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青島銀行侯冬:“數據+AI”雙輪驅動的智能產品管理平臺建設

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當前,我國金融業正進入數智化深度轉型、精細化運營發展的新階段。在行業高質量發展導向下,銀行業數字化建設從單點信息化改造,全面轉向以數據為核心要素、以人工智能為關鍵能力的整體重構。對區域性銀行而言,面對市場競爭加劇、客戶需求快速迭代、風險管理要求持續提升的新形勢,如何以輕量化、務實化的路徑破解內部管理壁壘、提升產品創新與服務效率,已成為推動自身高質量發展、強化區域金融服務能力的核心任務。



近日,在2026區域性銀行數智化轉型研討會上,青島銀行信息技術部開發中心副總經理侯冬圍繞“數據+AI雙輪驅動的智能產品管理平臺建設”作主題分享,系統闡述青島銀行以產品管理為數字化轉型破局點,通過穿透式產品目錄筑基、數據與AI雙引擎賦能、全生命周期智能管控,破解中小銀行產品管理痛點,走出一條可落地、可復制、輕量化的數智化轉型路徑,為同業提供寶貴實踐參考。

一、破題:中小銀行產品管理的四重困境與轉型共識

侯冬指出,產品是銀行經營活動、管理動作與IT架構的絕對核心,以客戶為中心、以產品為抓手是銀行業多年共識,但在實際運營中,區域性銀行普遍面臨產品管理“看不清、管不住、賣不好、風險高”的現實困境,集中體現為四大痛點:

1.客戶體驗割裂化

傳統銀行垂直條線架構形成天然部門墻,零售、公司、金融市場等條線各自定義產品、獨立運營,跨條線協同困難。產品設計缺乏統一客戶視角,無法響應個性化、場景化需求;客戶反饋分散、難以歸集分析,服務體驗碎片化,客戶經理難以全面掌握全品類產品知識,直接影響服務質量與營銷效果。

2.產品創新低效化

歷經多年信息化建設,多數區域性銀行擁有上百套業務系統,系統煙囪林立、標準不統一。新產品開發從需求提報至上線動輒3-6個月,流程繁瑣、協作低效;產品創新依賴經驗判斷,缺乏數據支撐,同質化競爭嚴重;需求梳理難以沉淀為可復用資產,人員變動即導致流程重啟,創新效率與市場響應速度嚴重不足。

3.經營管理碎片化

產品定義口徑混亂,營銷端、財務端、IT端對“產品”認知不一:營銷端視場景服務為產品,財務端以核算科目為產品,IT端以功能模塊為產品。全行在售產品數量、規模、貢獻度無法精準統計,產品信息分散、數據不通,缺乏統一管理視圖與科學評價體系,資源配置與經營決策缺乏可靠依據。

4.風險控制被動化

產品管理重創設、輕運營,新產品上線后缺乏持續跟蹤,大量低效產品滯留體系內;運營數據無法實時監控,風險預警滯后,管控被動;系統間產品映射模糊,核算不準確,操作風險與合規風險隱患突出,有限風控資源難以應對分散系統架構下的管理挑戰。

侯冬強調,上述困境的核心根因,是銀行缺少統一的產品數據底座與智能決策引擎,產品全生命周期各環節割裂、數據不通、智能不足。為此,青島銀行將數字化轉型破局點鎖定產品管理,確立“以‘譜’筑基,以‘翼’為擎”總體思路:“譜”即搭建穿透式產品目錄,解決底數不清、口徑不一問題;“翼”即構建數據引擎與AI引擎,讓數據流動、讓智能賦能;最終實現產品看得清、管得住、賣得好,覆蓋從創設到退出的全生命周期智能化管理。

二、筑基:搭建穿透式產品目錄,筑牢產品管理數據底座

侯冬表示,產品管理數字化,先筑基、再賦能。筑基核心是統一產品語言、打通數據鏈路、實現賬實相符、閉環全生命周期,青島銀行通過三大舉措夯實數據底座:

1.構建五級穿透產品目錄,實現全行產品“一本賬”

針對產品定義混亂、口徑不一問題,青島銀行借鑒同業先進經驗,結合區域性銀行特點,剪裁設計五級穿透式產品目錄模型,打通從營銷端到核算端全鏈路:可售產品是面向客戶的直觀產品包裝,聚類產品用于同類產品聚合分類管理,基礎產品是業務認知層面的標準產品單元,原子產品是IT視角的最小功能單元,核算科目是財務視角的最終入賬口徑。五級目錄層層穿透,將全行產品從營銷到核算完整打通,實現一筆業務從客戶下單到財務入賬全程可追溯。

經全面盤點,青島銀行梳理出存款、貸款、支付結算、中間業務、金融市場五大類共441支在售產品,首次形成全行產品“一本賬”,徹底解決“產品數量說不清”的歷史難題。

2.統一數據源頭與標簽規則,實現核算賬實相符

針對產品數據加總與總賬不符、口徑沖突問題,青島銀行實施兩大關鍵舉措:

源頭統一:所有產品數據統一取自管理會計系統,確保與總賬對賬一致,數據權威可信;

先打標簽、再加工:每筆業務在加工分析前,強制打上唯一產品標簽,嚴格限定“一筆業務僅歸屬一個產品”,從源頭杜絕數據重復、口徑沖突。

通過該機制,產品運營指標精準歸集,單品數據與全行總賬完全匹配,賬實不符問題徹底解決,為經營分析、績效考核、風險管控提供可靠數據支撐。

3.建立全生命周期閉環管理,保障制度落地

青島銀行制定《產品目錄管理辦法》,將產品創設、準入、建設、運營、退出全流程納入制度化管控,明確各部門職責與操作規范。依托制度實現產品目錄實時更新、上下架動態管理,推動低效產品及時退市,避免資源浪費與風險累積,形成“有進有出、優勝劣汰”的良性循環。

