一、项目背景

在数字经济新趋势下，随着利率市场化、监管加大力度，银行在市场竞争、监管审查双重压力下对产品创新、系统建设、风险控制的合规性要求越来越高,金融产品和服务模式正在经历着颠覆式的变革，业务模式迭代频繁，业务内容和内涵不断丰富。在内外融合双向开放的生态下，银行业经营需快速对外部市场变化做出响应，信息系统的建设和优化需高效高质量对业务经营做好支撑。

在数字化转型时期，业务人员希望能够以简便、快速的方式表达对系统建设或优化的要求，科技人员希望能够从业务部门获取到完整、有效的业务诉求，以确保信息系统开发不走偏、不走样。但在实际工作过程中，信息系统建设的各个参与方，最终用户、业务需求提出方、软件需求分析人员、开发人员、测试人员等各个角色在需求沟通过程中存在的信息不对称、理解不一致等各类情况，导致业务诉求与信息系统实际落地情况存在一定的偏差。要高质高效完成各类信息系统开发，并能够满足业务和用户的诉求，前提是要有高质量的需求，需求作为信息系统建设的首要环节显得尤其重要，快速形成高质量需求和高效的需求管理过程，是开发质量和效率提升的必要条件。如何保障业务诉求能被软件开发人员和测试人员正确的理解和传递，对于需求内容的保鲜和管理尤其重要。如何快速的形成软件需求，深化业务理解，做好业技融合，更快更好地支持业务创新，四川农商银行将软件需求分析线上化管理作为突破口，通过统一软件需求管理的颗粒度，改进需求管理机制，推动业务技术的深度融合，为高质量高效完成各类信息系统建设和优化提供支撑。

二、项目方案

结合我行软件需求管理的现状，信息系统建设过程中，大部分新建系统按照项目模式进行建设，在项目投产后，由项目组移交给软件需求分析团队进行后续的维护和优化。在信息系统投产后，业务需求通常是按任务的维度进行提出，比较零散和缺乏统筹，甚至不同的业务条线的业务需求存在矛盾和冲突，完全依赖于软件需求分析人员的个人能力进行识别。软件需求的管理除了按任务进行编写外，还需要同步更新整个系统的软件需求文档，带来了重复工作量的同时，还可能导致需求保鲜不及时，从而影响到信息系统高质量高效的交付。

为了解决软件需求的保鲜问题，通过改进需求管理机制，提出软件需求分析线上化管理模式。由行内的璇玑研发流程管理系统负责进行日常业务需求任务的流程管理，新建需求工程管理工具（下称”仓颉”）进行软件需求管理，将线下的需求分析过程线上化和工具化，通过仓颉进行软件需求在线分析，业务需求的相关干系人可以通过需求工程管理工具仓颉查看当前业务需求的分析进度、所覆盖的范围、所需改造的系统范围等相关内容，并能够实时查看需求前后变化过程，做到实时保鲜。在业务设计上，首先统一软件需求管理的颗粒度，针对B/S架构的系统，按照最末级菜单为一个功能点进行管理；针对报表类系统，按照一张报表为一个功能点；针对接口或报文类系统，按照一个接口或一个报文为一个功能点进行管理。其次，结合四川农商银行系统划分情况，将已投产系统的系统功能点进行拆分，将拆分的功能点与对应的系统进行关联，每个系统的需求基线按照系统功能点进行管理。在实际的需求分析过程中，根据璇玑的日常业务需求任务，分析相应的改造范围至系统及系统功能点，关联仓颉工具的系统功能点，按照系统功能点维度以修订模式进行软件需求内容在线编写，编写完成后可选择软件需求基线全量合并模式或基线增量合并模式展示给业务需求任务干系人进行需求评审。日常业务需求任务投产时，工具自动将该业务需求任务的各个系统功能点需求基线合并形成对应的历史版本，并保留该任务的修订内容，可直观跟踪该业务需求任务对系统软件需求基线的变更情况。

项目采用敏捷开发模式，不断迭代优化。基于行内统一的科技管理工具开源开发框架，结合文档编辑器或开源的文档处理工具，自研相应的管理功能。包括角色及权限管理、各角色使用需求基线文档场景设计、需求基线粒度分析及实现方案设计、需求文档及其历史版本存储方案、需求基线变更内容跟踪方案、需求基线在线编辑和查看实现方案、需求基线管理同日常任务和项目流程集成方案、文档合并及修订内容自动化处理实现方案。

三、创新点

结合在线文档编辑功能进行创新性探索，通过文档修订内容跟踪需求差异，有效解决变更内容关联项目或需求，更好的格式化、图片展示能力，更符合需求文档编辑人员习惯，同时更好的支持多人协作。

一是实现软件需求基线文档在线管理。通过集成在线文档编辑器，支持多人协作同时修改一份需求基线文档。支持在线查看，业务人员、软件需求分析人员、开发人员、测试人员等多种角色所有人都在一个画布上，随时可以查看文档最新版本，避免了各角色查看离线文档可能看的是一个不同步的版本问题，保证最新修改内容能同步到所有人，降低沟通成本，避免信息误解和丢失。

二是解决软件需求基线变更内容跟踪难题。以往需求基线管理中都只能维护需求基线最新版本，无法跟踪需求基线变更历史，回溯历史状态，无法将每一条具体的变更内容同项目或任务建立对应关系。本项目创新点在于将项目或任务信息写入到文档修订作者信息中，在查看需求基线修订内容时，可以通过作者判断当前修订内容是哪个项目或任务提出。

