機構金融 · 受監管平台 · AI 原生設計系統

Ed Chen

資深產品設計師 · 金融科技與機構金融

ASIC 監管下的金融。兩套上線中的設計系統——機構級與消費級——以 MCP 供 AI agent 直接取用。零重 build。

監管紀律 8 次法規改寫 · 0 次重建
實戰規模 10 萬+ 交易者 · 5 個平台 · 單一系統
AI 原生 代理讀系統 · 人類治理它
證據勝於宣稱 這裡每個數字都附上量測方法
招募模式 · 90 秒摘要

受監管金融的資深產品設計師 — 用數據呈現貢獻。

5+ 年機構金融 & 受監管金融科技
10 萬+服務交易者 · 40+ 法域
8 → 0吸收法規改版 → 重建次數
~$1–2M/年推估商業影響
0設計相關合規缺失,4 年

你正在看招募模式 — 同一份作品集,濃縮成 90 秒可掃描的版本;其餘都在完整版。同樣的內容,為眼前的讀者而設計 — 這本身就是論點。完整的商業影響與損益拆解在招募頁。

精選
產品實作

受監管金融、UHNW 奢華品牌,與機構基礎設施。每個案例研究代表不同類型的限制。

Shipped 真實客戶案件 — 已上線交付
Concept 自主研究概念設計 — 非客戶委託項目
01
ACY Securities — Enterprise FinTech Design System
已上線 · 生產環境

ACY Securities

一套設計系統。5 個上線平台。8 次法規更新,一次也沒重建過。

150+ 組件系統 8 次法規改寫 → 0 次重建 KYC 流失率 73% → 45% 100K+ 交易者 · 40+ 法域

ASIC 監管券商五條產品線的設計主導,直接與 CEO、CFO、法務及三個工程團隊協作。我建立的 150+ 組件系統讓團隊無需為每個邊角案例回來找我——並已吸收 8 次法規改寫,每次 3 至 5 天,而非過去的 3 至 4 週重建。

為耐久而建: 這套系統歷經 8 次法規更新、3 次工程團隊換屆、擴張至 40+ 國家——這就是為治理而非美學而設計所得到的回報。

為什麼這對受監管 fintech 重要: 同一套 component rules 覆蓋 onboarding、trading、funding、disclosure 與 internal operations。這讓 product、legal、engineering 使用同一個 shared control layer,而不是維護五套分裂的 UX rulebooks。

02
Christie's International Real Estate
已上線 · 真實客戶 · 9個月

Christie's Real Estate

編輯平台 · 設計、開發與產品負責

單人設計 + 全端建置 5 個全球辦公室 · 9 個月 47 → 18 queries / page 上線後 page views +20%

獨自擔任 Christie's International Real Estate 編輯平台的設計師與產品負責人 — 9 個月、五個全球辦公室、$5M–$80M 物業買家。設計、開發、利害關係人協調我一人到底。挑戰:把 260 年的印刷品牌標準翻譯進數位產品,字重、顏色、留白比例一個都不能讓步。

真正的產品工作: 把一個 editorial brand 變成服務 brokers、市場與奢華不動產買家的營運系統。我重建 publishing workflow,把每頁 query load 從 47 降到 18,並讓數位介面維持 Christie's 印刷等級的品牌紀律。

為什麼這對 luxury real estate 重要: 平台必須同時支撐 editorial storytelling、broker trust、market discovery 與 high-value lead intent,但不能讓體驗看起來像一般房產入口網站。

03
ACY Connect — Institutional FIX API Documentation
已上線 · 機構級 B2B · 12 家以上機構客戶

ACY Connect

機構 FIX 4.4 文件 — 一條設定錯誤的訊息就是百萬美元的倉位錯誤

FIX 4.4 整合層 12+ 機構客戶 5 種受眾 onboarding 模型 整合時間 3 週 → 1 週

設計 ACY 機構 FIX 4.4 API 的文件系統與憑證基礎設施——連接主要券商、流動性提供商與機構客戶的 B2B 層。這不只是一份文件:而是一套 7 頁的資訊架構,有明確規則規範 5 種用戶類型(從 PM/BD 到市場數據工程師)如何體驗整合流程。這後來成為 TradeX 的協議基礎。

目標: 自助式整合——讓避險基金工程師無需開支援工單,就能從第一把 API 金鑰走到正式環境的下單流。整合時間從 3 週降到 1 週,支援工單減少 67%。

為什麼這對 institutional finance 重要: 這裡的設計問題不是視覺 polish,而是降低 authentication、market-data subscriptions、order-routing messages 與 production readiness 的模糊性,服務不能靠 trial-and-error onboarding 的團隊。

