我的职业生涯 我从21世纪初开始从事数字用户体验设计，最初在工业领域获得奖学金，后来转向视觉艺术。这条非传统的道路源于这样一种信念：我希望对人类环境产生切实的影响，这需要我结合艺术和工业这两个通常被视为对立领域的技能和文化参考。自然而然地，从我最初的职业经历开始，数字领域对我来说就是一个充满希望的新领域，能够满足我的好奇心和对实验的渴望。
此后，数字领域技术和使用方式的重大变革迫使我不断汲取新知识，以改进我的专业实践和定位，并理解新兴技术的潜力。例如，2002年互联网泡沫破灭后，在线商务蓬勃发展；2006年，社交网络兴起并扩张，媒体进入用户生成内容时代；以及2009年，移动数字设备使数字访问无处不在，改变了我们与世界和他人的关系。
二十五年的从业经验让我深刻理解设计实践如何因应科技的革新和设计师日益复杂的决策而发生转变。因此，我的实践从经验主义的创意方法，演变为以用户体验设计方法论为指导的战术性方法，进而发展为将生态系统维度融入设计的战略性方法。
多年来，通过设计进行研究一直是我职业方法的核心，这体现在我担任过法国国家铁路公司 (SNCF)、PSA/Stellantis 创新中心、AXA 等组织的职务，目前我在 BPCE 集团的数字部门担任数字设计总监。
这也体现在我不断涉足学术和研究领域。在交互式多媒体硕士课程中，我与一个学生团队设计了一个交互式设备，用于教授中学生图像分析；在法国国立高等装饰艺术学院的研究实验室里，我用了两年时间探索移动技术如何改变通信工具的使用方式，之后又为一个欧洲多模式移动出行项目做出了贡献；最后，我通过在设计学院的讲座介绍人工智能。
人工智能技术的加速发展及其被大众迅速接受，是近代科技史上最重大的变革之一。它标志着数字媒体发展的转折点，并预示着一场深刻的变革，将重新定义众多行业，并改变众多专业实践。人工智能改变了人与科技的互动模式，引发了伦理、经济和社会问题。这种转变要求设计师快速适应，并引发了他们对在机器能力增强的情况下应承担的责任和角色的思考。
因此，我决定在2024年启动一个博士项目，专注于设计基于人工智能的交互设备。该项目在获得公司同意并于2025年3月在CY Cergy Paris University的ETIS实验室确认我的论文注册后正式启动。
研究背景 风险 “人工智能”（AI）一词至今仍是一个备受争议的话题。然而，为了本文的目的，有必要对其进行定义。我们将采用公众、行业和官方机构最普遍接受的定义，即将人工智能描述为一种旨在执行通常由人类完成的智力任务的技术（英国政府，2021年）。
这个新词最初是由科学家在一个旨在研究机器模拟人类推理能力可能性的学术项目中构思和使用的（McCarthy 等人，1955）。这些能力涵盖了当前生成式人工智能系统的主要特征：语言操作、基于神经网络的架构，以及基于海量数据的自我提升或学习能力（机器学习、深度学习）。
与“机器智能”等其他术语相比，这个矛盾修辞法更受青睐，它通过强烈的智能内涵将机器和人类的世界结合在一起，有助于激发人们对这一新计算机技术领域的强大想象力（Gentes，2017）。
人工智能技术设备的普及化自然引发了人们对其使用方式及其社会影响的质疑。这些问题早在首批公共生成式人工智能服务发布之前就已存在（联合国教科文组织，2020），其重要性在2022年11月下旬发布的ChatGPT等服务中得到充分体现。OpenAI的对话界面以及随后推出的许多其他界面在短短两个月内就拥有了1亿用户，并被广泛采用，尤其是在年轻用户群体中。到2024年，尽管三分之一的法国人表示使用过人工智能，但69%的18-24岁人群和37%的12-17岁人群在其职业或教育生活中使用过人工智能（Arcep、Arcom、CGE、ANC，2025）。
人工智能的风险在文献中经常被讨论。其中包括加剧社会不平等、强化现有偏见以及对隐私和个人自由的不利影响。此外，人工智能的设计流程和实施缺乏透明度，个人难以理解和掌控这项新技术如何影响他们的生活。然而，一种融合技术专家、设计师、社会学家和法律专家的多学科方法，或许有助于开发更符合伦理、更具包容性且更尊重人权的人工智能（Crawford & Bury，2022）。
