AI+产品创新峰会-2026上海站

出品人：陈果

企业生态体验管理建者，专注于体验管理领域。前招商银行零售资产条线体验管理负责人，拥有超过12年的行业经验，服务过招商银行、华为、恒大、蓝月亮、thoughtworks等大型企业。擅长协同共创用户洞见、综合质性与定量分析、商业与服务设计、创新与设计思维咨询、体验策略与体验管理。
专业建树：
1.建立体验驱动业务增量OFDM模型(方法论)在数十个消费金融项目中运用实践,
2.建立体验驱动产品创新DT+MVP(方法论)在数十个项目中运用实践,
3.建立成熟用研体系,全角色户外部评价体系,体验管理体系及客户服务运营体系等九大企业体验管理新态势体系。
行业表彰：
1.2023IXDC工作坊:服务体验驱动业务新生中得商业价值。
2.2023年IXDC十大杰出女性设计师荣誉。
4.2024年服务设计业十大杰出青年提名

前招商银行零售资产条线体验管理负责人/知创方略创始人

AI+体验新范式：从工具协作到生态构建

AI能力不断进化，用户体验从“AI+人工协作”到“自主决策体”演进。本论坛探讨如何实现从界面塑造者到体验生态规则制定者的角色转变。聚焦AI驱动组织进化，构建企业级生态管理体系的实践路径——涵盖中心、运作、层级、角色与能力域。解析AI+体验焕新工作流，通过至下而上的反馈闭环，实现战略落地、精细化管理与文化渗透，最终驱动业务与产品新生。

塑造AI时代下的体验新态势

陈果

前招商银行零售资产条线体验管理负责人/知创方略创始人

内容简介：

很多时候我们倾尽高精尖的人力和资源打造极致的用户体验，用户在真实场景下的体验并非满意，从而我们针对全渠道全链路全场景全角色全周期去给用户提供好的客户体验，却发现因员工体验的不足导致在实施过程中体验大打折扣。于是基于企业内部员工在企业的生命周期，我们在中后台体验体系，员工人力资源体验上大下功夫，因企业高层的运营和决策，员工体验，客户体验，用户体验还是存在问题。
体验已经不是单一的给数字化产品做好用户体验，而是企业级生态体验管理，基于企业高层对于内部运营机制与战略决策，建立好的员工发展体验从而给客户带来好的客户体验和用户体验，企业全角色体验形成良性可持续闭环。
AI时代下促使体验管理的工作流，组织架构，能力域，度量体系等均在重塑，也使得我们重构了体验设计的底层逻辑。在未来AI重塑服务交付的预判，使团队对体验角色的重新定位，当AI从工具进化为自主决策体，体验正从“产品体验”转向“生态规则制定者”，需重新定义人机协作边界与价值校准机制。

演讲提纲：
1.解析体验新态势的体系框架与价值链
1.1从体系搭建到团队建设，人员能力域培养，体验成熟度度量，来看整个体验管理的价值成效；
1.2解析九大体验管理体系框架与价值链，重点阐述企业生态体验管理体系；
1.3新时代下的体验管理人员能力域建设，体验成熟度度量；
2.AI驱动体验组织进化与变革
2.1未来体验组织的革新架构及目前企业落地情况，从战略层——策略层——基础体验保障层——兜底服务体验层来谈体验组织变革及应用；
2.2新技术结合的AI+体验焕新工作流，打造精细化体验管理（体验洞见——体验策略——体验实施——体验验证）
「第一阶段：新生」AI技术——能力助手
「第二阶段：共生」AI技术——合作伙伴
3.洞见先行，机遇为赢，体验驱动落地方案
3.1「案例拆解」：知名银行消费金融下的客户经营与客户服务体验；
-客户经营：打造数字化虚拟导师助力高效促达，业务办理数字伴侣的精细化服务体验落地方案；
-客户服务：快准狠的客服服务体验
3.2「案例拆解」：消费金融下的产品体验，精准营销，极致体验，助力业务增量与体验愉悦；

听众收益：
1.前瞻的理论与视野，对于体验管理的认知体系的提升；
2.体系的了解消费金融下体验管理项目的落地；
3.AI的加持下的体验管理洞察，演进与能力域培养；
4.了解新时代下的体验组织变革与工作流革新，实时调整跟进。

