随着金融科技的快速发展和金融机构数字化转型的深入推进，金融产品的用户体验越来越受到重视。以往金融产品界面的设计流程往往需要投入大量的人力资源，从需求分析到最终交付通常需要数周甚至数月的时间，这种传统的界面设计方法已经难以满足当前金融行业快速迭代创新的需求。与此同时，金融产品的界面设计还面临着专业人才短缺、设计标准不统一、创新突破困难等多重挑战。基于大模型的辅助设计方案为解决上述问题提供了全新的思路。通过将深度学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术与传统设计方法相结合，大模型辅助设计能够显著提升设计效率、降低设计成本，并为金融产品创新提供强有力的技术支撑。本文基于科技开发与运行“6D”方法论(如图1所示)，即需求分析(Demand & Requirement Analysis)、系统设计(Design of System)、系统开发(Development of System)、调试与测试(Debugging & Testing)、部署与运维(Deployment & Operations)和信息安全(Defense & Information Security)，面向其中系统设计(Design of System)细分领域，提出大模型辅助设计“4I”应用框架体系，以期为大模型辅助设计在金融领域的应用研究提供借鉴。

图1 科技开发与运行“6D”方法论

一、金融机构信息系统页面设计发展现状

在数字金融蓬勃发展的今天，金融机构面临着用户需求多样化、业务场景复杂化、监管要求严格化等多重挑战。具体来看，在金融机构信息系统开发过程中，页面设计相关场景已逐步呈现出数字化、智能化趋势，注重用户体验和交互设计，需不断优化以适应市场需求，同时也面临合规性、安全性等多方面要求。目前，金融机构信息系统的页面设计工作中已经广泛应用了各种专业的原型/UI设计工具，如MasterGo、Axure等。虽然这些专业工具和技术的应用为解决上述问题提供了有力支撑，但当前金融机构信息系统页面设计仍存在一些问题，主要表现如下：

一是设计效率难以满足快速创新的需求。一方面，传统的界面设计流程耗时长，涉及需求调研、方案设计、评审反馈、多轮迭代等诸多环节，从而导致设计和迭代周期较长，很多时候难以跟上需求变化的步伐。另一方面，设计资源的调配也面临困难，优秀设计师资源稀缺，供需矛盾日益突出，往往难以快速响应业务需求。

二是设计成本居高不下。随着金融产品的持续创新和迭代，设计团队规模不断扩大，高质量的设计人才稀缺且成本高昂。同时，金融机构往往还需要购买各类设计工具和素材资源，增加了固定成本的支出。此外，由于需求理解存在偏差、设计标准不统一等原因，设计成果往往需要多次返工修改，进一步增加了设计成本。

三是设计规范难以统一。金融机构通常设有多个产品设计团队，不同团队之间的设计风格和标准存在差异。虽然多数机构制定了设计规范，但由于执行偏差，产品用户体验仍不一致。此外，随着产品线的扩展，设计资产管理也变得日益复杂。

四是创新突破瓶颈显著。传统设计方法主要依赖设计师的个人经验和认知，往往难以产生真正突破性的创新设计。设计师如果缺乏对海量市场数据的分析能力，则会影响到对创新方向的判断。同时，新的设计理念从提出到最终验证一般需要经过漫长的过程，从而进一步抑制了创新。

综上，上述挑战已经成为制约金融机构产品创新和用户体验提升的重要因素之一，积极探索大模型辅助设计，有望为相关问题的解决提供全新方案。

二、大模型辅助设计在金融领域的应用研究

本文创新提出了金融机构大模型辅助设计的“4I”应用框架体系，即Interface Design(大模型辅助界面设计)、Image Design(大模型辅助形象设计)、Inspiration of Design(大模型辅助设计灵感)以及Integration of Design(大模型智能设计集成)，以期为大模型辅助设计在金融领域的深入应用提供方法论支撑。

