我的職業(yè)生涯 我從21世紀(jì)初開始從事數(shù)字用戶體驗設(shè)計，最初在工業(yè)領(lǐng)域獲得獎學(xué)金，后來轉(zhuǎn)向視覺藝術(shù)。這條非傳統(tǒng)的道路源于這樣一種信念：我希望對人類環(huán)境產(chǎn)生切實的影響，這需要我結(jié)合藝術(shù)和工業(yè)這兩個通常被視為對立領(lǐng)域的技能和文化參考。自然而然地，從我最初的職業(yè)經(jīng)歷開始，數(shù)字領(lǐng)域?qū)ξ襾碚f就是一個充滿希望的新領(lǐng)域，能夠滿足我的好奇心和對實驗的渴望。
此后，數(shù)字領(lǐng)域技術(shù)和使用方式的重大變革迫使我不斷汲取新知識，以改進(jìn)我的專業(yè)實踐和定位，并理解新興技術(shù)的潛力。例如，2002年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅后，在線商務(wù)蓬勃發(fā)展；2006年，社交網(wǎng)絡(luò)興起并擴(kuò)張，媒體進(jìn)入用戶生成內(nèi)容時代；以及2009年，移動數(shù)字設(shè)備使數(shù)字訪問無處不在，改變了我們與世界和他人的關(guān)系。
二十五年的從業(yè)經(jīng)驗讓我深刻理解設(shè)計實踐如何因應(yīng)科技的革新和設(shè)計師日益復(fù)雜的決策而發(fā)生轉(zhuǎn)變。因此，我的實踐從經(jīng)驗主義的創(chuàng)意方法，演變?yōu)橐杂脩趔w驗設(shè)計方法論為指導(dǎo)的戰(zhàn)術(shù)性方法，進(jìn)而發(fā)展為將生態(tài)系統(tǒng)維度融入設(shè)計的戰(zhàn)略性方法。
多年來，通過設(shè)計進(jìn)行研究一直是我職業(yè)方法的核心，這體現(xiàn)在我擔(dān)任過法國國家鐵路公司 (SNCF)、PSA/Stellantis 創(chuàng)新中心、AXA 等組織的職務(wù)，目前我在 BPCE 集團(tuán)的數(shù)字部門擔(dān)任數(shù)字設(shè)計總監(jiān)。
這也體現(xiàn)在我不斷涉足學(xué)術(shù)和研究領(lǐng)域。在交互式多媒體碩士課程中，我與一個學(xué)生團(tuán)隊設(shè)計了一個交互式設(shè)備，用于教授中學(xué)生圖像分析；在法國國立高等裝飾藝術(shù)學(xué)院的研究實驗室里，我用了兩年時間探索移動技術(shù)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(xiàn)；最后，我通過在設(shè)計學(xué)院的講座介紹人工智能。
人工智能技術(shù)的加速發(fā)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(biāo)志著數(shù)字媒體發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并預(yù)示著一場深刻的變革，將重新定義眾多行業(yè)，并改變眾多專業(yè)實踐。人工智能改變了人與科技的互動模式，引發(fā)了倫理、經(jīng)濟(jì)和社會問題。這種轉(zhuǎn)變要求設(shè)計師快速適應(yīng)，并引發(fā)了他們對在機(jī)器能力增強(qiáng)的情況下應(yīng)承擔(dān)的責(zé)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(shè)計基于人工智能的交互設(shè)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(rèn)我的論文注冊后正式啟動。
研究背景 風(fēng)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(jìn)行定義。我們將采用公眾、行業(yè)和官方機(jī)構(gòu)最普遍接受的定義，即將人工智能描述為一種旨在執(zhí)行通常由人類完成的智力任務(wù)的技術(shù)（英國政府，2021年）。
這個新詞最初是由科學(xué)家在一個旨在研究機(jī)器模擬人類推理能力可能性的學(xué)術(shù)項目中構(gòu)思和使用的（McCarthy 等人，1955）。這些能力涵蓋了當(dāng)前生成式人工智能系統(tǒng)的主要特征：語言操作、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，以及基于海量數(shù)據(jù)的自我提升或?qū)W習(xí)能力（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）。
與“機(jī)器智能”等其他術(shù)語相比，這個矛盾修辭法更受青睞，它通過強(qiáng)烈的智能內(nèi)涵將機(jī)器和人類的世界結(jié)合在一起，有助于激發(fā)人們對這一新計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的強(qiáng)大想象力（Gentes，2017）。
