 UI/UX 及用戶界面,使用 Figma 與 Webflow 等工具進行創作與實現 Behance

2. 品牌視覺識別(Brand Identity)

  • 標志設計:圖中展示了簡潔現代的標志(logo),結構緊湊且具識別度,呈現強烈的科技感與專業感 。

  • 配色策略:項目運用了對比鮮明的暖色(如橙紅)與冷色(藍色),輔以深色底調,強化視覺沖擊力,同時展現了兼具活力與穩重的品牌氣質 。

  • 字體風格:在字體展示中可見清晰可讀的無襯線體,搭配簡潔的數字表現,進一步傳達專業且現代的品牌語言 。

3. 界面設計(UI/UX & Website)

  • 移動界面布局:圖中呈現了移動設備上的 UI 布局,包括導航菜單與交互按鈕,采用扁平化設計,按鈕與圖標配色清晰,對焦用戶操作體驗 。

  • 數據可視化:圖表或百分比數據顯示以清晰簡練的方式呈現關鍵指標(如 95%、40% 等),輔助用戶快速理解核心內容 。

  • 整體風格語言:整體風格簡潔、科技感強烈,布局邏輯清晰,強調功能與信息可視化,有助于金融產品的信息傳遞與可信感建立。

4. 工具與創作流程

  • 設計工具:項目中使用了 Figma 進行界面與原型設計,利用 Webflow 實現響應式網頁開發與交互效果。同時還運用 After Effects、Photoshop 以豐富視覺表現與動畫效果 。

  • 多方協同:項目由 Embacy Design 領銜,聯合多位設計師及機構參與,展現了團隊協作的深度與創意整合能力 。


總體評價與亮點

優點 描述
清晰品牌定位 通過色彩、字體與視覺元素的統一,傳達了“科技 + 合規”的品牌主旨。
現代化視覺表現 配色對比強烈、界面干凈、排版有序,符合金融科技產品的使用場景。
信息表達精準 數據視覺化突出、界面交互明確,提升用戶理解與體驗效率。
專業工具運用 Figma、Webflow、AE 等工具的融合使用提升了設計的實施效率與表現力。

 

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系統設計 | 法國某大型零售銀行基于人工智能的個人財務管理系統設計

杰睿

我的職業生涯

我從21世紀初開始從事數字用戶體驗設計,最初在工業領域獲得獎學金,后來轉向視覺藝術。這條非傳統的道路源于這樣一種信念:我希望對人類環境產生切實的影響,這需要我結合藝術和工業這兩個通常被視為對立領域的技能和文化參考。自然而然地,從我最初的職業經歷開始,數字領域對我來說就是一個充滿希望的新領域,能夠滿足我的好奇心和對實驗的渴望。

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此后,數字領域技術和使用方式的重大變革迫使我不斷汲取新知識,以改進我的專業實踐和定位,并理解新興技術的潛力。例如,2002年互聯網泡沫破滅后,在線商務蓬勃發展;2006年,社交網絡興起并擴張,媒體進入用戶生成內容時代;以及2009年,移動數字設備使數字訪問無處不在,改變了我們與世界和他人的關系。

二十五年的從業經驗讓我深刻理解設計實踐如何因應科技的革新和設計師日益復雜的決策而發生轉變。因此,我的實踐從經驗主義的創意方法,演變為以用戶體驗設計方法論為指導的戰術性方法,進而發展為將生態系統維度融入設計的戰略性方法。

多年來,通過設計進行研究一直是我職業方法的核心,這體現在我擔任過法國國家鐵路公司 (SNCF)、PSA/Stellantis 創新中心、AXA 等組織的職務,目前我在 BPCE 集團的數字部門擔任數字設計總監。

這也體現在我不斷涉足學術和研究領域。在交互式多媒體碩士課程中,我與一個學生團隊設計了一個交互式設備,用于教授中學生圖像分析;在法國國立高等裝飾藝術學院的研究實驗室里,我用了兩年時間探索移動技術如何改變通信工具的使用方式,之后又為一個歐洲多模式移動出行項目做出了貢獻;最后,我通過在設計學院的講座介紹人工智能。

人工智能技術的加速發展及其被大眾迅速接受,是近代科技史上最重大的變革之一。它標志著數字媒體發展的轉折點,并預示著一場深刻的變革,將重新定義眾多行業,并改變眾多專業實踐。人工智能改變了人與科技的互動模式,引發了倫理、經濟和社會問題。這種轉變要求設計師快速適應,并引發了他們對在機器能力增強的情況下應承擔的責任和角色的思考。