企业生态体验管理建者，专注于体验管理领域。前招商银行零售资产条线体验管理负责人，拥有超过12年的行业经验，服务过招商银行、华为、恒大、蓝月亮、thoughtworks等大型企业。擅长协同共创用户洞见、综合质性与定量分析、商业与服务设计、创新与设计思维咨询、体验策略与体验管理。
专业建树：
1.建立体验驱动业务增量OFDM模型(方法论)在数十个消费金融项目中运用实践,
2.建立体验驱动产品创新DT+MVP(方法论)在数十个项目中运用实践,
3.建立成熟用研体系,全角色户外部评价体系,体验管理体系及客户服务运营体系等九大企业体验管理新态势体系。
行业表彰：
1.2023IXDC工作坊:服务体验驱动业务新生中得商业价值。
2.2023年IXDC十大杰出女性设计师荣誉。
3.2024年服务设计业十大杰出青年提名

AI驱动下的客户体验管理，从传统分析到智能决策变迁

李哲

数阔云听CEM合伙人

内容简介：

全球进入超链接时代，消费者拥有更多的话语通道和话语权，新生代消费者更加重视体验，客户体验已成为品牌资产增长的关键因素。如何建立科学的客户体验评估测量体系和指标，并制定不同发展阶段下的VOC(客户之声)策略和改进行动？基于行业级参数精调的AI模型，如何深度赋能客户体验洞察？数阔云听CEM将在此次分享中以先进的方法论+丰富的实战案例进行深度分享。

演讲提纲：

1.开场：从“听见用户”到“让数据真的改变产品”
2.中国品牌做客户体验的三阶段：从认知到系统化
案例主线一：头部品牌的 VOC 转型之路
案例主线二：AI 时代的 VOC 三大关键应用场景
3.底层能力：从“打标签”到搭一套 AI 体验操作系统
4.方法论：小闭环、五个统一与体验度量的新范式
5.组织与落地：如何让产品、运营、客服说同一种“体验语言”
6.给中国体验团队的三点行动建议

听众收益：
1.深度了解客户体验对于不同品牌发展阶段的影响
2.深度学习大闭环小闭环
3.获得不同品牌在客户体验中的经验

香港大学产品体验与设计专业出身，累计为国内百家消费品牌提供客户体验咨询与落地，服务对象涵盖OPPO、vivo、倍思、小米、万和、老板电器、雷鸟、李宁、裴乐、福特、马自达等国内外知名头部品牌，在针对不同发展阶段的品牌客户体验落地策略上有深刻理解和丰富经验，独创客户体验落地的“小闭环”与“大闭环”方法论。

AI 驱动的“降维打击”：
重构专业级软件的复杂交互与意图体系

张泽远

AI体验创新专家/前花旗银行投资部门资深设计师

内容简介：

本演讲将回顾软件交互从命令行、图形界面到对话式界面的演化，并指出下一代趋势将进入“意图驱动交互”时代——从过去“人学习界面”，彻底转向“界面学习人”。在专业软件领域，功能越多越难用的体验悖论长期存在，而 AI 的加入正在重构这一格局：自动化、预测化与智能解释让系统主动承担复杂度，使原本高门槛的流程被压缩为极简路径。无论是 IBKR 到 Robinhood，还是 Photoshop 到 Canva，都呈现出同一方向：专业能力被 AI 封装，界面从复杂走向极简，使用门槛从专家走向大众。未来的体验管理系统不再需要用户去适应，而是主动理解用户的意图与上下文。设计师的角色也将从界面绘制者进化为意图架构师，负责构建人机协作与实时生成界面的新体验体系。