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Interface Design：大模型辅助界面设计

大模型辅助界面设计技术的实现涉及需求解析与理解、界面布局方案生成、样式风格生成和系统集成与部署四个环节。在需求解析与理解阶段，采用基于Transformer架构的大语言模型，对用户输入的自然语言需求进行深度语义理解;同时利用命名实体识别和关系抽取技术提取关键信息，并结合知识图谱技术构建金融领域专业知识库，增强对专业术语和业务流程的洞察;此外应用多模态学习模型，融合文本、图像等多种输入信息，以更准确地把握用户需求。在界面布局方案生成阶段，基于GPT架构训练专门的界面设计生成模型，输入为需求描述，输出为界面布局方案;同时构建大规模金融UI设计数据集，包含优秀案例的界面截图、布局描述、设计规范等;根据需求生成初步界面布局方案，使其符合设计规范和用户体验原则。在样式风格生成阶段，使用计算机视觉技术分析、生成设计图需要的色彩、字体、图标等视觉元素特征;调用设计工具的图层生成算法自动生成多层级结构的设计文件格式的图层信息，如导航条、输入框、按钮等;同时集成矢量图形处理技术，将图标位图设计元素转换为可缩放的矢量格式。在系统集成与部署阶段，采用微服务架构将各功能模块解耦便于扩展和维护;使用容器技术实现模型的快速部署和弹性伸缩;应用API网关技术统一管理服务接口确保安全性;同时集成CI/CD流水线，实现设计方案的自动测试和部署，并使用分布式追踪系统监控各模块性能及时发现并解决问题。通过上述技术的综合应用，从而实现功能强大、性能优异的大模型辅助界面设计系统，有效提升金融产品的界面设计效率和质量。

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Image Design：大模型辅助形象设计

大模型辅助形象设计主要涵盖智能图标生成、插画创作两个方面，均通过采用先进的AI技术来提升设计效率和质量。在智能图标生成方面，采用基于Stable Diffusion的定制模型，通过Fine-tuning技术在大规模金融图标数据集上进行训练，使模型能够精准理解金融领域的专业术语和视觉表现;同时通过集成自然语言处理模块，从而能够解析复杂的图标需求描述并将其转化为模型可理解的提示词;此外，为确保生成图标的一致性和规范性，通过开发基于深度学习的风格迁移算法，实现自动将公司品牌元素融入生成的图标中。在插画创作方面，主要聚焦多模态大模型和风格迁移技术，首先使用ControlNet实现文本到图像的精准控制，使生成的插画准确表达设计需求;而后应用Stable Diffusion的多种LoRA模型，基于已有的插画作品训练出符合品牌调性的定制模型;然后为适应不同尺寸需求，进一步开发基于强化学习的智能裁剪和扩展算法，从而能够在保持主体内容完整的同时自动调整构图;最后通过集成了基于深度学习的内容审核模块确保生成的插画符合金融行业的合规要求。上述技术的综合应用不仅可大幅提高形象设计的效率，还能提升设计质量的一致性和创新性。此外，通过API接口与主流设计软件集成实现了无缝的工作流程，进一步为金融产品的视觉呈现提供了强有力的技术支持。

3

Inspiration of Design：大模型辅助设计灵感

大模型辅助设计灵感主要涉及智能组件推荐、参考案例匹配、设计趋势分析三个方面。在智能组件推荐方面，通过嵌入(Embedding)技术建立设计组件和用户需求之间的关联，构建设计组件的特征向量数据库，使每个组件通过其属性、功能和使用场景生成相应的向量表示。智能组件推荐功能利用相似度计算(如余弦相似度)实现与用户需求的智能匹配和场景化推荐，可显著提升设计效率。在参考案例匹配方面，在收集并分析优秀设计案例的基础上，利用多维度检索模型进行分类和索引，通过嵌入技术将案例特征转化为向量表示，实现智能推荐相似案例的功能，并支持案例要素的分解与分析，为设计师提供灵感和参考。在设计趋势分析方面，结合AI技术对行业设计趋势进行深入分析，通过对用户行为数据的挖掘预测用户偏好的变化，提供创新设计建议，并评估设计方案的接受度，以期引领设计前沿，助力设计创新与突破。