因此,我決定在2024年啟動一個博士項目,專注于設計基于人工智能的交互設備。該項目在獲得公司同意并于2025年3月在CY Cergy Paris University的ETIS實驗室確認我的論文注冊后正式啟動。

研究背景

風險

“人工智能”(AI)一詞至今仍是一個備受爭議的話題。然而,為了本文的目的,有必要對其進行定義。我們將采用公眾、行業和官方機構最普遍接受的定義,即將人工智能描述為一種旨在執行通常由人類完成的智力任務的技術(英國政府,2021年)。

這個新詞最初是由科學家在一個旨在研究機器模擬人類推理能力可能性的學術項目中構思和使用的(McCarthy 等人,1955)。這些能力涵蓋了當前生成式人工智能系統的主要特征:語言操作、基于神經網絡的架構,以及基于海量數據的自我提升或學習能力(機器學習、深度學習)。

與“機器智能”等其他術語相比,這個矛盾修辭法更受青睞,它通過強烈的智能內涵將機器和人類的世界結合在一起,有助于激發人們對這一新計算機技術領域的強大想象力(Gentes,2017)。

人工智能技術設備的普及化自然引發了人們對其使用方式及其社會影響的質疑。這些問題早在首批公共生成式人工智能服務發布之前就已存在(聯合國教科文組織,2020),其重要性在2022年11月下旬發布的ChatGPT等服務中得到充分體現。OpenAI的對話界面以及隨后推出的許多其他界面在短短兩個月內就擁有了1億用戶,并被廣泛采用,尤其是在年輕用戶群體中。到2024年,盡管三分之一的法國人表示使用過人工智能,但69%的18-24歲人群和37%的12-17歲人群在其職業或教育生活中使用過人工智能(Arcep、Arcom、CGE、ANC,2025)。

人工智能的風險在文獻中經常被討論。其中包括加劇社會不平等、強化現有偏見以及對隱私和個人自由的不利影響。此外,人工智能的設計流程和實施缺乏透明度,個人難以理解和掌控這項新技術如何影響他們的生活。然而,一種融合技術專家、設計師、社會學家和法律專家的多學科方法,或許有助于開發更符合倫理、更具包容性且更尊重人權的人工智能(Crawford & Bury,2022)。

然而,人工智能的負面影響可以通過以用戶為中心的設計方法和適當的中介機制來抵消,從而促進其應用。例如,它的益處可以體現在提升法國政府數字服務的包容性上。對于相當一部分甚至連日常行政任務都難以完成的公民來說,這些服務往往非常復雜(Villani 等人,2018)。

私營部門的許多其他服務也面臨同樣的困境,尤其是銀行。銀行的組織結構復雜、法律和安全限制以及某些技術基礎設施的陳舊,可能導致部分客戶被排除在外,尤其是那些缺乏數字素養或數字技能有限的客戶(法國國家統計局,2023)。然而,這并沒有減緩法國傳統銀行越來越多服務的非物質化進程。為了應對不斷變化的客戶使用習慣以及新冠疫情的影響,向數字渠道的轉移甚至有所加速(法國公共關系委員會,2022)。

然而,如果過去十年中面臨寫作和數學困難的個人比例一直在下降(INSEE,2024)——作為數字渠道的替代品——法國銀行仍然強烈建議金融機構實施旨在促進銀行包容性的舉措。

然而,這些舉措可能會受到法國傳統零售銀行商業模式的阻礙。這些銀行依賴密集的實體分支機構網絡,并且傾向于青睞富裕客戶,與這些客戶建立密切關系能帶來最大的利潤。相反,利潤較低的弱勢群體則要支付高昂的費用,滿足嚴格的資格標準,并且幾乎無法獲得針對其特定需求的定制服務,這進一步加劇了他們的邊緣化。這一悖論是法國銀行業的核心問題,盡管法國銀行業擁有包容性的監管框架,但邊緣家庭仍然持續被排除在金融之外(Pinos,2019)。