然而，人工智能的负面影响可以通过以用户为中心的设计方法和适当的中介机制来抵消，从而促进其应用。例如，它的益处可以体现在提升法国政府数字服务的包容性上。对于相当一部分甚至连日常行政任务都难以完成的公民来说，这些服务往往非常复杂（Villani 等人，2018）。
私营部门的许多其他服务也面临同样的困境，尤其是银行。银行的组织结构复杂、法律和安全限制以及某些技术基础设施的陈旧，可能导致部分客户被排除在外，尤其是那些缺乏数字素养或数字技能有限的客户（法国国家统计局，2023）。然而，这并没有减缓法国传统银行越来越多服务的非物质化进程。为了应对不断变化的客户使用习惯以及新冠疫情的影响，向数字渠道的转移甚至有所加速（法国公共关系委员会，2022）。
然而，如果过去十年中面临写作和数学困难的个人比例一直在下降（INSEE，2024）——作为数字渠道的替代品——法国银行仍然强烈建议金融机构实施旨在促进银行包容性的举措。
然而，这些举措可能会受到法国传统零售银行商业模式的阻碍。这些银行依赖密集的实体分支机构网络，并且倾向于青睐富裕客户，与这些客户建立密切关系能带来最大的利润。相反，利润较低的弱势群体则要支付高昂的费用，满足严格的资格标准，并且几乎无法获得针对其特定需求的定制服务，这进一步加剧了他们的边缘化。这一悖论是法国银行业的核心问题，尽管法国银行业拥有包容性的监管框架，但边缘家庭仍然持续被排除在金融之外（Pinos，2019）。
研究领域 这项研究是在数字部门进行的，该部门是 BPCE 集团数字和支付中心的一部分，我在那里担任设计总监，负责用户体验设计。
BPCE集团是法国第二大零售银行。其主要机构包括储蓄银行（Caisses d'Épargne）和大众银行（Banques Populaires）网络。截至2023年12月，该集团拥有3500万客户，其广泛的银行服务几乎涵盖了“自然人”个人银行客户的所有需求。
BPCE集团的数字部门负责设计和统筹开发面向集团旗下大部分机构（储蓄银行、大众银行等）个人和专业客户的银行应用程序。过去十年，该部门在数字化转型的背景下，在远程银行设备上开展的工作凸显了银行服务使用相关问题的复杂性。
在这些设备中，BPCE 集团多年来一直提供个人财务管理 (PFM) 服务，旨在简化客户的费用控制、预算制定和跟踪。
作为设计工作的一部分，我们对这些服务的用户进行了调查，结果表明个人理财领域的需求和使用方式存在很大差异。这种差异一方面与每位客户独特的财务状况有关，另一方面也与他们的个人特征有关，例如他们的金融教育水平、个人经历、偏好或在获取银行服务时可能遇到的困难。
有些客户采用非常结构化的预算管理方法，力求预测银行账户的资金流入和流出。另一些客户则积极主动，参与资产投资和优化。有些客户并不寻求财务状况的整合视角，而是频繁调整日常管理。许多客户必须定期做出艰难的权衡，优先考虑自身的基本需求；而另一些客户则相反，很少参与其中，试图将财务管理部分甚至全部委托给他人。
此外，除了这些个人限制或偏好之外，这些设备的用户还存在其他性质的需求。事实上，在法国，10% 的 18 至 64 岁成年人在阅读、写作和理解简单文本等基本读写能力方面存在困难。此外，12% 的成年人在计算方面面临挑战，这影响了他们解读数字数据的能力（法国国家统计局，2024 年）。
读写和算术能力对于理解和解读目前大多数公共财政管理系统 (PFM) 中存在的图表至关重要。因此，很大一部分法国民众可能无法使用目前设计的公共财政管理系统 (PFM) 工具。
事实上，银行提供的私人理财账户（PFM）的使用率仍然低得惊人。虽然三分之一的法国人知道这些账户的存在，但只有10%的人表示经常使用。这些设备的弃用率非常高，通常在首次使用后不到5天就发生了（Score Advisor，2020）。
假设和跨学科性 我们的假设是，人工智能代表着一个机会，让我们能够在研究项目框架内（Findeli，2004）从新视角来设计这些设备。该框架依赖于创建实物和演示器，旨在通过实证比较新型交互设备与现有解决方案的性能，来评估其满足银行用户个人财务管理需求的能力。
这一假设位于设计科学的交叉点，因为我们对与人工智能、信息和通信科学相结合的服务设计实践感兴趣，因为我们的目标是了解这些新界面产生和支持的社会、符号和技术中介的形式和含义，促进银行与其客户之间的互动。
