从碎片混乱到资产化：Visual RM 重构银行新核心需求管理逻辑

在银行业数字化转型深水区，新核心系统作为业务创新与服务升级的 “中枢神经”，其搭建质量与需求管理效率直接决定转型成败。传统模式下，需求碎片化、业技沟通壁垒、资产复用率低等问题，常导致新核心系统 “延期超支”“业务脱节”。北京维普时代Visual RM 需求数智化系统依托 “线上化协同、结构化拆解、资产化复用、智能化赋能” 四大核心能力，打通 “需求发起 - 梳理 - 建模 - 开发 - 验证 - 运维” 全链路，既为新核心系统搭建提供科学方法论，又为需求管理提供高效工具，成为银行核心系统升级的 “数智化双引擎”。🚀

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一、传统困境：银行新核心系统 “搭建 + 需求管理” 的双重挑战

银行新核心系统具有 “业务覆盖广、逻辑复杂度高、合规要求严、迭代速度快” 的特点，传统依赖 Excel、文档共享的管理模式，在系统搭建与需求管理中面临多重痛点，具体如下表所示：

例如，某城商行在传统模式下搭建新核心系统时，因需求分散在 12 个业务部门的 Excel 表格与 Word 文档中，出现 32 项重复需求，且业务描述模糊导致技术团队理解偏差，仅需求澄清就耗时 2 个月，项目整体延期 40%。

二、核心能力：Visual RM 系统支撑 “搭建 + 管理” 的四大支柱

基于附件中系统功能与特性，Visual RM 需求数智化系统通过四大核心能力，精准破解银行新核心系统 “搭建 + 需求管理” 痛点，构建标准化、数智化的作业体系，具体能力如下：

（一）线上化协同：打破时空限制，加速搭建进程 👥

针对新核心系统跨部门协同难的问题，系统构建 “云端协作空间”，实现全流程线上化管控：

• 多端实时编辑 🖥️：支持 PC 端、移动端在线 / 离线同步编辑需求文档，多人可同时操作，版本自动同步，避免 “多版本混乱”；
• 内置评审工具 ✅：需求文档编写完成后，可一键发起评审，评审人员在线标注意见（如 “需补充风控校验规则”），实时沟通反馈，评审周期缩短 50%；
• 进度可视化看板 📊：通过看板实时展示新核心系统搭建各环节（需求、设计、开发、测试）进度，管理人员可随时定位瓶颈，确保项目按时推进。

某股份制银行应用该能力后，跨部门需求协同时间从 72 小时缩短至 24 小时，新核心系统搭建周期缩短 30%。

（二）结构化拆解：精准定义需求，降低业技偏差 🔩

针对需求碎片化、技术转化难的问题，系统通过智能条目化技术，将需求拆解为标准化单元：

• 自动结构化切分 🧩：上传需求文档后，系统智能识别 “业务目标 - 功能点 - 流程步骤 - 规则说明”，自动拆解为结构化条目，避免需求遗漏；
• 金融专属模板 📑：内置银行新核心系统需求模板（如账户管理、支付结算、信贷审批），引导业务人员按规范编写，需求表述精准度提升 80%；
• 全链路关联 🔗：建立 “业务需求→系统功能→测试用例” 关联关系，需求修改时，相关功能与用例自动同步，避免 “一处修改、多处遗漏”。

某农信机构应用后，需求传递失真率从 40% 降至 10%，开发返工率降低 35%。

（三）资产化复用：激活历史资产，降低搭建成本 📦

基于附件中 “资产化复用” 功能，系统构建需求资产库，为新核心系统搭建提供可复用资源：

• 智能分类存储 📥：需求文档生成后，自动按 “业务领域（零售 / 公司）、需求类型（功能 / 非功能）” 分类入库，支持关键词检索（如 “新核心 - 个人贷款审批”）；
• 相似需求推荐 🔍：编写新需求时，系统基于当前主题，自动推荐资产库中的相似条目，用户可直接引用并适配，新需求编写效率提升 200%；
• 版本对比合并 🆚：支持任意两个需求版本的差异对比，自动识别修改内容，合并多版本形成统一基线，解决 “版本混乱” 问题。

某国有银行借助该能力，历史需求复用率从 5% 提升至 40%，新核心系统搭建研发成本降低 30%。

（四）智能化赋能：AI 辅助全环节，提升搭建质效 🤖

融合附件中 AI 功能模块（如智能编写、AI 优化内容、AI 小助手），系统在需求 “编、改、优、查” 全环节提供智能支持，为新核心系统搭建奠定高质量基础：

1. AI 智能编写：快速生成需求初稿 ✍️

• 按 “定义主题→需求分析→构建大纲→生成初稿” 四步引导，输入需求主题（如 “新核心系统企业账户开户功能”），系统自动生成包含 “需求背景、功能描述、业务规则” 的初稿，减少 80% 基础工作量；
• 支持 “AI 合并文档”，将零售、风控等部门的碎片化需求整合为完整基线文档；“AI 转化文档” 可将业务需求转化为软件需求或详细设计文档，适配技术开发场景。

2. AI 优化内容：提升需求质量 🔧

• 多样化调整：支持 “AI 续写、缩写、扩写、润色”—— 划取文本自动续写逻辑，冗长内容一键压缩，还能按商务、业务、技术、产品四种风格改写，确保需求规范；
• 智能纠错：文档大纲完成后，“AI 纠错” 自动纠正语义不通、错别字，“AI 智能审核” 可优化模板检查出的不符合项，需求合规率达 100%。