研究領域

這項研究是在數字部門進行的,該部門是 BPCE 集團數字和支付中心的一部分,我在那里擔任設計總監,負責用戶體驗設計。

BPCE集團是法國第二大零售銀行。其主要機構包括儲蓄銀行(Caisses d'Épargne)和大眾銀行(Banques Populaires)網絡。截至2023年12月,該集團擁有3500萬客戶,其廣泛的銀行服務幾乎涵蓋了“自然人”個人銀行客戶的所有需求。

BPCE集團的數字部門負責設計和統籌開發面向集團旗下大部分機構(儲蓄銀行、大眾銀行等)個人和專業客戶的銀行應用程序。過去十年,該部門在數字化轉型的背景下,在遠程銀行設備上開展的工作凸顯了銀行服務使用相關問題的復雜性。

在這些設備中,BPCE 集團多年來一直提供個人財務管理 (PFM) 服務,旨在簡化客戶的費用控制、預算制定和跟蹤。

作為設計工作的一部分,我們對這些服務的用戶進行了調查,結果表明個人理財領域的需求和使用方式存在很大差異。這種差異一方面與每位客戶獨特的財務狀況有關,另一方面也與他們的個人特征有關,例如他們的金融教育水平、個人經歷、偏好或在獲取銀行服務時可能遇到的困難。

有些客戶采用非常結構化的預算管理方法,力求預測銀行賬戶的資金流入和流出。另一些客戶則積極主動,參與資產投資和優化。有些客戶并不尋求財務狀況的整合視角,而是頻繁調整日常管理。許多客戶必須定期做出艱難的權衡,優先考慮自身的基本需求;而另一些客戶則相反,很少參與其中,試圖將財務管理部分甚至全部委托給他人。

此外,除了這些個人限制或偏好之外,這些設備的用戶還存在其他性質的需求。事實上,在法國,10% 的 18 至 64 歲成年人在閱讀、寫作和理解簡單文本等基本讀寫能力方面存在困難。此外,12% 的成年人在計算方面面臨挑戰,這影響了他們解讀數字數據的能力(法國國家統計局,2024 年)。

讀寫和算術能力對于理解和解讀目前大多數公共財政管理系統 (PFM) 中存在的圖表至關重要。因此,很大一部分法國民眾可能無法使用目前設計的公共財政管理系統 (PFM) 工具。

事實上,銀行提供的私人理財賬戶(PFM)的使用率仍然低得驚人。雖然三分之一的法國人知道這些賬戶的存在,但只有10%的人表示經常使用。這些設備的棄用率非常高,通常在首次使用后不到5天就發生了(Score Advisor,2020)。

假設和跨學科性

我們的假設是,人工智能代表著一個機會,讓我們能夠在研究項目框架內(Findeli,2004)從新視角來設計這些設備。該框架依賴于創建實物和演示器,旨在通過實證比較新型交互設備與現有解決方案的性能,來評估其滿足銀行用戶個人財務管理需求的能力。

這一假設位于設計科學的交叉點,因為我們對與人工智能、信息和通信科學相結合的服務設計實踐感興趣,因為我們的目標是了解這些新界面產生和支持的社會、符號和技術中介的形式和含義,促進銀行與其客戶之間的互動。

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書目研究報告

銀行技術的歷史

我們閱讀材料的主要方面在于金融機構物質文化的歷史,以及技術如何改變——并持續改變——用戶與其日常使用服務之間的關系。本論題的視角在于貨幣和金融物質文化的動態變遷。事實上,目前存在著一種日常交易手段系統性非物質化的趨勢。然而,值得注意的是,從歷史上看,這是一個相對較新的現象,是由技術進步、經濟邏輯和政治選擇共同促成的,例如歐洲央行創建數字歐元的項目,以及內政部長熱拉爾德·達爾馬南(Gérald Darmanin)于2025年5月22日在參議院委員會面前呼吁消除現金的使用以打擊金融犯罪。

自會計發明以來,貨幣、資本和商業交易一直依賴于有形的物質基礎。牲畜是古代物質財富的象征,其詞源與拉丁語“pecus”相關,后者演變為形容詞“pecuniary”。在古埃及或印度,貴金屬被制成珠寶,并被視為貨幣。工業時代初期的銀行建筑靈感源自古代作為價值儲存地的寺廟。賬簿、印章、匯票,以及后來的紙幣(Hoggson,2007)。因此,向非物質流動的轉變標志著與這種延續數千年的物質支撐傳統的徹底決裂。

