—— 以银行新核心系统实现为案例
在金融科技飞速发展的当下,银行新核心系统的升级与落地成为提升银行竞争力的关键。然而,新核心系统涉及业务模块多、需求复杂多变,传统需求管理模式往往面临需求混乱、进度失控等问题。维普时代软件有限公司的 Visual RM 需求数智化平台,凭借 “线上化、结构化、资产化、智能化” 四大核心能力,为银行新核心系统需求管理提供了有效解决方案,实现了研发过程中需求清晰、进度可控。

🔴 需求碎片化,交叉冲突严重
银行新核心系统涵盖个人金融、公司金融、信贷管理、支付结算等多个业务领域,需求分别由不同业务部门提出,常以零散文档形式传递,缺乏统一管理。某银行在新核心系统初期筹备阶段,业务部门提交的需求文档超 200 份,其中 30% 存在内容交叉甚至冲突,如 “个人贷款额度计算规则” 在信贷部门与零售部门的需求描述中存在差异,导致科技部门初期开发方向混乱。
🔴 变更失控,传递失真
新核心系统开发周期长(通常 1-2 年),业务需求易受政策、市场环境影响发生变更。传统模式下,变更依赖邮件通知或线下会议,无结构化记录,且变更影响范围难以精准评估。某城商行新核心系统开发过程中,因 “存款利率市场化调整” 导致存款模块需求变更,变更信息未及时同步至测试团队,使得已完成的测试用例全部返工,延误工期 1 个月。
🔴 进度不可视,计划难落地
需求与开发任务、测试用例缺乏有效关联,管理人员无法实时掌握需求落地进度。某股份制银行新核心系统开发至中期时,仅通过 Excel 表格跟踪进度,发现 “账户管理模块” 需求有 15% 未明确分配至开发人员,且部分已分配需求的开发进度滞后计划 40%,但因发现较晚,难以快速调整资源。
🔴 资产难沉淀,复用率低
新核心系统开发过程中产生大量需求文档、设计方案,但传统管理模式下,这些资产分散存储,无标准化分类,后续系统迭代或相似功能开发时无法复用。某银行新核心系统上线后,开发 “信用卡分期功能” 时,未发现此前个人贷款模块已有的 “分期利率计算逻辑” 需求资产,导致重复开发,增加 30% 工作量。

🟢 自动拆解与标准化
支持将银行新核心系统的复杂需求文档,按 “业务领域 - 系统模块 - 功能点” 三级结构自动拆解为标准化需求条目。例如,将 “个人金融业务需求文档” 拆解为 “账户开户”“存款管理”“取款转账” 等子模块,每个子模块再细化为 “开户资料验证”“存款利率计息” 等具体需求条目,每个条目包含 “需求描述、优先级、验收标准、关联业务规则” 等关键信息,避免需求模糊。
🟢 多维度关联与跟踪
可建立需求条目与开发任务、测试用例、投产版本的关联关系。以银行新核心系统 “信贷审批模块” 为例,某需求条目 “企业贷款审批流程优化” 可直接关联开发团队的 “流程代码开发任务”、测试团队的 “审批流程测试用例”,管理人员通过相关平台即可查看该需求从 “提出 - 开发 - 测试 - 上线” 的全链路状态,确保需求不遗漏、不偏离。
🟢 多人实时协同编制
提供高度仿真 Office/WPS 的在线编辑功能,银行新核心系统的业务人员、科技人员可同时在线编写或修改需求。例如,零售业务部门人员编写 “个人理财产品认购需求” 时,科技部门的架构师可实时在线评论 “该需求需对接总行风控系统”,并补充技术实现要求,避免后期沟通返工。同时,所有修订痕迹自动保留,支持版本回溯,防止需求版本混乱。
🟢 全流程线上管控
覆盖银行新核心系统需求 “受理 - 分析 - 拆分 - 评审 - 开发 - 测试 - 投产” 全生命周期,每个环节设置标准化流程节点。需求提交后,系统自动分配至需求分析师进行分析,分析通过后发起线上评审,评审意见直接关联需求条目,无需线下收集汇总。例如,某银行新核心系统 “支付结算模块” 需求评审时,业务、科技、风控部门人员在线提交评审意见,1 天内完成评审,较传统线下评审效率提升 60%。