演讲提纲：
1. 引言：专业软件的“黄昏”与“新生”
快速掠过CLI/GUI历史。
抛出核心冲突：在AI Agent时代，传统的“菜单+工具栏”堆叠式设计已死。
2. 破局“体验悖论”：当复杂度不可避免时分析为何专业软件（金融、医疗、工程）难以简化。
提出新观点：不要试图减少系统复杂度，而是转移复杂度——从用户侧转移到模型侧。
3. 核心范式：从 GUI 到 LUI (Language/Intent User Interface) 的融合
关键干货章节。不仅仅是加个Chatbot。
讲解“意图架构”的三层模型：意图捕获（感知） -> 意图解析（推理） -> 界面生成（执行）。
此处可以展示您如何将一个复杂的交易指令拆解为意图模型的流程图。
4. 案例深潜：消费级体验如何“入侵”专业领域
对比分析：IBKR vs Robinhood, Photoshop vs Canva。
深度洞察：分析Canva并不是“删减了功能”，而是“自动化了决策”（如自动配色、自动排版）。
实战推演：如果我们要重构一个复杂的B端后台，如何应用这些策略？（举一个具体的微观例子，比如“智能表单填充”或“异常数据自动高亮与归因”）。
5. 设计师的新战场：构建“流体界面”（Fluid Interface）
未来的界面不是画出来的，是算出来的。
讨论设计师如何为“不确定的界面”制定规则（Design for Uncertainty）。
从“设计页面”转变为“设计提示词工程（Prompt Engineering）与组件库规则”。
6. 结语：从“学会系统”到“系统懂你”

听众收益：
1. 深入理解下一代专业软件的交互趋势
听众将系统认识从 CLI、GUI、对话式交互到“意图驱动交互”的演进逻辑，掌握未来软件界面如何从“人学习界面”转向“界面学习人”，并了解这一趋势将如何重塑行业产品形态。
2. 获取 AI 简化复杂系统的实践范式与案例洞察
从金融交易系统（IBKR vs Robinhood）到设计工具（Photoshop vs Canva），听众将学习 AI 如何通过自动化、预测化与智能解释大幅降低复杂软件的认知门槛，形成“简单而强大”的体验模型。
3. 掌握新一代体验管理与设计角色的转型方向
听众将了解 AI 时代体验管理从“可用”走向“可托付”的方法论，并认识设计师如何从界面制作者进化为意图架构师、工作流重构者与人机协作设计师，从而在未来产品中发挥更高价值。

曾任职花旗银行投资部门高级交互设计师，长期负责华尔街金融交易系统的端到端体验设计，对大型复杂系统的结构化方法与智能化重构有深厚实践经验。目前担任多家机构的 AI 创新顾问，专注于将人工智能应用于专业软件的体验升级与流程革新。他曾获得逾 100 项国际设计大奖，担任 20 余项国际学术期刊和设计评审工作，并入选“中国十大服务业设计青年提名”。其设计作品与研究多次被《中国日报》、《设计》、《洛杉矶周刊》等主流媒体报道。

当内容可以被无限生成，创作还剩下什么？

董腾飞

百度设计负责人

内容简介：

在生成式 AI 技术迅速推进的背景下，内容生产已从稀缺变为海量，图像、视频、文本等各种媒介可以被几乎无限生成。然而，这一能力提升并不意味着内容质量与价值的提升。相反，内容供给过剩、注意力稀缺以及审美评价困境已经成为普遍挑战。本演讲基于未来 1–5 年的趋势视野，结合百度在 AI 内容创作产品与设计方法论的深入实践，探讨从“工具协作”向“生态构建”过渡的核心逻辑：创作价值如何从“生成能力”转向“判断能力”，平台如何从单纯分发者演化为生态治理者与价值协调者，以及创作者如何在新生态中重塑自身角色与价值。本次演讲兼具趋势洞察与实践方法论，为设计、产品与创作者群体提供可操作性的未来思考。

演讲提纲：
1.引言：无限生成时代的悖论
生成式 AI 让内容生产几乎无成本
内容量激增与用户注意力不增的矛盾
从“能生成什么”到“值得生成什么”的思考迁移
2.内容生态供给过剩与注意力稀缺的现实
市场与产业趋势显示生成式内容继续增长
注意力成为稀缺资源的基本逻辑
内容过剩如何挑战体验与价值判断
3.一致性与系统表达——创作的下一层稀缺
多模态、多镜头内容的一致性体系建设
Prompt 从提示词向“系统设计语言”的演化
如何在海量生成中保持体验连贯性
4.创作价值核心的迁移
从“产出导向”向“判断导向”演进
判断力意味着什么：语境、审美、价值与意义
百度内容创作方法论中的判断与取舍实践
5.创作者角色的重构与生态协作
从“生产者”到“价值定义者”
创作者参与平台治理的路径与案例
百度在生态构建与创作协同方面的组织与产品探索
6.未来趋势展望与开放性问题
1–5 年内内容生态的关键变化节点
内容如何重回“意义与共鸣”的中心
平台、创作者、政策与用户的协同未来