04
Finlogix — Real-time market analytics
已出貨 · 上線平台 · 與真實交易者測試

Finlogix

即時市場分析 · 模組化小工具系統 · ASIC 監管

洞察時間 4.2秒 → 2.5秒 67% 自訂佈局採用率 Cohen’s d = 2.47 · t(14)=8.92 n=15 配對研究 + 實驗室補測

處理 1,000+ 即時數據點的交易分析平台。我設計了模組化 widget 系統,讓交易員按照自己真正的思考方式安排工作區——而不是產品經理想像的方式。下方數字來自 15 位現役交易員的受控被試內研究與平台分析。

背後的研究: 受試者內配對設計測試(n=15,t(14)=8.92,p<0.001)確認 4.2 秒→2.5 秒的洞察時間提升是真實的,而非雜訊。更有用的發現是哪些步驟造成延遲——確認彈窗與標的搜尋——是這個洞察推動了重新設計,而非那個標題數字。完整研究限制見方法論揭露頁。

為什麼這對 trading analytics 重要: 產品從固定 dashboard 變成 trader-configurable workspace,讓 layout、symbol search、alerts 與 market context 跟著使用者策略走,而不是跟著預設產品層級走。

Intent Canvas、TradingCup 跟單交易平台以及早期的設計系統迭代收錄於完整作品集。

查看完整案例檔案 →

一套設計系統。
八個金融科技應用。

一套 token 驅動的系統。ACY Securities 在 production 中錨定它;七個概念研究將它延伸到相鄰的監管體制。整套系統以可執行的 MCP server 形式出貨,AI agent 直接讀取。

同一套系統 · 七種監管制度

每個研究都錨定具名法規。其中數個立足實務——取材自真實 production 工作,以虛構品牌與原創 IP 重建為獨立研究——且每個都交付可運作的成品,不是 mockup。

TradeX — Institutional trading terminal
源自實務 · 線上 Demo

TradeX — 機構交易終端

為 PM 與執行櫃台打造的跨資產掛單簿、RFQ blotter 與投組分析。以 FIX 4.4 協定規範、CME / LMAX 掛單簿拆解、以及我在 production 設計過的機構買方工作流為根據。

FIX 4.4 · RFQ Buy-side
Xanthos Private Bank — UHNW wealth management
源自實務 · UHNW

Xanthos — 私人銀行

以真實 production 工作重建的私人銀行研究——顧問工作站與客戶端共用同一條合規脊椎。以 FINRA 2111 適切性規則、SEC Reg BI 信託標準、以及我在 production 設計過的超高淨值顧問工作流為根據。

Reg BI · FINRA 2111 UHNW · B2B2C
Argos — Cross-asset compliance platform
源自實務 · AML/CFT

Argos — 合規平台

跨資產 AML/CFT 監控 — 警報分流、調查員工作區、SAR 申報。以 FATF 類型學、FinCEN SAR 標準、以及我在 production 設計過的 AML/KYC 監控工作為根據。

FATF · BSA AML · SAR
Aureus — B2C AI Wealth Hub for the modelled-mass-affluent saver
零售概念 · 線上原型

Aureus — AI 財富中心

為被建模的中產富裕層儲蓄者打造的 B2C 財富中心——四個 AI 模組、十步驟 KYC + AML onboarding 流程,以及一個受託 Decision Room。基於 SEC Reg BI、FINRA 2111、FinCEN CDD、FATF Rec 10、BSA,以及 SR 11-7 模型風險。

Reg BI · KYC/AML B2C · Modelled
ConnectX — Private Banking CRM with editorial register and AI autonomy tiers
RM CRM 概念 · 線上 Demo

ConnectX — 私人銀行 CRM

以編輯式語氣設計的客戶關係經理 CRM——十一個正典畫面、八個命名 AI agent、四個明確的自主性等級(Ambient → Co-pilot → Assertive → Autonomous)。AI 觀察,不指揮。單一自包含 bundle,無需 build step。

AI Autonomy Tiers B2B · RM
Double-Blind Fiduciary Protocol — adversarial AI layer for UHNW relationship management
受託概念 · 線上 Demo

Double-Blind — 受託協議

為 UHNW 客戶關係管理設計的對抗式 AI 層。RM 先提交獨立判讀,用 SHA-256 封印;AI 第二個揭露。每一個分歧都需要在客戶通話前留下書面的人類解決紀錄。SEC 17a-4 稽核軌跡 · SR 11-7 有效挑戰。