然而,銀行一直是計算機技術開發和應用的先鋒行業之一,尤其是在優化內部流程方面。自20世紀90年代以來,人們就開始嘗試使用自然語言處理技術,并在與復雜軟件系統交互的過程中發現了改進(Harris,1992)。然而,由于當時系統計算能力有限,自然語言在用戶界面中鮮有應用,直到人工神經元和深度學習的概念再次出現,這在一定程度上得益于2012年ImageNet競賽中圖像識別技術的進步(Yann Le Cun,2019)。

基于語言模型的最新進展,尤其是Transformer算法架構(Vaswani等人,2017)的推動,銀行業目前正在面向客戶端的設備上開展新的實驗。這些算法使得評估幾年前大多數消費者服務設計師無法企及的交互系統成為可能,例如,能夠生成個性化的財務管理建議(Schlosky等人,2024)。這些算法的實用性已得到驗證。然而,基于本次實驗中采用的幾代模型,所提供的建議仍然相當通用,響應也仍然不完整。最重要的是,這些系統仍然難以根據用戶的具體情況,在所提出的解決方案之間建立相應的層級結構。

設計研究與物質性

設計將被視作一種設計實踐,它允許從材料中涌現出新的形式,并理解該領域以及用戶所面臨的問題(Gentès,2022)。在此,材料性是一個重要的方面,無論它是作為操作基礎的原材料,最終轉化為設計行為所產生的物品,還是以其最終形態成為一種文化實體。無論其性質如何,這都是正確的,因為任何人類創造的傳播媒介,都會通過其創造者和接收者的介入,獲得一種文化存在的形式(Jeanneret,2008)。

在本文中,我們旨在將人工智能視為一種媒介,一種旨在產生新的和理想體驗的原材料(Simon,1988),而不是事后添加的簡單技術模塊。

作為自身轉型的參與者,人工智能材料展現出我們需要進一步理解的技術符號學特性。因此,我們的研究將聚焦于其特定的能動性(Gentès,2022)。我們將探索依賴于代理(即具備一定行動能力的部分自主設備)的人工智能系統所產生的體驗特征。

這種設計方法標志著用戶與數字媒體之間關系的轉變,直到最近,數字媒體才被視為人類轉型程序和項目的執行者(Jeanneret,2011)。

借助人工智能,數字媒體可以積極充當個人與銀行等機構之間的中介。它通過界面實現這一目標,這些界面不僅能夠將用戶的請求翻譯成行政和技術語言,還能生成個性化響應并引導用戶獲得合適的服務(Villani 等人,2018)。因此,人工智能將不再僅僅傳輸或提供信息,而是會根據用戶的個人資料和上下文,對信息進行轉換,并優化其可理解性和相關性。這種從媒體到中介的轉變預示著新的委托形式,人工智能將在翻譯、支持和個性化方面發揮積極作用。

金融包容性領域的決策設計

對個人理財的研究需要打破刻板印象,尤其是那些圍繞經濟脆弱家庭的刻板印象。實施真正促進普惠金融的戰略和系統,需要了解他們的日常生活,觀察復雜的生活環境和軌跡,從而避免刻板印象。貧困往往伴隨著信息獲取渠道的匱乏和不準確的信念,這使得決策更具挑戰性,因為容錯空間很小(Banerjee & Duflo,2014)。

信息不完整、認知局限以及反復使用可能引入系統性錯誤的判斷啟發式方法,也會導致決策出現偏差。在此,“自由主義家長制”可以為產品和服務的設計者提供理由,引導個人做出有利于自身的選擇,而無需訴諸強制手段或剝奪自由(Thaler & Sunstein,2003)。

然而,合法性問題以及影響個人用戶選擇的風險在今天變得更加重要,因為像 ChatGPT 這樣的大型語言模型 (LLM) 擁有超越人類的論證能力。當它們能夠獲取關于人類對話者的社會人口統計數據(即使有限),例如年齡、性別或教育水平時,情況尤其如此 (Salvi 等人,2025)。

HMI 和 AI:挑戰

自 ChatGPT 和眾多利用 LLM 技術的服務公開發布以來,許多基于自然語言的交互設備已成為學術界和/或工業界研究的課題。保險公司 Alan 就是一個很好的例子,它評估了一款專門用于健康相關咨詢的對話代理。在預約就診日益困難的背景下,這款人工智能代理部分取代了人類顧問來解答投保人的問題。對比測試表明,用戶更喜歡與機器互動,因為與專家相比,機器的響應被認為更清晰,而且幾乎是即時的。這種前所未有的響應速度改變了交流的動態。對話變得更加流暢,鼓勵患者提出更多問題并獲得更多信息(Lizée 等人,2024)。這種體驗挑戰了“患者偏好人際互動”的假設,因為在某些情況下,與人工智能的互動可以促進傳統方式可能無法實現的參與度。