听众收益：
建立对 AI 内容创作从“工具协作”向“生态构建”演进的系统认知。
理解内容价值从生成导向向判断导向的结构性变化及其实践方法论。
掌握创作者与平台共同构建未来内容生态的角色定位与协作机制。

目前任职于百度（2012~当前），担任MEG内容产品体验设计负责人，长期负责 AI 内容创作产品与设计体系的体系化建设与方法论实践，覆盖图像、视频和多模态生成内容的设计策略。在推动生成式 AI 在真实产品与创作场景落地的过程中，积累了对一致性体系构建、审美判断机制设计与人机协作框架的深刻理解。曾供职快手负责toB体验设计团队（效率工程、Streamlake、技术线等）、百度AIG（地图、语音技术、研究院等）。
关注生成式 AI 对传统创作边界、产品体验与内容生态的重塑，并在多个行业峰会（IXDC、HIPM/TOP100等）与高校论坛（人大、清华等）分享过有关 AI 与设计实践的前瞻观点。此次演讲旨在从未来 1–5 年视角出发，结合趋势洞察与方法论，为行业同仁提供关于内容创作价值重构的思考框架与实践路径。

蔚来汽车道路服务的那些事

张薇

蔚来汽车体验设计管理负责人

内容简介：

一个源自中国的智能电动汽车公司，以技术创新为核心，围绕产品、服务、社区，致力于为用户打造超越期待的全程体验，主要围绕着用户购车后的服务旅程、场景触电设计与体验管理开展
在实践的过程中，我们逐步探索了从服务设计、服务履约、体验管理等全流程各个环节的AI应用模式，让AI融入整个服务交付中，提升服务质量与可靠性，并最终创造超越用户期待的服务体验

演讲提纲：
1.蔚来汽车与道路服务简介
2.蔚来汽车车后服务体系与服务理念
3.蔚来汽车车后服务的体验设计与管理体系简介（介绍在服务全流程中有哪些AI应用探索）
4.服务设计中的AI运用：
4.1基于AI能力的用户需求挖掘设计
4.2基于AI的服务方案探索与初步测试
5.服务履约中的AI运用：
5.1AI与专员协同服务：借助智能车机系统与服务专员相配合，构建出一个个特色服务场景例如：车机系统、NOMI智能机器人、车内氛围系统、服务专员共同构成的迎宾场景
5.2AI工具赋能一线做单专员：通过AI陪练机器人，真实模拟做单场景，提升一线专员沟通及服务能力；借助AI做单助手，协助新人更方便的查询、掌握做单必备知识技能
5.3基于AI的服务过程追踪与预警
-人单匹配管理：通过人脸识别技术，实现不同时间节点的人员抽检，减少代服务的情况；
-语音质检：电话通讯作为用户和专员的沟通方式，通过对通话的内容进行智能识别和检验，确保服务设计内容的落地，避免服务中使用不当语言；
-服务过程监控：服务过程中存在各种不确定因素，利用服务过程中的专员时间打点、行驶路线、车内外摄像、语音监控，实现全服务过程的管理；
-安全监控：基于车机驾驶安全模型，提前识别专员驾驶安全风险，前置干预，减少事故的发生
6.体验管理中的AI运用：
6.1全渠道的智能VOC采集
6.2智能VOC分析，智能分析归因，将海量VOC实时进行分配
6.3ITR闭环：服务后的用户反馈做到及时的分配和处理

听众收益：
1.全渠道的智能VOC采集
2.智能VOC分析，智能分析归因，将海量VOC实时进行分配
3.ITR闭环：服务后的用户反馈做到及时的分配和处理

多年深耕在上天入地的大出行领域内的体验派同学，负责从服务设计、流程塑造、质量监控到结果闭环整个业务产品的体验设计与管理，助力好体验成就好商业，生活中喜欢探索分享好玩新鲜的体验变化。

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