随着数字化转型的加速和行业竞争的加剧，银行业的发展面临深层次变革挑战，对商业银行的科技能力也提出了更高要求。因此，商业银行科技团队应具备更加快速且高效的需求响应能力，积极探索企业级业务需求协同的实施方法。商业银行企业级需求协同是指商业银行以全行战略目标为导向，以部门发展目标为依托，通过跨部门的深度协作与资源整合，系统性地识别、梳理、整合客户及市场的综合性业务需求，并借助行内协同机制，推动需求从分析、设计到落地执行的全流程贯通，提升其针对企业级需求的快速响应能力和价值创造能力。商业银行企业级需求协同实践路径如图1所示。
图1 商业银行企业级需求协同实践路径
一、商业银行企业级需求协同的必要性
1.市场驱动创新，产品复杂度攀升
在市场利率持续下行的当下，商业银行净息差收窄压力显著，利润受挤压与资本约束强化形成双重挑战，在此背景下，商业银行正加速推进深度转型。为寻求更广阔的发展空间，商业银行需开发更为丰富的产品，如结构性金融产品、产业链金融衍生品等来开拓利润增长新维度。产品复杂度的提升，要求商业银行进一步提升企业级需求管理能力，以更好地契合战略发展目标，优化资源配置，持续赋能高质量发展。
2.客群结构更迭，客户诉求多元化
伴随着客群结构的不断变化，客户诉求整体呈现出多元化、场景化等特征，如个人客户对金融服务的需求不再局限于简单储蓄和基础信贷，而是延伸到财富管理、消费金融、跨境金融、养老金融等多种类型的产品。只对单一诉求提供服务难以满足客户的复杂要求，商业银行需要以客户为中心，根据客户综合数据判断其所处的生活阶段或消费场景，基于此探索全方位的场景化服务需求并进行设计。
3.风险形势严峻，需求管控待升级
在电信网络诈骗案件高发、作案手段持续升级的严峻态势下，商业银行需体系化推进业务需求管控升级，构建与更高风控要求、更严反诈规则相适配的新型管控机制。企业级需求协同成为主动迎接变化的重要路径，将反洗钱、反欺诈等风险监管要求前置到产品设计环节，多部门共同参与产品设计，通过构建“需求洞察—产品设计—落地执行—效果评估”的全流程闭环框架，实现合规节点从“事后补救”到“源头嵌入”的跨越。
二、商业银行企业级需求协同实施方法思考
1.数据融合应用，实现线索化需求挖掘
在数字金融发展背景下，商业银行可以通过深度数据融合方法建立数据关联，发现客户潜在需求。首先，可将不同业务条线的数据进行标准化整合，并结合账户交易、贷款记录、理财偏好等数据，全面掌握客户金融行为。其次，探索挖掘业务数据关系，建立离散数据的价值关系链，如信用卡快捷支付频次反映消费金融潜力、大额存款到期时点可能对接理财需求，这些隐藏在数据背后的关联逻辑，正是洞察客户潜在需求的突破点。最后，实现需求与产品的匹配，基于挖掘出的客户行为数据关系，推荐个性化产品并提供定制化服务，如对大额定期存款即将到期的客户，基于其历史投资偏好智能推荐同风险等级的理财产品组合，并提供一键转投服务。这种从“经验驱动”到“数据驱动”的服务模式在满足客户需求的同时也极大提升了客户体验。
2.全过程场景运营，实现多触点客户陪伴
当前，商业银行的服务模式以“综合式”为主，侧重提供存贷、支付、理财等基础业务，在客户个性化需求的深度响应上仍有较大提升空间。通过场景化精细运营和全旅程陪伴式服务，优化银行与客户的交互逻辑和价值创造方式，将金融服务无缝嵌入客户的生产生活全场景中，可实现从“交易触点”到“旅程陪伴”的跨越式转型。
首先，基于数据价值链的建立，进一步挖掘场景化运营线索，融合交易时序、空间、行为等多维线索，识别客户关键交易倾向与习惯，将客户交易模式作为场景化运营的切入点，在发现潜在服务机会后及时将线索推送至客户经理。