SEC 17a-4 · SR 11-7 UHNW · AI Governance
Praxis Prime — Front-to-Back prime brokerage operations platform
F2B 概念 · 可運作原型 最新 · 2026

Praxis Prime — 主經紀商

前台到後台的主經紀商營運——執行、風險、結算,以及 FIX 4.4 → SWIFT MT54x 的 Diff Viewer。5,288 行 React/TypeScript、可部署的建置。建構自 SEC Rule 15c6-2 T+1 結算與 CSDR。

FIX 4.4 · SWIFT MT54x T+1 · CSDR

獨立評估

頂級平台評估

「使用者介面設計得極簡潔,讓交易執行無比流暢。」
— ForexBrokers.com
「很少看到有平台能如此優雅地處理這個深度的合規複雜性。」
— TopTierTrader Review

在法規限制下,設計出更好的產品

將監管要求轉化為設計系統,供團隊在合規更新中重複使用。

ASIC (澳洲)

如何在不傷害轉換率的前提下,讓用戶理解資金風險?槓桿上限與揭露規則,逼出了誠實的資訊層次和清晰的文案設計。

FINRA / SEC 規則 (美國)

基於 FINRA Rule 2111 和 SEC 揭露標準設計適用性問卷:讓法規要求的風險揭露成為用戶保護感,而非法律細則。

ESMA (歐盟)

以誘導禁令為創意限制:在直接獎勵被禁止時,如何設計吸引人的推廣內容。

MiFID II 最佳執行(EU)

如何讓交易執行透明度感覺像功能,而不是披露義務?最佳執行規則迫使重新設計訂單確認畫面——在交易員執行當下,以不造成壓迫的方式呈現執行場所、價差與政策狀態。

多德-弗蘭克法(美國衍生品)

規範交易數據如何報告和揭露的美國衍生品法規。我設計的每張確認書同時服務兩個受眾:剛完成執行的交易員,以及監管機構要求的稽核軌跡。

WCAG 2.1 AA

無障礙性是設計底線,而非勾選項——讓每位用戶都能使用的金融終端。

「將限制視為設計輸入」的成果

1 → 4

一套模式,四個監管體制

KYC 流程、最佳執行確認書、槓桿警示、同意閘門——各自建立一次,同步適用於 ASIC、MiFID II、多德-弗蘭克與 FCA。一套模式,服務多個監管機構。

約80%

監管更新速度提升

MiFID II 最佳執行、多德-弗蘭克法第 VII 章或 ASIC/FCA 更新到位時,模組化系統以天為單位完成適配。法規更新成為設計系統修補包,而非緊急重新設計。

8+

免於重寫的監管更新

ASIC CP 322 · FCA SCA · MiFID II Art.27 · 多德-弗蘭克 VII · ESMA 槓桿上限 · FATCA · KYC 重新同意 · PDS 更新——8 項獨立法規命令,系統重寫次數:零。