人工智能也給其設計者帶來了挑戰。人工智能的本質與人類對它的本能感知之間存在著不對稱性。從最初的基于語言的計算機界面實驗開始,我們就觀察到人類用戶傾向于假設算法生成的響應中存在思考和意圖,即使這些算法是基于相對簡單的符號邏輯基礎進行操作,而無需理解上下文或內容。這種效應至今仍被稱為“伊麗莎效應”,以麻省理工學院約瑟夫·魏森鮑姆于20世紀60年代末開發的計算機程序命名,該程序可以根據預編程腳本模擬自然語言對話。

這種認知也可能出現在設計師與其材料的互動中,尤其是在涉及人工智能代理時。雖然計算機在符號計算和語言生成方面能夠達到甚至超越人類的能力,但它們在某些看似微不足道的任務上仍然不夠熟練。這對于基于人工智能的交互系統的用戶和設計師來說尤其違反直覺(Moravec,2009)。

這種不對稱會模糊設計師對人工智能能力和局限性的認知。他們很難把握人工智能系統的潛力,因為他們通常缺乏這方面的專業訓練,而且直到最近才開始缺乏與人工智能交互原型的工具。這導致他們與開發人工智能的工程師之間存在差距(Dove 等人,2017)。

因此,作者呼吁更好地將設計師融入項目,以便他們能夠參與指導項目并定義用戶需求,然后與專業數據科學家合作開發、訓練或增強他們所依賴的人工智能模型。這些對產品驗證的貢獻可以使設計師成為算法客觀性能與其主觀效用值之間一致性的保證者。了解機器學習邏輯和工具是設計師確保設計能夠憑借適應人工智能時代的方法論繼續成為創新驅動力的先決條件 (Colombo & Costa, 2021)。

目標

在本論文中,我們旨在探討四個研究問題,這些問題將引導我們研究用戶(特別是最脆弱的用戶)與銀行之間的關系、這些組織部署的策略及其實施的影響、人工智能在設計項目中的貢獻,以及變革性技術的出現導致的設計實踐的轉變。

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這些問題顯然位于服務設計(Buchanan,2015)、系統設計(Buchanan,2019)以及計算技術融入創新和創造過程所引起的轉變(Gero,2000)研究的融合點。

⒈ 第一個問題

財務脆弱人群或缺乏數字素養的人士如何使用現有的零售銀行服務?目前限制他們自主性的障礙有哪些?如何通過建模他們的需求來促進金融包容性的系統設計?

⒉第二個問題

零售銀行為客戶提供哪些機制來促進日常資金管理?這些機制的目標客戶是誰?有些銀行是否希望促進普惠金融?這些機制的設計是否有指導原則,例如可解釋的人工智能?這些機制在多大程度上滿足了用戶的需求,或者未能完全或部分滿足用戶的需求?

⒊ 第三個問題

人工智能系統如何增強銀行客戶(尤其是最弱勢群體)的信任、理解和明智的財務決策?哪些設計原則和可解釋性形式可以幫助解決基于人工智能代理(這些代理能夠影響用戶的關鍵決策)設計服務時固有的主要矛盾?又該如何衡量其影響?

⒋第四題

哪些工具、方法、原則、模型和用戶界面組件可以在整個設計周期中支持基于人工智能的銀行服務的設計,以確保以人為本的體驗符合道德和監管要求,以及它們如何改變此類組織內的數字服務設計實踐?