人工智能技術(shù)設(shè)備的普及化自然引發(fā)了人們對其使用方式及其社會影響的質(zhì)疑。這些問題早在首批公共生成式人工智能服務(wù)發(fā)布之前就已存在（聯(lián)合國教科文組織，2020），其重要性在2022年11月下旬發(fā)布的ChatGPT等服務(wù)中得到充分體現(xiàn)。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(nèi)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(yè)或教育生活中使用過人工智能（Arcep、Arcom、CGE、ANC，2025）。
人工智能的風(fēng)險在文獻(xiàn)中經(jīng)常被討論。其中包括加劇社會不平等、強(qiáng)化現(xiàn)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(shè)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(shù)如何影響他們的生活。然而，一種融合技術(shù)專家、設(shè)計師、社會學(xué)家和法律專家的多學(xué)科方法，或許有助于開發(fā)更符合倫理、更具包容性且更尊重人權(quán)的人工智能（Crawford & Bury，2022）。
然而，人工智能的負(fù)面影響可以通過以用戶為中心的設(shè)計方法和適當(dāng)?shù)闹薪闄C(jī)制來抵消，從而促進(jìn)其應(yīng)用。例如，它的益處可以體現(xiàn)在提升法國政府?dāng)?shù)字服務(wù)的包容性上。對于相當(dāng)一部分甚至連日常行政任務(wù)都難以完成的公民來說，這些服務(wù)往往非常復(fù)雜（Villani 等人，2018）。
私營部門的許多其他服務(wù)也面臨同樣的困境，尤其是銀行。銀行的組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜、法律和安全限制以及某些技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的陳舊，可能導(dǎo)致部分客戶被排除在外，尤其是那些缺乏數(shù)字素養(yǎng)或數(shù)字技能有限的客戶（法國國家統(tǒng)計局，2023）。然而，這并沒有減緩法國傳統(tǒng)銀行越來越多服務(wù)的非物質(zhì)化進(jìn)程。為了應(yīng)對不斷變化的客戶使用習(xí)慣以及新冠疫情的影響，向數(shù)字渠道的轉(zhuǎn)移甚至有所加速（法國公共關(guān)系委員會，2022）。
然而，如果過去十年中面臨寫作和數(shù)學(xué)困難的個人比例一直在下降（INSEE，2024）——作為數(shù)字渠道的替代品——法國銀行仍然強(qiáng)烈建議金融機(jī)構(gòu)實施旨在促進(jìn)銀行包容性的舉措。
然而，這些舉措可能會受到法國傳統(tǒng)零售銀行商業(yè)模式的阻礙。這些銀行依賴密集的實體分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，并且傾向于青睞富裕客戶，與這些客戶建立密切關(guān)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(fèi)用，滿足嚴(yán)格的資格標(biāo)準(zhǔn)，并且?guī)缀鯚o法獲得針對其特定需求的定制服務(wù)，這進(jìn)一步加劇了他們的邊緣化。這一悖論是法國銀行業(yè)的核心問題，盡管法國銀行業(yè)擁有包容性的監(jiān)管框架，但邊緣家庭仍然持續(xù)被排除在金融之外（Pinos，2019）。
研究領(lǐng)域 這項研究是在數(shù)字部門進(jìn)行的，該部門是 BPCE 集團(tuán)數(shù)字和支付中心的一部分，我在那里擔(dān)任設(shè)計總監(jiān)，負(fù)責(zé)用戶體驗設(shè)計。
BPCE集團(tuán)是法國第二大零售銀行。其主要機(jī)構(gòu)包括儲蓄銀行（Caisses d'Épargne）和大眾銀行（Banques Populaires）網(wǎng)絡(luò)。截至2023年12月，該集團(tuán)擁有3500萬客戶，其廣泛的銀行服務(wù)幾乎涵蓋了“自然人”個人銀行客戶的所有需求。
BPCE集團(tuán)的數(shù)字部門負(fù)責(zé)設(shè)計和統(tǒng)籌開發(fā)面向集團(tuán)旗下大部分機(jī)構(gòu)（儲蓄銀行、大眾銀行等）個人和專業(yè)客戶的銀行應(yīng)用程序。過去十年，該部門在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，在遠(yuǎn)程銀行設(shè)備上開展的工作凸顯了銀行服務(wù)使用相關(guān)問題的復(fù)雜性。
在這些設(shè)備中，BPCE 集團(tuán)多年來一直提供個人財務(wù)管理 (PFM) 服務(wù)，旨在簡化客戶的費(fèi)用控制、預(yù)算制定和跟蹤。