书目研究报告 银行技术的历史 我们阅读材料的主要方面在于金融机构物质文化的历史，以及技术如何改变——并持续改变——用户与其日常使用服务之间的关系。本论题的视角在于货币和金融物质文化的动态变迁。事实上，目前存在着一种日常交易手段系统性非物质化的趋势。然而，值得注意的是，从历史上看，这是一个相对较新的现象，是由技术进步、经济逻辑和政治选择共同促成的，例如欧洲央行创建数字欧元的项目，以及内政部长热拉尔德·达尔马南（Gérald Darmanin）于2025年5月22日在参议院委员会面前呼吁消除现金的使用以打击金融犯罪。
自会计发明以来，货币、资本和商业交易一直依赖于有形的物质基础。牲畜是古代物质财富的象征，其词源与拉丁语“pecus”相关，后者演变为形容词“pecuniary”。在古埃及或印度，贵金属被制成珠宝，并被视为货币。工业时代初期的银行建筑灵感源自古代作为价值储存地的寺庙。账簿、印章、汇票，以及后来的纸币（Hoggson，2007）。因此，向非物质流动的转变标志着与这种延续数千年的物质支撑传统的彻底决裂。
然而，银行一直是计算机技术开发和应用的先锋行业之一，尤其是在优化内部流程方面。自20世纪90年代以来，人们就开始尝试使用自然语言处理技术，并在与复杂软件系统交互的过程中发现了改进（Harris，1992）。然而，由于当时系统计算能力有限，自然语言在用户界面中鲜有应用，直到人工神经元和深度学习的概念再次出现，这在一定程度上得益于2012年ImageNet竞赛中图像识别技术的进步（Yann Le Cun，2019）。
基于语言模型的最新进展，尤其是Transformer算法架构（Vaswani等人，2017）的推动，银行业目前正在面向客户端的设备上开展新的实验。这些算法使得评估几年前大多数消费者服务设计师无法企及的交互系统成为可能，例如，能够生成个性化的财务管理建议（Schlosky等人，2024）。这些算法的实用性已得到验证。然而，基于本次实验中采用的几代模型，所提供的建议仍然相当通用，响应也仍然不完整。最重要的是，这些系统仍然难以根据用户的具体情况，在所提出的解决方案之间建立相应的层级结构。
设计研究与物质性 设计将被视作一种设计实践，它允许从材料中涌现出新的形式，并理解该领域以及用户所面临的问题（Gentès，2022）。在此，材料性是一个重要的方面，无论它是作为操作基础的原材料，最终转化为设计行为所产生的物品，还是以其最终形态成为一种文化实体。无论其性质如何，这都是正确的，因为任何人类创造的传播媒介，都会通过其创造者和接收者的介入，获得一种文化存在的形式（Jeanneret，2008）。
在本文中，我们旨在将人工智能视为一种媒介，一种旨在产生新的和理想体验的原材料（Simon，1988），而不是事后添加的简单技术模块。
作为自身转型的参与者，人工智能材料展现出我们需要进一步理解的技术符号学特性。因此，我们的研究将聚焦于其特定的能动性（Gentès，2022）。我们将探索依赖于代理（即具备一定行动能力的部分自主设备）的人工智能系统所产生的体验特征。
这种设计方法标志着用户与数字媒体之间关系的转变，直到最近，数字媒体才被视为人类转型程序和项目的执行者（Jeanneret，2011）。
借助人工智能，数字媒体可以积极充当个人与银行等机构之间的中介。它通过界面实现这一目标，这些界面不仅能够将用户的请求翻译成行政和技术语言，还能生成个性化响应并引导用户获得合适的服务（Villani 等人，2018）。因此，人工智能将不再仅仅传输或提供信息，而是会根据用户的个人资料和上下文，对信息进行转换，并优化其可理解性和相关性。这种从媒体到中介的转变预示着新的委托形式，人工智能将在翻译、支持和个性化方面发挥积极作用。
金融包容性领域的决策设计 对个人理财的研究需要打破刻板印象，尤其是那些围绕经济脆弱家庭的刻板印象。实施真正促进普惠金融的战略和系统，需要了解他们的日常生活，观察复杂的生活环境和轨迹，从而避免刻板印象。贫困往往伴随着信息获取渠道的匮乏和不准确的信念，这使得决策更具挑战性，因为容错空间很小（Banerjee & Duflo，2014）。
信息不完整、认知局限以及反复使用可能引入系统性错误的判断启发式方法，也会导致决策出现偏差。在此，“自由主义家长制”可以为产品和服务的设计者提供理由，引导个人做出有利于自身的选择，而无需诉诸强制手段或剥夺自由（Thaler & Sunstein，2003）。
