AI如何赋能银行视觉设计工作流

过去一段时间，AI生成的图片和视频频繁出现在我们的视野中。

从一句文字生成一张图，让静态人物产生动作，甚至快速构建过去需要拍摄和后期制作才能实现的场景——这些能力不断刷新我们对内容生产的想象。

但对设计团队来说，真正值得关注的问题，已经不再是“AI能不能生成一张好看的图”，而是：

> 当AI进入真实项目，面对明确的传播目标、品牌规范、交付标准和持续更新需求时，它究竟能够发挥怎样的作用？如果只看结果，AI似乎把设计变快了。

但这些数字不是“一键生成”的结果。它们背后是一连串更现实的问题：客户要得更快，品牌标准不能降低；AI可以批量出图，却可能每一张都长得不一样；视频可以生成，却随时会在人物、动作和镜头衔接上翻车。

真正困难的，从来不是让AI生成内容，而是让生成的内容进入真实项目，并且稳定交付。

当AI面对品牌规范、交付标准和持续更新需求时，它到底是玩具，还是生产力？

我们的答案不是从一次培训或一套理论中得到的，而是在项目里一步步被实践出来的。在近期的项目实践中，我们尝试将AI应用于年度账单H5、模块化海报和系列短视频制作。随着实践逐步深入，AI在工作中的角色也发生了变化：从前期的视觉探索，逐渐进入内容延展、动态素材生成和系列化生产。

从零散试探到动态叙事：AI能力逐步进入生产流程

这不仅提升了视觉生产效率，也让我们重新思考：创意应该如何被提出、验证和落地。

01 起点：AI还只是多数人的“玩具”

在年度账单H5之前，团队里已经用AI寻找灵感、做风格参考或头脑风暴。但这些尝试是零散的、个人化的：有人觉得好用，也有人觉得生成结果不稳定，只适合做概念图。

它没有明确的生产边界，也没有进入正式交付，更谈不上成为团队共识。

直到一个重要项目出现，零散尝试第一次进入了真实交付流程。

02 机遇触发：工行年度账单H5，首次正式验证

2025年初，工商银行e生活信用卡年度账单H5启动。摆在团队面前的难题，并不只是完成一组数据页面：年度账单包含大量数字和消费记录，如果只是把数据依次排出来，很容易准确却没有记忆点；但如果一味追求视觉效果，又可能削弱金融信息应有的清晰度与可信度。

我们真正需要解决的是：怎样把一年的消费轨迹，转化成用户愿意看完、愿意分享的个人记忆？

先确定的不是页面，而是一套能够贯穿全程的概念

前期风格探索中，团队用即梦快速测试了3D风格与毛毡质感两套方向。原本停留在“语言描述+参考图”层面的沟通，变成了可见、可比较的页面选择。AI没有替客户做决定，却让决定发生得更早。

最终选择毛毡，并不是因为它更“像AI”，而是因为柔软、温暖的材质能够中和金融数据的理性，也能连接岁末节庆、礼物和新年祝福的情绪。

在此基础上，我们提出“e生活惊喜盲盒”的核心概念：把用户全年的数据封装成一只等待开启的年度盲盒。盲盒里承载十种祝愿，分别对应欢乐、幸运、财富、希望、健康等不同生活侧面；用户浏览完账单后，还会获得属于自己的年度标签和分享海报。

这让项目从“年度数据汇总”转变成了一段有起点、有发现、也有分享出口的体验。数据不再只是结果，而成为打开盲盒时逐步出现的生活线索。

把抽象数据翻译成有情绪的年度标签

进入账单页后，团队没有采用单一模板重复套用，而是按照不同数据维度建立一套情绪化标签系统：坚守、幸运、财富、欢愉、经营、成就、积累、探索……每个标签既对应具体行为数据，也配有一句更接近日常语言的祝福。

例如，登录频次被转译为“坚守”，消费与信用价值被转译为“财富”，购物、抽奖和生活场景则分别获得对应的毛毡角色与道具。蓝色信息底板保证数据可读，毛毡元素负责建立温度；理性信息与感性画面各自承担不同任务。

为了保证多页面之间的统一，我们固定了天空蓝背景、云朵、城市、毛毡材质和标签气泡等视觉母题，再由AI延展奖杯、存钱罐、购物车、礼盒等场景素材。设计师随后在PS中统一光影、比例、构图和信息层级。

分享页不是附属页面，而是整个故事的情绪落点

年度账单的最后一步，是让用户把数据结论转化成一句愿意表达的自我描述。团队把十句祝愿分别设计成十组卡通吉祥元素，并匹配十种颜色的毛绒福卡：招财、健康、颜值、好运、行动力等不同主题，都拥有独立的图形组合和传播文案。

用户可以挑选最喜欢的祝福生成分享页，再把福卡分享给好友。至此，账单完成了从“我看到了什么数据”，到���这组数据如何描述我”，���到“我愿意把什么样的自己分享出去”的转变。