🟢 AI 智能审核与优化
AI 功能可自动校验银行新核心系统需求的完整性、一致性与合规性。例如,AI 会识别出 “需求描述未明确优先级”“验收标准不可测试” 等问题,并给出优化建议;同时支持 AI 润色与扩写,如将业务部门模糊的 “提升转账效率” 需求,优化为 “实现个人网银转账实时到账,单笔转账限额 50 万元,系统响应时间≤1 秒”,确保需求清晰可落地。
🟢 变更影响自动分析
当银行新核心系统需求发生变更时,会自动关联该需求条目下游的开发任务、测试用例、关联模块,生成变更影响报告。例如,“贷款利率计算规则调整” 需求变更后,系统快速识别出需同步修改 “贷款合同生成模块”“利息核算模块” 的开发任务,以及 15 条相关测试用例,并推送至相关负责人,变更影响评估时效提升 80%,避免变更 “牵一发而动全身”。
🟢 企业级需求资产库构建
将银行新核心系统的需求条目按 “业务架构、应用架构、产品架构” 等维度分类存储,构建企业级需求资产库。例如,将 “信贷管理领域” 的需求资产细分为 “个人贷款”“企业贷款”“不良资产处置” 等子库,支持按关键词、业务场景、需求类型多维度检索。某银行开发新核心系统 “消费贷模块” 时,通过资产库快速找到 3 年前 “个人经营贷” 的 “贷后还款提醒” 需求条目,直接复用,缩短需求编制时间 40%。
🟢 智能资产推荐
在需求编制过程中,AI 会基于当前编写内容自动推荐资产库中可复用的需求条目。例如,业务人员编写 “新核心系统信用卡账单分期需求” 时,平台自动推荐资产库中 “个人贷款分期利率计算”“分期还款计划生成” 等相关条目,用户可一键引用并适配格式,减少重复劳动。
某全国性股份制银行计划升级新核心系统,涵盖 12 大业务领域、56 个系统模块,涉及 300 + 业务部门参与需求提出,预计开发周期 18 个月。项目初期采用传统需求管理模式,出现需求交叉冲突、进度滞后等问题,后引入相关需求管理平台进行整改。
✅ 需求清晰度提升:需求交叉冲突率从 30% 降至 5%,需求描述不明确导致的开发返工率从 25% 降至 8%;
✅ 进度可控性增强:通过需求看板与驾驶舱,管理人员实时掌握各模块需求进度,开发任务延期率从 40% 降至 12%,整体项目周期缩短 2 个月;
✅ 资产复用率提升:需求复用率从 5% 升至 40%,重复开发工作量减少 35%,节省开发成本约 1200 万元;
✅ 协同效率优化:跨部门需求沟通时间减少 60%,需求评审周期从 7 天缩短至 2 天。
该银行科技部门负责人评价:“需求管理平台让新核心系统的需求管理从‘混沌无序’变为‘清晰可控’,不仅保障了项目按时落地,更让需求资产成为后续系统迭代的重要资源。”
在银行新核心系统这类复杂项目中,需求清晰与进度可控是项目成功的关键。通过结构化拆解让需求 “看得见、摸得清”,线上化协同让流程 “透得明、走得顺”,智能化辅助让变更 “控得住、改得快”,资产化沉淀让价值 “用得上、传得久”,彻底破解传统需求管理的痛点。
对于金融行业乃至其他需要复杂需求管理的领域,Visual RM 不仅是一款工具,更是一套 “需求全生命周期数智化管理方案”。它帮助企业将需求转化为核心资产,推动研发管理从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型,为数字化项目的成功落地提供坚实保障。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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