然而，合法性问题以及影响个人用户选择的风险在今天变得更加重要，因为像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 拥有超越人类的论证能力。当它们能够获取关于人类对话者的社会人口统计数据（即使有限），例如年龄、性别或教育水平时，情况尤其如此 (Salvi 等人，2025)。
HMI 和 AI：挑战 自 ChatGPT 和众多利用 LLM 技术的服务公开发布以来，许多基于自然语言的交互设备已成为学术界和/或工业界研究的课题。保险公司 Alan 就是一个很好的例子，它评估了一款专门用于健康相关咨询的对话代理。在预约就诊日益困难的背景下，这款人工智能代理部分取代了人类顾问来解答投保人的问题。对比测试表明，用户更喜欢与机器互动，因为与专家相比，机器的响应被认为更清晰，而且几乎是即时的。这种前所未有的响应速度改变了交流的动态。对话变得更加流畅，鼓励患者提出更多问题并获得更多信息（Lizée 等人，2024）。这种体验挑战了“患者偏好人际互动”的假设，因为在某些情况下，与人工智能的互动可以促进传统方式可能无法实现的参与度。
人工智能也给其设计者带来了挑战。人工智能的本质与人类对它的本能感知之间存在着不对称性。从最初的基于语言的计算机界面实验开始，我们就观察到人类用户倾向于假设算法生成的响应中存在思考和意图，即使这些算法是基于相对简单的符号逻辑基础进行操作，而无需理解上下文或内容。这种效应至今仍被称为“伊丽莎效应”，以麻省理工学院约瑟夫·魏森鲍姆于20世纪60年代末开发的计算机程序命名，该程序可以根据预编程脚本模拟自然语言对话。
这种认知也可能出现在设计师与其材料的互动中，尤其是在涉及人工智能代理时。虽然计算机在符号计算和语言生成方面能够达到甚至超越人类的能力，但它们在某些看似微不足道的任务上仍然不够熟练。这对于基于人工智能的交互系统的用户和设计师来说尤其违反直觉（Moravec，2009）。
这种不对称会模糊设计师对人工智能能力和局限性的认知。他们很难把握人工智能系统的潜力，因为他们通常缺乏这方面的专业训练，而且直到最近才开始缺乏与人工智能交互原型的工具。这导致他们与开发人工智能的工程师之间存在差距（Dove 等人，2017）。
因此，作者呼吁更好地将设计师融入项目，以便他们能够参与指导项目并定义用户需求，然后与专业数据科学家合作开发、训练或增强他们所依赖的人工智能模型。这些对产品验证的贡献可以使设计师成为算法客观性能与其主观效用值之间一致性的保证者。了解机器学习逻辑和工具是设计师确保设计能够凭借适应人工智能时代的方法论继续成为创新驱动力的先决条件 (Colombo & Costa, 2021)。
目标 在本论文中，我们旨在探讨四个研究问题，这些问题将引导我们研究用户（特别是最脆弱的用户）与银行之间的关系、这些组织部署的策略及其实施的影响、人工智能在设计项目中的贡献，以及变革性技术的出现导致的设计实践的转变。
这些问题显然位于服务设计（Buchanan，2015）、系统设计（Buchanan，2019）以及计算技术融入创新和创造过程所引起的转变（Gero，2000）研究的融合点。
⒈ 第一个问题 财务脆弱人群或缺乏数字素养的人士如何使用现有的零售银行服务？目前限制他们自主性的障碍有哪些？如何通过建模他们的需求来促进金融包容性的系统设计？
⒉第二个问题 零售银行为客户提供哪些机制来促进日常资金管理？这些机制的目标客户是谁？有些银行是否希望促进普惠金融？这些机制的设计是否有指导原则，例如可解释的人工智能？这些机制在多大程度上满足了用户的需求，或者未能完全或部分满足用户的需求？
⒊ 第三个问题 人工智能系统如何增强银行客户（尤其是最弱势群体）的信任、理解和明智的财务决策？哪些设计原则和可解释性形式可以帮助解决基于人工智能代理（这些代理能够影响用户的关键决策）设计服务时固有的主要矛盾？又该如何衡量其影响？
⒋第四题 哪些工具、方法、原则、模型和用户界面组件可以在整个设计周期中支持基于人工智能的银行服务的设计，以确保以人为本的体验符合道德和监管要求，以及它们如何改变此类组织内的数字服务设计实践？
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