三是实现软件需求文档修订内容的自动化处理。通过直接操作文档修订记录，可以在查看时仅保留当前项目或任务相关修订，避免并行任务修订内容形成干扰。在项目或任务上线后，接受本项目或任务修订记录，合并到软件需求基线。同时留存一份和项目或任务关联的历史版本，保留有关修订记录，可以准确回溯项目或任务导致的需求变更具体内容。

四是解决细粒度需求基线管理导致的合并难题。我行采用了基于系统功能点的需求基线管理模式，每个系统功能点对应需求内容范围有限，便于管理。同时带来了项目或任务以及系统维度查看需求困难，比如一个任务需要修改几十个系统功能点需求基线文档，相关角色查看时需要处理几十个需求文档。本项目有效解决了多个需求基线文档异步合并操作难题、合并后重排版式保留原有表格和图片格式、合并后重排目录编号等难题。

五是解决了需求基线变更差异总结、提取难题。汇总查看项目或任务需求基线时，往往面临在大量的需求文档中查找与本项目或任务有关的变更内容，本项目通过集成在线文档编辑器，支持按作者筛选修订内容，作者信息中包含了项目或任务信息，因此可按项目或任务筛选修订内容。同时支持修订查看，可提取修订内容上下文，仅展示修订内容部分的同时保留上下文，易于阅读理解。筛选修订还有助于需求文档编写人员在多人基于同一个需求基线文档协作时筛选关心的修订内容。

四、技术实现特点及优势

系统采用前后端分离架构，前端基于流行的前端框架和UI组件，并针对行内用户界面及用户体现规范做了适配，更符合行内用户需求和习惯。后端采用微服务架构，容器集群化部署，并完成了信创改造，系统架构图如图1所示。针对需求基线管理、文件存储和对接文档编辑器、异步文件处理等功能范围设计了独立的微服务。目前主流的开源Office文件处理工具包在文件合并、目录处理、修订记录处理方面实现都存在不足，如表格、图片合并后存在异常或丢失，合并后导航目录丢失，无法直接处理修订记录等问题。部分商业软件在这些功能上实现较完善，因此我行在基于开源软件的基础上定制开发，解决了以上问题。

在完善需求基线管理生命周期全流程集成方面，设计了基于系统功能点的需求基线管理粒度，并将功能点关联到项目建设或日常任务中。通过异步后台任务，在内存级操作实现合并大量文件并对接文档编辑器，可直接通过项目或任务查看功能点，查看每个系统功能点需求基线，以及合并查看整个项目、任务、系统关联的需求基线，同时实现了合并文档的目录全局重排序。通过将项目或任务信息植入文档修订记录的作者信息，可有效区分当前修订内容归属的项目或任务，直观地跟踪需求变更来源。在需求开发阶段过滤展示项目或任务关联的修订内容及上下文，可准确分析当前需求变更范围。

在项目或任务投产后，通过消息机制感知，留存仅含当前项目或任务修订内容的历史版本便于追溯，同时自动合并修订内容到需求基线。通过准确提取需求基线修订内容上下文，便于不同角色仅查看需求变更内容，快速总览需求变更情况。

图1：系统架构图

五、项目过程管理

项目各阶段的实施周期

设计阶段：2025年1月-2025年1月

开发阶段：2025年1月-2025年3月

测试阶段：2025年3月-2025年4月

推广阶段：2025年4月-至今

六、运营情况

本项目上线后，针对软件需求分析线上化模式对相关干系人进行了培训宣贯，四川农商银行各业务部（室）、各办事处和各市州农商行科技部门共 170 余人参与培训。

针对我行已投产的关键、重要系统软件需求功能点进行了梳理和盘点，相对完整的37个系统6483个系统功能点需求纳入仓工具进行线上化分析和管理。目前已有453个日常业务需求任务通过软件需求分析线上化模式进行分析和管理，有效地减少了信息传递不及时和需求保鲜不及时的问题。

七、项目成效

一是夯实企业级需求资产，提升组织的可控能力。通过需求管理机制改进，需求分析模式的转变，所有的需求资产通过需求管理工具统一管理和跟踪，从依赖需求分析人员的个人能力转为组织能力，降低由于人员流动等问题带来的不稳定和不确定因素的影响。

二是通过需求资产保鲜和复用，提升科技交付质效。通过需求快速传递、分享协同，变更有效控制等手段，降低开发过程中需求传递的沟通成本以及需求导致的返工成本，通过需求统筹与协同，识别冲突或重复需求，减少重复建设成本。

三是通过需求资产复用，提升科技量化管理能力。通过对需求资产复用情况的监控，为信息系统的建设提供更有效的数据支撑，作为技术向业务赋能的重要参考依据和过程改进。

八、经验总结

作为需求分析线上化管理，支持多人协作、跟踪需求变更内容细节和历史、覆盖全生命周期管理的经验和模式，有效地解决了我行需求基线零散、更新不及时等问题，为自主可控能力的提升奠定了良好的基础。

随着人工智能技术的快速发展，需求管理的智能化已成为提高效率和创新的关键。后续我们将在夯实需求资产的基础上，探索AI、大模型等技术在需求管理领域的应用。如智能化需求获取与预处理，通过会议纪要、沟通工具等非结构化数据表达需求的自动收集，通过技术手段提炼关键重要信息形成业务需求；利用大数据技术与历史需求资产，基于资产按不同维度的组合自动提取需求与业务规则、监管要求等，提升需求分析质量和效率。

通过需求管理机制的改进，强化需求管理工具的支撑，通过构建内容级需求一体化管理平台，打破需求分析灰盒，由单兵作战转向体系化支撑下的共创、共享、共治，实现需求管理由项目级、组织级向企业级跨越，助力我行的数字化转型工作。