將近五年的工作。
這些是真正上線的成果。

系統所有權、可量化的交付成果,以及在規模下經得起考驗的結果。具體數據可於面試時進一步討論。

可量化的成果
為合規變更而設計的架構 — 8+ 次法規更新無需重寫系統
MiFID II · Dodd-Frank VII · ASIC RG 268 · FCA COBS — 40+ countries · zero downtime
  • 為法規變更而建 — MiFID II、多德-弗蘭克法第VII章、ASIC RG 268、FCA COBS 封裝為可重複使用的元件;更新以天計、而非月計,跨 40+ 國家出貨。
  • 系統治理 — 單一的 150+ 組件架構在 5+ 條產品線重複使用,交接文件讓工程團隊無需我參與每一步即可出貨。
我的設計角色
小型團隊,五條產品線 — 建立系統讓品質擴展,而非任何個人都是瓶頸
150+ components, design review process, onboarding playbook, hiring rubric
  • 設計方向: 在 5 條產品線上設定互動模式、視覺系統與研究實務,讓工程團隊無需我對每個細節給意見就能建構。
  • 設計系統: 150+ 組件、互動模式、動效、文件與開發者交接指南。
  • 跨團隊: 直接與法務、產品、工程、行銷及高層協作——決策由集體意見形成,而非孤立制定。
  • 高層資料: 投資者簡報、董事會簡報,以及給高層的策略規劃文件。
跨職能衝突解決
引導利害關係人分歧
KYC 47-field negotiation · ASIC 14-day directive shipped on time · Canvas API unblocked
  • 法務與 UX 的權衡: 面對法務要求在註冊流程增加 47 個披露欄位,提議標籤式資訊架構搭配錯誤防護閘門。經過 3 週與管理層的協助,最終在具備審計追蹤的前提下獲得批准。
  • 工程開發限制: 針對交易圖表的動畫效能疑慮,進行共同效能分析並識別瓶頸。透過 batching 技術重新設計動畫架構,獲得工程團隊認可並推廣至設計系統。
研究流程
數據驅動的決策制定
170+ Hotjar sessions · 15 user tests · 8.2s → 2.9s order placement (64% faster)
  • 研究流程: 利用 Hotjar(170+ 場次錄影)建立 5 步研究流程,將使用者行為數據轉化為說服利害關係人行動的證據。
  • 與真實用戶測試: 與 15 名交易者測試 3 個設計變體,發現關鍵可用性問題。在控制性後續測試中,下單時間從 8.2 秒改善至 2.9 秒(快 64%;實驗室研究,n=15)。
  • 取得認同: 用熱點圖數據(85% CTA 可見度)說服領導層投資設計系統。
研究整合報告 · ACY 下單流程重新設計 Q3 2023
① Observe
170+ 個 Hotjar 錄影工作階段
② 假設
3 個競爭方案草稿
③ 測試
15 名交易員 · 主持式訪談
④ 整合
親和圖 · 8 個叢集
⑤ 量測
重設計後實驗室測量 · n=15
Finding 01
停損欄位未預填時,交易員放棄確認步驟——認為訂單尚未完成。
→ 從上一筆交易預設 SL/TP
發現 02
熱圖顯示 85% 的「賣出」按鈕點擊為猶豫性操作——使用者在確認前重複閱讀價格 2–3 次。
→ 3 秒計時的即時價格鎖定機制
成果
64%
下單速度提升
8.2秒 → 2.9秒 · 控制性可用性測試 · n=15

讓設計
超越設計師本身

四年來,我從獨立產品設計師成長為直接與 CEO 協商投資者資料設計的人,為 CFO 導入 Figma 實現同日簽核的人,以及在公開 Awwwards 提名中被 COO 點名的人。那份信任來自於我所構建的系統——不只是設計系統,還包括流程、治理和跨部門工作流——讓三支工程團隊能在不等待我的情況下跨越五條產品線進行交付。

CEO + CFO · 直接對接

C-Suite 設計合夥關係

CEO 直接指派投資人簡報的設計。CFO 在 Figma 上直接註解,當日簽核──沒有 PM 中介,沒有來回郵件。

當日簽核 Awwwards 入圍 COO 點名表揚
團隊流程

評審循環與人員入職

與工程 sprint 對齊的 4 步評審流程。30-60-90 天入職計畫,讓新成員理解金融商品、設計系統與合規流程──不只是記得 Figma 放在哪。

4 步評審 Sprint 對齊 「賦權而非微管理」
跨部門

撐得住的治理

法務在線框圖前審概念、原型前審文案、交付前審實作。我進工程 standup,讓規格與實際 build 的邏輯一致。

2 年 0 次法務廢案 參與工程 standup 「最順暢的跨部門協作」

第三方驗證

領導力由 10 則公開 LinkedIn 推薦驗證——包括直屬主管背書、直屬下屬管理回饋、跨職能工程協作,以及 C 層合作證據。

Yung-Yu C. · 直屬下屬,Zerologix

"賦予團隊成員主導新專案的機會,以授權代替微管理。"

Sheng Wen C. · 雲端資料架構師 · 不同團隊

"卓越的品味、技術創造力,以及讓人印象深刻的快速出貨能力。"

White Chen · 首席軟體工程師 · 同一團隊

"我見過把設計稿丟過來就不管的設計師——Ed 不是那種人。他會參加我們的站立會議,問我們如何拆分元件,然後調整設計規格讓它符合工程視角。光是這樣就幫我們省去了大量的來回溝通。"

我如何思考
設計

我能提供的最大價值,是減少設計、法務、工程之間的翻譯耗損。法務說的是法規條號,工程說的是組件,交易員說的是風險敞口。我三種語言都會說——所以各方都不再用對其他人的昂貴假設來做決定。