AI进入了哪些环节，又停在哪里？

这套H5的画面构思和叙事逻辑由团队完成；即梦主要参与风格测试、人物与场景素材生成，以及同一视觉体系下的页面元素延展；设计师使用PS完成筛选、重组、精修、排版与品牌统一；AE及前端继续承担动效和交互。

AI负责素材生成与延展，团队负责概念、整合、精修、动效与开发

全部页面的视觉初稿约一周完成，但初稿之后仍有漫长的细节工作：业务审核、数据校验、动效打磨、客户反馈与开发协作都无法被一键压缩。AI显著缩短的是前期探索和素材生产，而不是整个项目周期。

这次项目最重要的结果，不是生成了多少张图，而是跑通了“概念先行—AI延展—人工统一—动态落地”的完整工作流。

年度账单H5完整工作流：概念、生成、精修、动效与开发

03 高频生产：模块化设计让内容持续生长

如果说年度账单H5解决的是一次完整体验的视觉叙事，那么日常运营面对的则是另一类问题：如何在有限时间内，持续输出统一而又不重复的品牌内容？每个活动的场景不同，交付节奏却越来越快。

系列运营海报：不同消费场景，共用一套品牌骨架

如果每张海报都从零构思、生成和精修，AI的不确定性反而会带来额外的筛选与修正成本。一次做快不代表能够持续做快。

做一张好看的海报不难，难的是做一百张还能保持统一。

为此，我们把AI生成能力与模块化海报设计结合，将海报拆解为若干相对稳定或灵活变化的部分：

• 固定层：品牌标识、基础色彩、底部行动区，保持稳定。

• 规则层：标题、优惠数字、合作平台和二维码，按规则替换。

• 变量层：人物、场景与主题元素，交由AI灵活生成。

在这套结构中，AI在这里承担的，不只是生成一张主视觉，而是扩展模块化系统中的可变内容。AI负责“填空”，设计师负责控制构图、信息层级、品牌露出和视觉完成度。设计师的角色也发生了变化：不再只是从零画图，而是成为画面的控制者和系统的维护者。

单张海报初稿由此稳定在半天左右。更重要的是，素材和版式能够持续积累，效率从一次性的爆发，变成了一套可以复用的生产机制。

04 主动拓展：不是客户要视频才临时组队，而是能力等到了项目

当静态内容的工作流逐渐稳定，团队开始问一个新的问题：下一步呢？

即梦、海螺、可灵等AI视频工具快速迭代。没有人下指令，团队开始主动测试不同工具和镜头。早期实验并不顺利：角色前后不一致、动作怪异、镜头衔接生硬、细节经不起推敲。视频生成的不确定性，比静态高出一个量级。

失败率很高，但每一次失败都在告诉我们：什么能做，什么不能做。

这些实验并没有立刻变成项目，却让团队逐步摸清了不同工具适合的镜头类型，以及必须依赖人工完成的部分。

《四大名著话保险》：让前期积累正式落地

横琴人寿《四大名著话保险》系列出现时，前期积累终于遇到了合适的应用场景。项目需要把经典文学情节转化为保险话题，既要有熟悉感，也要保持多集内容的风格和叙事统一。

脚本与客户反复打磨后，团队用即梦生成关键帧，再根据镜头特点使用海螺、可灵等工具生成动态片段，最后通过剪辑、字幕、配音、音效与包装完成成片。四集视觉制作约一周。

从策划、分镜到后期整合：系列短视频仍然是一条完整的生产链

不同工具处理不同镜头任务，最终由团队完成整合

真正的难点并不是生成一个有冲击力的镜头，而是让不同片段共同服务于同一条内容主线。AI提供画面和运动，人仍然负责故事、取舍与最终整合。

05 回头看：我们建立的不是工具清单，而是多层级能力

这条路径并不意味着工作流已经建设完成。人物一致性、版权与合规、生成素材的资产化沉淀，以及不同项目之间的复用方式，仍然是下一阶段必须解决的问题。

但至少，我们已经从“会不会用某个工具”，走到了“如何让不同工具在流程中发挥稳定作用”。

结语：当能力被封装进流程，时间才会回到创意

回看这些项目，AI带来的变化并不只体现在“做得更快”。

它让创意更早被看见，让平面与视频之间的边界逐渐模糊，也让同一套视觉语言能够延展到更多内容和传播场景。

对我们而言，下一阶段的重点不只是继续尝试新的AI工具，而是逐步建立一套连接策划、设计与短视频生产的工作流：让AI参与探索，让设计完成判断，让系统支撑持续生产，也让技术最终服务于更准确、更有温度的品牌表达。

当AI真正进入设计工作流，改变的或许不是某一张图、某一支视频，而是我们将一个想法变成内容的整个过程。

飞翰方案

作为银行数字化营销的可信伙伴，飞翰依托数字权益采购平台为商业银行提供 800+ SKU 一站式接入能力，结合数字采购平台与权益平台对接能力，可在拉新获客、积分商城运营、信用卡促活、APP MAU 提升等场景下快速落地。当前，飞翰数字权益解决方案已服务于多家国有行与股份行的实际业务场景。