作為設(shè)計工作的一部分，我們對這些服務(wù)的用戶進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果表明個人理財領(lǐng)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(dú)特的財務(wù)狀況有關(guān)，另一方面也與他們的個人特征有關(guān)，例如他們的金融教育水平、個人經(jīng)歷、偏好或在獲取銀行服務(wù)時可能遇到的困難。
有些客戶采用非常結(jié)構(gòu)化的預(yù)算管理方法，力求預(yù)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(chǎn)投資和優(yōu)化。有些客戶并不尋求財務(wù)狀況的整合視角，而是頻繁調(diào)整日常管理。許多客戶必須定期做出艱難的權(quán)衡，優(yōu)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(wù)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(shè)備的用戶還存在其他性質(zhì)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(zhàn)，這影響了他們解讀數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的能力（法國國家統(tǒng)計局，2024 年）。
讀寫和算術(shù)能力對于理解和解讀目前大多數(shù)公共財政管理系統(tǒng) (PFM) 中存在的圖表至關(guān)重要。因此，很大一部分法國民眾可能無法使用目前設(shè)計的公共財政管理系統(tǒng) (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(jīng)常使用。這些設(shè)備的棄用率非常高，通常在首次使用后不到5天就發(fā)生了（Score Advisor，2020）。
假設(shè)和跨學(xué)科性 我們的假設(shè)是，人工智能代表著一個機(jī)會，讓我們能夠在研究項目框架內(nèi)（Findeli，2004）從新視角來設(shè)計這些設(shè)備。該框架依賴于創(chuàng)建實物和演示器，旨在通過實證比較新型交互設(shè)備與現(xiàn)有解決方案的性能，來評估其滿足銀行用戶個人財務(wù)管理需求的能力。
這一假設(shè)位于設(shè)計科學(xué)的交叉點(diǎn)，因為我們對與人工智能、信息和通信科學(xué)相結(jié)合的服務(wù)設(shè)計實踐感興趣，因為我們的目標(biāo)是了解這些新界面產(chǎn)生和支持的社會、符號和技術(shù)中介的形式和含義，促進(jìn)銀行與其客戶之間的互動。
書目研究報告 銀行技術(shù)的歷史 我們閱讀材料的主要方面在于金融機(jī)構(gòu)物質(zhì)文化的歷史，以及技術(shù)如何改變——并持續(xù)改變——用戶與其日常使用服務(wù)之間的關(guān)系。本論題的視角在于貨幣和金融物質(zhì)文化的動態(tài)變遷。事實上，目前存在著一種日常交易手段系統(tǒng)性非物質(zhì)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(xiàn)象，是由技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)邏輯和政治選擇共同促成的，例如歐洲央行創(chuàng)建數(shù)字歐元的項目，以及內(nèi)政部長熱拉爾德·達(dá)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(xiàn)金的使用以打擊金融犯罪。
自會計發(fā)明以來，貨幣、資本和商業(yè)交易一直依賴于有形的物質(zhì)基礎(chǔ)。牲畜是古代物質(zhì)財富的象征，其詞源與拉丁語“pecus”相關(guān)，后者演變?yōu)樾稳菰~“pecuniary”。在古埃及或印度，貴金屬被制成珠寶，并被視為貨幣。工業(yè)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(zhì)流動的轉(zhuǎn)變標(biāo)志著與這種延續(xù)數(shù)千年的物質(zhì)支撐傳統(tǒng)的徹底決裂。
然而，銀行一直是計算機(jī)技術(shù)開發(fā)和應(yīng)用的先鋒行業(yè)之一，尤其是在優(yōu)化內(nèi)部流程方面。自20世紀(jì)90年代以來，人們就開始嘗試使用自然語言處理技術(shù)，并在與復(fù)雜軟件系統(tǒng)交互的過程中發(fā)現(xiàn)了改進(jìn)（Harris，1992）。然而，由于當(dāng)時系統(tǒng)計算能力有限，自然語言在用戶界面中鮮有應(yīng)用，直到人工神經(jīng)元和深度學(xué)習(xí)的概念再次出現(xiàn)，這在一定程度上得益于2012年ImageNet競賽中圖像識別技術(shù)的進(jìn)步（Yann Le Cun，2019）。