3. AI 小助手：辅助高效管理 💡

• “AI 全文总结”：一键生成需求文档概要，帮助管理层快速掌握核心信息；
• “AI 全文问答”：随时提问（如 “该需求涉及哪些系统接口？”），AI 基于全文精准回答，减少信息检索时间；
• “AI 生成测试用例”：基于资产库需求内容，自动生成测试用例，为新核心系统测试环节提供支持。

某城商行应用 AI 功能后，需求文档初稿编制时间从 48 小时缩短至 8 小时，修改次数从 5 次减少至 2 次。

三、实践路径：Visual RM 系统 “搭建 + 需求管理” 全流程应用

银行新核心系统从 “需求发起” 到 “运维优化”，需经历四大阶段，Visual RM 系统在各阶段深度参与，实现 “搭建” 与 “需求管理” 的无缝衔接：

阶段一：需求管理（奠定搭建基础） 📋

1. 需求采集与归集 📥：通过系统多端入口，收集零售、公司、风控等部门需求（如 “优化手机银行转账限额”“新增反洗钱校验”），系统自动排查重复需求，确保需求无遗漏；
2. 需求结构化编写 🔩：使用金融专属模板编写需求，AI 辅助生成初稿并优化内容，确保需求表述精准；
3. 需求评审与定稿 ✅：发起线上评审，业务、技术、合规人员共同确认需求，通过后存入资产库，作为系统搭建的核心依据。

阶段二：系统搭建（需求落地实施） ⚙️

1. 需求转化与设计 🧠：技术团队基于系统中的结构化需求，拆解为系统模块与接口设计，通过 “需求 - 设计” 关联功能，确保设计不偏离业务目标；
2. 开发进度追踪 📊：在系统中创建开发任务并关联对应需求，开发人员实时更新进度（如 “编码中”“测试中”），管理人员通过进度看板监控整体进展，及时解决瓶颈问题；
3. 变更闭环管理 🔄：需求变更时，发起者在系统中提交申请，说明变更原因与影响范围，评审通过后，系统自动同步至设计、开发环节，变更可追溯率 100%。

阶段三：上线验证（确保需求效果） 🔍

1. 测试关联与执行 🧪：在系统中关联需求与测试用例，测试人员执行测试后，将结果（如 “功能正常”“存在 bug”）同步至系统，bug 直接关联需求，便于开发团队精准修复；
2. 业务效果评估 📈：新核心系统上线后，业务人员在系统中录入关键指标（如 “转账成功率从 92% 升至 98%”“开户时间从 15 分钟缩至 8 分钟”），对比需求目标评估落地效果；
3. 问题闭环处理 ❌：若发现需求未达预期（如 “客户投诉仍较多”），在系统中发起优化申请，重新进入 “需求修改 - 开发 - 测试” 流程，形成闭环。

阶段四：持续迭代（优化系统与需求） 🚀

1. 需求资产复用 📦：基于业务变化提出新需求时，从系统资产库中检索相似历史需求，直接复用并调整，减少重复开发；
2. 全链路数据复盘 📊：系统自动记录需求从 “发起” 到 “迭代” 的全流程数据（如 “需求通过率”“开发周期”），生成复盘报表，为后续系统优化提供数据依据；
3. 智能需求推荐 💡：AI 分析历史需求与业务趋势，推荐潜在需求（如 “根据客户转账习惯，新增预约转账功能”），助力新核心系统持续迭代升级。

四、案例成效：银行应用 Visual RM 系统的实践成果

某城商行在新核心系统升级中，引入 Visual RM 需求数智化系统，实现 “搭建效率提升” 与 “需求管理优化” 的双重突破，具体成效如下表所示：

此外，该行通过系统资产库建设，累计复用历史需求 120 余项，减少研发成本超 800 万元，合规审计通过率达 100%，完美满足监管要求。

五、未来展望：Visual RM 系统的智能化升级方向

随着 AI、大数据技术深化，结合附件中系统发展规划，Visual RM 需求数智化系统将进一步升级，为银行新核心系统 “搭建 + 需求管理” 提供更智能支撑：

• AI 驱动需求预测 🤖：基于银行历史业务数据与市场趋势，自动预测潜在需求（如 “预判普惠金融业务增长，推荐新增小微贷款模块”），助力银行提前布局新业务；
• 全链路风险预警 ⚠️：需求变更或系统搭建出现瓶颈时，AI 自动识别影响范围与风险等级，提前预警并给出解决方案，降低项目风险；
• 生态化集成 🌐：通过开放 API 与银行 DevOps、项目管理、客服系统无缝集成，构建以需求为核心的数字化协同生态，实现 “需求 - 开发 - 服务” 全链路贯通；
• 智能分析洞察 📊：整合需求全流程数据，生成 “各部门需求通过率”“开发团队交付效率” 等报表，为银行优化需求管理策略提供数据支撑。

综上，Visual RM 需求数智化系统不仅是银行新核心系统搭建的 “施工蓝图”，更是需求管理的 “智能管家”。借助该系统，银行可打破传统模式束缚，实现新核心系统的高效落地与需求的全周期管控，为数字化转型筑牢核心根基，最终提升服务能力与市场竞争力。