4

Integration of Design：大模型智能设计集成

大模型智能设计集成主要包含知识库集成、组件库集成、工程转换集成和流程集成四个方面。在知识库集成方面，通过构建设计资产智能管理体系，结合设计知识图谱和嵌入(Embedding)技术，实现资产的智能检索;具体而言，设计知识图谱通过向量数据库存储设计资产的嵌入向量，使得相似性检索更加高效;通过运用大语言模型能够提供智能设计建议，帮助设计师快速获取相关信息和灵感，并通过自然语言处理技术理解设计需求的上下文。在组件库集成方面，主要通过统一组件库标准和嵌入技术实现组件的智能调用;向量数据库在其中起到了关键作用，能够根据设计师的需求和上下文动态推荐最合适的组件，确保设计规范的一致性;同时通过组件的版本管理，确保设计效率与质量的提升。在工程转换集成方面，利用生成式AI技术自动生成前端工程代码，支持多框架转换，确保代码质量与性能;通过集成检索增强生成(RAG)技术，能够在设计过程中动态检索相关案例和资源，提升生成内容的准确性和相关性，确保生成的代码不仅符合设计要求，还能在实际应用中表现良好。在流程集成方面，主要聚焦实现设计全流程的智能化升级，以期实现从需求对接到设计评审，再到协作沟通与效果评估各个环节均得到优化;通过自动化工具和智能分析，确保设计项目的顺利进行与高效完成;整体而言，这种集成不仅提升了设计的效率，还增强了设计成果的质量与可维护性。

三、大模型辅助设计在金融领域的应用优势

当前，上述基于“4I”应用框架体系的大模型辅助设计方案已在金融机构逐步开展应用，并逐渐较传统技术方案展现出差异化的领先优势。与国内外传统技术方案相比，传统方案主要采用设计组件拼装的技术方式，即通过预设组件库进行拼接来生成设计界面，该种方式尽管具有一定的快速性和直观性，但在生成的界面上存在一定的局限性，特别是在业务组件的灵活性和设计风格的多样性方面存在较大提升空间。大模型辅助设计方案主要基于大语言模型生成设计图层信息的方式，该方式的核心在于通过大语言模型直接理解和生成符合业务逻辑和设计需求的高保真图层信息，而非简单地拼接组件，因此生成的界面在如下多个维度上独具优势：一是业务组件的灵活性——大模型辅助设计技术能够根据用户的需求，动态生成高度贴合实际业务场景的设计界面，不受限于固定组件库的约束，从而提供更具定制化的解决方案;二是设计风格的多样性——大语言模型具备对设计趋势和风格的深度理解，可以轻松切换或融合不同的设计风格，满足用户对创新性和多样性的要求;三是迭代效率和交互深度——基于大语言模型的生成方式能够实现更快速的迭代，同时支持多轮对话进行调整，使设计师和产品经理能够更加高效地与模型交互，直接得到高质量的设计成果。综上，大模型辅助设计技术方案不仅可有效提升生成结果的整体质量，还能显著扩展设计可能性，提升设计的效率，降低设计成本，为金融产品创新提供了强有力的技术支撑。

实践表明，大模型辅助设计可实现设计效率的显著提升，设计方案输出量提升近3倍，设计周期大幅缩短，返工率明显降低。在成本控制方面，设计工具投入降低，新员工培训投入降低，设计资产管理成本和系统运维效率得到优化。在设计规范执行质量方面，组件使用的规范性、视觉风格的一致性、交互模式的标准化程度和设计资产的复用率方面均有所提升。

四、结语

本文面向大模型辅助设计在金融领域的应用与研究，创新提出“4I”应用框架体系，涵盖Interface Design(大模型辅助界面设计)、Image Design(大模型辅助形象设计)、Inspiration of Design(大模型辅助设计灵感)以及Integration of Design(大模型智能设计集成)，为大模型辅助设计在金融领域的深化应用提供理论支撑。

随着金融机构数字化进程的不断深化，在信息系统页面设计领域，设计智能化水平将持续提升，个性化设计将成为主流趋势，人机协同将引领设计模式的革新，大模型辅助设计有望成为金融产品创新的重要驱动因素。积极探索大模型辅助设计在金融领域的应用，有助于进一步降低设计成本、提升设计效率，并提升金融服务水平，对金融行业的数字化转型升级具有积极意义。

(华夏银行股份有限公司李大伟，龙盈智达(北京)科技有限公司陈生对本文亦有贡献)