基于語言模型的最新進(jìn)展，尤其是Transformer算法架構(gòu)（Vaswani等人，2017）的推動，銀行業(yè)目前正在面向客戶端的設(shè)備上開展新的實驗。這些算法使得評估幾年前大多數(shù)消費(fèi)者服務(wù)設(shè)計師無法企及的交互系統(tǒng)成為可能，例如，能夠生成個性化的財務(wù)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(dāng)通用，響應(yīng)也仍然不完整。最重要的是，這些系統(tǒng)仍然難以根據(jù)用戶的具體情況，在所提出的解決方案之間建立相應(yīng)的層級結(jié)構(gòu)。
設(shè)計研究與物質(zhì)性 設(shè)計將被視作一種設(shè)計實踐，它允許從材料中涌現(xiàn)出新的形式，并理解該領(lǐng)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(chǔ)的原材料，最終轉(zhuǎn)化為設(shè)計行為所產(chǎn)生的物品，還是以其最終形態(tài)成為一種文化實體。無論其性質(zhì)如何，這都是正確的，因為任何人類創(chuàng)造的傳播媒介，都會通過其創(chuàng)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(chǎn)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(shù)模塊。
作為自身轉(zhuǎn)型的參與者，人工智能材料展現(xiàn)出我們需要進(jìn)一步理解的技術(shù)符號學(xué)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(shè)備）的人工智能系統(tǒng)所產(chǎn)生的體驗特征。
這種設(shè)計方法標(biāo)志著用戶與數(shù)字媒體之間關(guān)系的轉(zhuǎn)變，直到最近，數(shù)字媒體才被視為人類轉(zhuǎn)型程序和項目的執(zhí)行者（Jeanneret，2011）。
借助人工智能，數(shù)字媒體可以積極充當(dāng)個人與銀行等機(jī)構(gòu)之間的中介。它通過界面實現(xiàn)這一目標(biāo)，這些界面不僅能夠?qū)⒂脩舻恼埱蠓g成行政和技術(shù)語言，還能生成個性化響應(yīng)并引導(dǎo)用戶獲得合適的服務(wù)（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(jù)用戶的個人資料和上下文，對信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并優(yōu)化其可理解性和相關(guān)性。這種從媒體到中介的轉(zhuǎn)變預(yù)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(fā)揮積極作用。
金融包容性領(lǐng)域的決策設(shè)計 對個人理財?shù)难芯啃枰蚱瓶贪逵∠螅绕涫悄切﹪@經(jīng)濟(jì)脆弱家庭的刻板印象。實施真正促進(jìn)普惠金融的戰(zhàn)略和系統(tǒng)，需要了解他們的日常生活，觀察復(fù)雜的生活環(huán)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(zhǔn)確的信念，這使得決策更具挑戰(zhàn)性，因為容錯空間很小（Banerjee & Duflo，2014）。
信息不完整、認(rèn)知局限以及反復(fù)使用可能引入系統(tǒng)性錯誤的判斷啟發(fā)式方法，也會導(dǎo)致決策出現(xiàn)偏差。在此，“自由主義家長制”可以為產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計者提供理由，引導(dǎo)個人做出有利于自身的選擇，而無需訴諸強(qiáng)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(fēng)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(dāng)它們能夠獲取關(guān)于人類對話者的社會人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)（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(zhàn) 自 ChatGPT 和眾多利用 LLM 技術(shù)的服務(wù)公開發(fā)布以來，許多基于自然語言的交互設(shè)備已成為學(xué)術(shù)界和/或工業(yè)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(guān)咨詢的對話代理。在預(yù)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(jī)器互動，因為與專家相比，機(jī)器的響應(yīng)被認(rèn)為更清晰，而且?guī)缀跏羌磿r的。這種前所未有的響應(yīng)速度改變了交流的動態(tài)。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(zhàn)了“患者偏好人際互動”的假設(shè)，因為在某些情況下，與人工智能的互動可以促進(jìn)傳統(tǒng)方式可能無法實現(xiàn)的參與度。