侯冬坦言,產品體系梳理是銀行內部“最難啃的骨頭”,既需要高層強力推動、跨條線協同施壓,也需要IT團隊提供嚴密邏輯框架說服業務部門,二者缺一不可。

三、賦能:數據+AI雙輪驅動,打造四大智能應用場景

在穩固數據底座基礎上,青島銀行以數據引擎+AI引擎為雙輪驅動,落地產品創設、運營服務、迭代優化、監控預警四大智能場景,實現產品全流程數智化賦能:

1.產品創設智能化:從“經驗判斷”到“科學實驗”

傳統產品創設依賴主觀經驗,如同“開盲盒”。青島銀行通過數據+AI重構創設流程:

AI輔助生成方案:整合行內資金成本、歷史收益率、客戶畫像等數據,接入宏觀指標、同業定價等外部信息,AI自動生成多套產品要素方案;

A/B沙箱模擬驗證:搭建容器化沙箱環境,支持產品模型小范圍客群模擬運行、比對效果,在上線前完成風險預判與效果驗證;

效能提升:試點產品創設周期縮短40%,創新從“拍腦袋”轉向“可量化、可驗證、可迭代”的科學模式。

2.運營服務智能化:AI產品助手賦能一線營銷

面向客戶經理產品知識不足、問答效率低的痛點,青島銀行基于RAG架構打造智能產品助手:

知識底座:接入全量產品目錄、說明書、合規要點、營銷話術;

交互能力:支持自然語言提問,秒級返回準確答案,同步附帶合規提醒與營銷建議;

落地效果:相當于為每位員工配備“AI產品專家”,新員工快速上手、老員工高效服務,大幅提升一線運營與營銷效率。

3.數據驅動產品迭代:穿透虛假繁榮,挖掘真實增長

產品上線后易陷入“放羊式”管理,部分產品看似增長迅猛,實則為內部客戶遷移。青島銀行搭建雙看板評價體系:

單產品評價看板:量化財務貢獻、市場表現、客戶體驗、風險管控四大維度指標,精準判定產品生命周期階段;

分類產品評價看板:突破單品視角,識別產品間內部替代效應,避免“虛假繁榮”。

侯冬分享實踐案例:某普惠新產品上線后數據亮眼,經看板分析發現90%新增客戶來自老產品遷移,并未帶來真實增長。銀行據此調整產品策略,最終實現有效獲客與規模提升。

4.智能化監控預警:從“被動救火”到“主動防控”

針對風險管控滯后問題,青島銀行構建實時智能監控體系:

數據整合:打通產品運營與風險數據,設置不良率、逾期率等智能預警閾值;

實時推送:觸發預警后自動推送預警卡片至產品、風控團隊,支持企業微信協同處置;

閉環優化:處置結果反哺模型,持續迭代預警精度,風險響應從“月級”壓縮至分鐘級,實現主動預警、快速處置、動態優化。

四、支撐:輕量化技術底座,中小銀行用得起、落得地

侯冬強調,區域性銀行數智化轉型不拼算力、不追風口,核心是技術務實、落地可行。青島銀行智能產品管理平臺全部采用開源組件搭建,以輕量化方案支撐復雜智能場景,核心技術亮點包括三大模塊:

1.規則引擎:Drools動態熱更新

基于Drools構建規則引擎,實現業務規則與應用解耦,支持規則熱更新、無需停機,高效解決多系統產品編碼異構、映射復雜問題,業務人員可低門檻參與規則配置。

2.多維分析引擎:StarRocks亞秒級查詢

采用StarRocksMPP數據庫,打造預計算加速+實時交互分析雙引擎,通過異步物化視圖、Cube優化,將復雜查詢從分鐘級壓至亞秒級,支撐高并發、多維度產品分析。

3.數據同步平臺:批流一體實時貫通

通過DataX+CDC+Flink實現批流一體數據同步,離線批量同步整合歷史數據,CDC實時采集增量日志,Kafka+Flink構建實時數據管道,數據時效從T+2提升至分鐘級,保障數據新鮮度與準確性。

整套技術架構低成本、易維護、高可用,完全適配區域性銀行資源稟賦,避免過度投入與技術浪費。

五、價值與展望:范式可復制,邁向產品管理數智化新高度

1.項目實踐價值

侯冬總結,青島銀行智能產品管理平臺已實現三大核心價值:

業務價值:產品管理實現數字化、標準化、智能化,全生命周期閉環落地,創新效率、運營效能、風險管控能力全面提升;

技術價值:形成大模型+小模型協同、規則引擎+數據分析融合的輕量化架構,驗證中小銀行自主可控的數智化路徑;

推廣價值:穿透式產品目錄體系與數據+AI雙輪驅動范式,可直接為區域性銀行借鑒復制,降低同業轉型試錯成本。

2.未來深化方向

下一步,青島銀行將圍繞四大方向持續升級平臺能力:

決策支持:為管理層提供全局產品視圖,支撐精準經營決策;

研發支持:沉淀IT能力與資產,提升產品研發復用率與交付效率;

核算支持:統一產品與核算口徑,優化績效考核與成本分攤;

營銷支持:結合客戶數據,實現精準營銷、智能推薦,提升產品轉化率。

侯冬最后強調,區域性銀行數智化轉型,不拼算力,拼數據治理的扎實度;不追風口,追AI與業務的融合深度。青島銀行將繼續以產品為抓手,深耕數據治理、深化AI應用,讓每一只產品看得清、管得住、賣得好,以數智化能力賦能實體經濟、服務區域發展,為銀行業高質量發展貢獻青銀經驗。

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