合適,不是套模板

為對的客戶提供對的方案

零售交易 app 與財富管理儀表板服務的是不同的人、不同的風險、不同的規則。兩者我都設計過──所以知道何時該丟掉一套劇本,改用另一套。

從最難的 flow 開始

為下一步而建

從有法規、邊界條件、真金白銀的 flow 開始設計。那條做對了,下次稽核或法規變更時,產品不需要重做。

第一天就在場

從第一天就在場

我會進工程 standup,理解他們怎麼切 component──讓規格減少摩擦而不是增加摩擦。對法務、CFO、營運,一樣的做法。

系統,不是特例

隨業務擴展的系統

每個解過的問題都變成可複用的模式。下一次法規變更吸收起來是幾天的事,不是幾個月──因為系統從一開始就是為了適應而建。

在大多數金融科技設計評審中,我會反駁的一件事:

簡潔是消費型 app 的正確目標,但不是金融產品的——正確目標是清晰,而兩者不一樣。移除風險揭露的「簡化」交易介面,就是製造了一個合規違規;省掉一步的「精簡」開戶流程,可能同時跳過了 ASIC 的稽核要求。我多次對「做得更簡單」說不——因為在受監管產品裡,沒有領域知識的「更簡單」,只是把風險搬到更看不見的地方。

我不是為了讓其他設計師印象深刻而設計。我設計是為了讓團隊更好地出貨、讓業務更安全地成長、讓使用者足夠信任產品而願意回來。

螢幕之外 · 運作模式

那些永遠不會出現在 Figma 檔案裡的工作。

招募團隊在已交付的畫面上看不到的三件事:我工作的房間、讓我倍增的運作模式,以及證據。

01

房間 — 跨職能贏得的信任

CEO 直接向我 brief

給高層的投資人簡報素材——brief 未經轉手直接從最上層來,因為上一份交付得夠準確。

CFO 即時在 Figma 上批註

數天的來回改稿郵件,變成在檔案裡當天簽核。

法務在工程之前先審元件

合規邏輯以元件變體的形式存在——所以法務簽核的是系統,而不是每一個畫面。

40+ 市場 · ASIC / FCA / MiFID II / FINRA · SF – 東京 – 台北 · 超越翻譯的在地化

02

我如何在金融產品設計中
與 AI 協作

我運行一個蒸餾版「Ed Agent」加九個專職 agent——研究、風險、法規、數據、開發、QA 等——跑在 Claude Code、Codex、Antigravity 與 Figma MCP 上,每個都帶著法規脈絡(ASIC · FCA · MiFID II)。它們負責吸收與分流;判斷與簽核在我手上。公司資料一律 on-prem(DGX Spark · EXO),eds-mcp 把 AI token 成本砍掉約 85–90%。AI 讓我更快更便宜;讓產出正確的是領域知識。

Ed · 領域簡報
  • 監管脈絡
  • 設計約束
  • 商業意圖
Claude · 生成
  • 綜合既有模式
  • 生成選項
  • 結構化輸出
Ed · 判斷過濾
  • 對照真實情況驗證
  • 領域專業
  • 保留 · 修改 · 否決

這個作品集使用 Claude 構建。AI 讓我更快——但每一個決策背後的判斷力,來自將近五年在受監管市場出貨的經驗,與需要一位能同時進行所有這些對話的設計師的法務、工程和產品團隊並肩工作。

運營模型 — AI 治理與開源 探索 →

可在這些工具中運行

03

證據 — 帶著脈絡的數字

30% → 低於 8% 跨團隊的元件誤用 治理文件導入前 → 後 · 內部量測
數天 → 當天 CFO 改稿週期 郵件來回 → 檔案內 Figma 簽核
−67% · 3週 → 1週 工單 · 客戶整合時間 FIX 4.4 入口重新設計 · 支援窗口件數
8 → 0 法規改寫 → 結構性重新設計 MiFID II · RG 268 · FCA COBS · FINRA · 2 年
最好的金融產品感覺理所當然——不是因為簡單,而是因為有人對業務有足夠深入的理解,預防了使用者可能面臨的每一個問題。

聯繫我

尋求機構級金融公司的 Senior / Principal Product Designer 職位 — 設計聲音在產品、合規與工程決策中具備分量的環境。如果您的團隊服務交易員、關係經理、合規官或受監管市場的機構客戶,歡迎直接聯繫。

作品集一覽
交易者 100K+ 橫跨 5 個平台
監管管轄區 40+ EU · UK · APAC · MENA
元件 150+ token 驅動系統
日交易量 $2B+ FIX 4.4 生產環境
推薦信 10 LinkedIn(CEO · CFO · 工程團隊)