人工智能也給其設(shè)計者帶來了挑戰(zhàn)。人工智能的本質(zhì)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(jī)界面實驗開始，我們就觀察到人類用戶傾向于假設(shè)算法生成的響應(yīng)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(chǔ)進(jìn)行操作，而無需理解上下文或內(nèi)容。這種效應(yīng)至今仍被稱為“伊麗莎效應(yīng)”，以麻省理工學(xué)院約瑟夫·魏森鮑姆于20世紀(jì)60年代末開發(fā)的計算機(jī)程序命名，該程序可以根據(jù)預(yù)編程腳本模擬自然語言對話。
這種認(rèn)知也可能出現(xiàn)在設(shè)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(jī)在符號計算和語言生成方面能夠達(dá)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(wù)上仍然不夠熟練。這對于基于人工智能的交互系統(tǒng)的用戶和設(shè)計師來說尤其違反直覺（Moravec，2009）。
這種不對稱會模糊設(shè)計師對人工智能能力和局限性的認(rèn)知。他們很難把握人工智能系統(tǒng)的潛力，因為他們通常缺乏這方面的專業(yè)訓(xùn)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(dǎo)致他們與開發(fā)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(shè)計師融入項目，以便他們能夠參與指導(dǎo)項目并定義用戶需求，然后與專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家合作開發(fā)、訓(xùn)練或增強(qiáng)他們所依賴的人工智能模型。這些對產(chǎn)品驗證的貢獻(xiàn)可以使設(shè)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(jī)器學(xué)習(xí)邏輯和工具是設(shè)計師確保設(shè)計能夠憑借適應(yīng)人工智能時代的方法論繼續(xù)成為創(chuàng)新驅(qū)動力的先決條件 (Colombo & Costa, 2021)。
目標(biāo) 在本論文中，我們旨在探討四個研究問題，這些問題將引導(dǎo)我們研究用戶（特別是最脆弱的用戶）與銀行之間的關(guān)系、這些組織部署的策略及其實施的影響、人工智能在設(shè)計項目中的貢獻(xiàn)，以及變革性技術(shù)的出現(xiàn)導(dǎo)致的設(shè)計實踐的轉(zhuǎn)變。
這些問題顯然位于服務(wù)設(shè)計（Buchanan，2015）、系統(tǒng)設(shè)計（Buchanan，2019）以及計算技術(shù)融入創(chuàng)新和創(chuàng)造過程所引起的轉(zhuǎn)變（Gero，2000）研究的融合點(diǎn)。
⒈ 第一個問題 財務(wù)脆弱人群或缺乏數(shù)字素養(yǎng)的人士如何使用現(xiàn)有的零售銀行服務(wù)？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(jìn)金融包容性的系統(tǒng)設(shè)計？
⒉第二個問題 零售銀行為客戶提供哪些機(jī)制來促進(jìn)日常資金管理？這些機(jī)制的目標(biāo)客戶是誰？有些銀行是否希望促進(jìn)普惠金融？這些機(jī)制的設(shè)計是否有指導(dǎo)原則，例如可解釋的人工智能？這些機(jī)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(tǒng)如何增強(qiáng)銀行客戶（尤其是最弱勢群體）的信任、理解和明智的財務(wù)決策？哪些設(shè)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(guān)鍵決策）設(shè)計服務(wù)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(shè)計周期中支持基于人工智能的銀行服務(wù)的設(shè)計，以確保以人為本的體驗符合道德和監(jiān)管要求，以及它們?nèi)绾胃淖兇祟惤M織內(nèi)的數(shù)字服務(wù)設(shè)計實踐？
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