 

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UI 彈窗設計總結篇

濤濤

彈窗在 APP 中無處不在,這段時間剛好在整理彈窗組件相關內容,所以想和大家分享一下彈窗的設計思路。

UI 設計死摳的細節

濤濤

作為一名專業的 UI 設計師,難免會有一點強迫癥,時常因無法平均的像素而苦惱,恨不得所有的元素都達到完美統一。

桌面端界面設計 | 設計儀表盤時應避免的 6 個 UX 設計錯誤

杰睿

來源網址 — https://dribbble.com/shots/24659454-Customer-Journey-CRM-Dashboard

儀表板在企業應用程序中扮演著至關重要的角色,它為用戶提供重要數據的結構化視圖。然而,設計不佳的儀表板可能會導致混亂、效率低下和用戶失望。精心設計的儀表板不應僅僅顯示數據,而應提供有意義的信息,幫助用戶快速做出決策。

為了確保有效的儀表板體驗,請避免這六個常見的 UX 設計錯誤。

1.導航結構不佳

導航是任何儀表板的支柱。許多設計師犯了一個錯誤,將所有導航選項塞進一個菜單中,導致用戶難以找到必要的功能。

最佳實踐:

  • 使用頂部的全局導航來執行配置文件、設置和注銷等關鍵操作。
  • 儀表板特定的導航放在左側以組織視圖、數據類型和工具。
  • 利用面包屑為用戶提供深入瀏覽內容的清晰路徑。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/24191273-Sales-Analytics-Dashboard

2. 忽視用戶的心智模型

用戶在與儀表板交互時,期望其結構合乎邏輯且熟悉。如果菜單類別和標簽不符合他們的預期,儀表板就會變得缺乏直觀性。

最佳實踐:

  • 進行用戶研究以了解用戶期望如何查找信息。
  • 使用卡片分類等技術根據用戶行為來組織菜單項。
  • 確保命名約定和菜單結構符合用戶的期望。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/24481340-Syncrowave-CRM-Dashboard

3. 使用錯誤的數據可視化

選擇錯誤的圖表類型會使數據更難解讀。有些可視化更適合比較,而有些則更適合趨勢圖或單個數據點。

最佳實踐:

  • 在選擇可視化之前,了解數據背后的信息。
  • 使用條形圖為了進行比較,折線圖了解趨勢,以及餅圖比例。
  • 保持可視化簡單,避免不必要的復雜性,避免讓用戶感到困惑。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/24061999--Exploration-Finance-Data-Charts

4.依賴靜態內容

儀表盤應該提供實時、可操作的洞察。如果內容每天都一樣,用戶就沒有理由重新訪問儀表盤。

最佳實踐:

  • 關注根據實時數據定期更新的動態內容。
  • 突出顯示需要用戶注意的關鍵更新,例如警報或性能變化。
  • 使用交互式小部件,讓用戶深入了解特定數據。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/24571531-DisputeFox-Credit-Score-Dashboard

5.過多的空白和填充

許多設計師將網頁設計原則應用于儀表盤,導致過多的空白,迫使用戶進行不必要的滾動。對于儀表盤而言,效率才是關鍵。

最佳實踐:

  • 保持設計緊湊,同時保持可讀性。
  • 確保只需最少的滾動即可訪問重要數據。
  • 使排序、搜索和過濾等全局交互易于訪問。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/22543517-Crypto-Web-Dashboard

6. 沒有針對不同的用戶角色進行設計

企業儀表板服務于具有不同需求的多種用戶類型。千篇一律的通用儀表板通常會導致效率低下。

最佳實踐:

  • 識別不同的用戶角色及其特定需求。
  • 提供基于角色的視圖,以根據工作職能定制信息。
  • 進行用戶測試以驗證每個角色是否可以輕松訪問相關數據。

例子:

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來源網址 — https://dribbble.com/shots/25007872-SportX-UI-Kit-Charts-Sources

現實世界中精心設計的儀表盤示例

以下是一些遵循良好用戶體驗原則的實時儀表板示例:

  1. Google Analytics——提供清晰的數據可視化和可自定義的視圖。
  2. Salesforce 儀表板——為銷售和營銷團隊提供基于角色的數據。
  3. Tableau 儀表板— 支持使用動態內容進行交互式數據探索。

精心設計的儀表板不僅僅是數據的展示,它更是一個幫助用戶高效做出明智決策的工具。通過避免這些常見的用戶體驗錯誤,您可以創建一個既用戶友好又功能齊全的儀表板。優先考慮導航,滿足用戶期望,選擇合適的可視化效果,并專注于基于角色的動態內容,以確保無縫的體驗。

桌面端界面設計 |審美積累|AI 電商 SaaS 后臺界面

杰睿

 

推薦人群:
正在做電商后臺/智能推薦界面設計的交互設計師
研究 AI 場景下 UI 信息組織邏輯的產品設計師
想提升 B 端項目視覺控制力的視覺設計師
 
在信息密集的 B 端 SaaS 產品中,如何用清晰、節制而具有未來感的設計,提升用戶的效率和信任感?Stockify 的界面是一個值得研究的參考。一款聚焦 AI 推薦和智能庫存管理的電商 SaaS 工具。這類產品的設計挑戰在于 —— 如何讓用戶信任 AI 決策,并在復雜的信息中快速做出行動。它不是做“好看”的界面,而是通過界面傳達控制感與專業感

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UI 風格關鍵詞

冷靜克制的配色:以白+淺灰為底,輔以低飽和綠色作高亮,既保留科技感,也不過度強調“智能”噱頭。
數據可視化有“敘事性”:不是堆圖表,而是用卡片、圖表、按鈕組合講一個“運營邏輯”的故事。
干凈的留白與柵格:高度模塊化布局,讓信息有序展開,適合處理高頻交互與海量數據。
可解釋的 AI 推薦:每個 AI 操作都有 hover 提示或“查看依據”,提升透明度與用戶信任。

值得借鑒的細節

儀表盤設計 首屏不是炫技的數據,而是四個“關鍵運營指標卡片”,強調日常可操作性。顏色僅用于警示和趨勢,不做裝飾。
卡片式推薦模塊 推薦商品按“推薦邏輯”分組,卡片下方標注 AI 原因(如:熱銷趨勢、庫存過剩),兼顧用戶理解和操作動機。
側邊欄導航 折疊/展開狀態下都能維持清晰的視覺錨點,圖標+文字結構統一,適合中長時間使用場景。
動效克制合理 hover、切換、加載等動畫幾乎不搶戲,節奏穩定、響應明確,能很好融入專業環境中。

設計思路總結

Stockify 的這套 UI 并不追求酷炫視覺,它更強調的是:如何通過克制美學+可解釋系統,把復雜的電商決策過程變得“有章可循”。這對 AI 相關后臺設計是個非常關鍵的提示。
蘭亭妙微(m.qdjdjx.cn )是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan

北京ui設計服務【原創】人工智能大模型管理平臺UI設計案例分享

杰睿

 

項目背景

在當下數字化浪潮中,各類大模型如語言、圖像生成模型不斷涌現,企業與機構對其應用需求激增。然而,模型開發流程繁瑣、部署成本高昂,不同模型間數據交互與共享困難重重。同時,模型性能優化、安全管理等問題亟待解決。在此背景下,大模型管理平臺應運而生,它旨在整合資源,簡化模型開發與部署流程,提升模型性能與安全性,為各行業高效利用大模型提供有力支持,助力人工智能技術深度融入業務。
該系統的原首頁中信息量比較少,在設計時除了對頁面美觀的優化,從內容、布局、用戶使用場景、使用習慣、交互方式等方 面也進行考慮,增加了一些統計的圖表, 「歷史訪問信息」采用卡片式列表,突出模塊和內容。同時增加「個人上傳記錄」信息和「歷史訪問信息」可以進行 切換查看。

項目概述

產品定位

大模型管理平臺定位為人工智能領域的核心樞紐。它是模型全生命周期的智慧管家,從研發時整合數據與算法資源,到部署時適配多元硬件環境,再到運營中實時監測性能,全方位守護。同時,它也是跨行業的賦能引擎,為金融、醫療、制造等行業提供定制化模型服務,加速業務智能化轉型。

目標用戶

大模型管理平臺的目標用戶廣泛且多元。科技企業研發團隊、金融機構從業者、醫療行業的研究人員和臨床醫生、教育領域的課程開發者與教育科技企業。此外,政府部門進行城市規劃、交通管理等決策時,也能從平臺獲取支持。這些用戶都期望通過大模型管理平臺,挖掘數據價值,實現業務的智能化升級 。

設計風格

系統首頁重構信息組織架構,豐富信息 和數據,同時頁面采用精美的圖標和小 插圖提高頁面的精細美觀度。 設計風格采用簡約的設計語言,清晰、 簡潔和直觀的表達方式,模塊化布局, 強調的是界面強調可復用性和通用性, 配色采用經典藍色,藍色具有很好的兼 容性,可以與多種顏色搭配使用,形成 和諧的視覺效果。
 
 

設計亮點

首頁其他方案欣賞

 

如何做好 UI 設計

濤濤

本文圍繞 “如何做好 UI 設計” 展開,分享了一系列相關要點

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