其次，生成营销方案。依托客户行为画像标签来预测客户消费意向，匹配最优产品组合和营销话术，通过手机银行个性化推送、客户经理线下跟进、智能外呼提醒等方式，如在贷款发放后或理财到期前等客户关键金融触点进行适时推荐，为客户提供专属服务，实现“客户—场景—产品”的有效耦合，以提升营销转化率。
最后，构建客户全旅程陪伴反馈机制。系统通过数据埋点实时监测客户反馈与行为特征，感知客户需求变化并及时调整服务策略，形成“需求洞察—服务匹配—效果追踪”的全过程管理，为客户提供高效便捷的定制化金融服务体验。
3.强化业技融合，提升需求协同效率
业务部门提出的初始需求意向往往需要经过多次反复沟通、澄清和调整，才能转化为可实施的业务需求。同时业务部门与技术部门的协作在专业术语、思维模式等方面存在显著不同，这种结构性差异导致需求传递过程中可能存在信息衰减，最终导致交付的系统功能与业务预期可能产生偏离。因此，商业银行可考虑组建专业需求团队，在业务层面发挥专业人员的跨条线协作优势，统筹不同业务条线的共性需求，避免重复建设和资源浪费。在需求层面，运用专业需求团队的需求分析能力和结构化思维，精准拆解业务意向，将其转化为清晰的需求文档，并确保各方理解一致。在业技衔接方面，通过建立统一的需求管理平台，实现跨系统需求的自动分发和进度追踪，定期组织需求评审会，确保各开发单元对业务规则的理解保持同步，确保需求协同效率。
三、邮储银行企业级需求协同的应用实践
邮储银行通过数据融合化应用，构建丰富的动态客户画像集，匹配客户需求，通过场景联动进一步融合业务领域，实现多领域生活金融场景覆盖，推动跨条线业务从单点突破向生态化协同升级，形成“数据服务融合—场景联动运营—价值转化升级”的价值发现模式。
1.关系数据驱动价值挖掘，通过动态画像探索场景应用
邮储银行持续深化跨条线数据与服务融合，推动传统综合服务向场景化服务转型升级。通过整合零售业务板块各业务条线数据资源，探索客户非金融场景中的行为特征，构建覆盖客户属性及行为特征的数据池。以此为客户刻画个性化标签，形成包含交易数据、行为、时间、空间等维度的客户行为信息，为客群分析与分层管理提供丰富的数据支撑。
基于客户行为信息，邮储银行业务研发团队深入挖掘客户全生命周期价值，精准满足个性化金融服务需求。在信贷业务领域，打造“贷前主动授信—贷中动态管理—贷后价值延伸”的全流程数据驱动体系。通过该体系，定位高意向资金承接客群，并定向推送一揽子财富管理产品，触发“资金承接—财富升级”协同机制。例如，针对房贷提前还款客户推出专属理财投资组合，推动资金从信贷场景向财富管理场景转化。在信用卡业务领域，通过深入分析消费场景与还款习惯，识别商旅客群、年轻母婴客群等细分市场。针对商旅客群，整合机场贵宾厅等权益，构建“信用卡+出行生态”模式;针对母婴客群，推出“消费分期+亲子权益”服务，将日常消费与长期资金规划有机融合。
2.线下业务流程重塑，打造全新对客体验
邮储银行以客户为中心，构建场景联动机制，通过业技协同配合，打造对客陪伴式服务，将金融服务深度融入客户生活多个环节。
聚焦线下场景流程重塑，邮储银行业务、技术部门协同合作，通过对零售跨条线近30类业务场景进行标准化拆解与模块化重组，推出线上交互式视频业务办理模式，打造“数智视频+”企业级服务体系，重塑对客体验。在消费信贷业务领域，覆盖车贷面谈、零售信贷视频签约、房贷视频面签等场景，支持多自然人、多角色业务办理，实现3分钟快速签约，构建全周期陪伴式服务；在信用卡业务领域，以视频客服、远程面签为切入点，深度融合AI技术，开展集中式视频客服运营，既实现业务办理智能化，释放网点事务性工作压力，又通过多渠道覆盖，解决网点无面签资质难题，让新客户能够通过手机银行或座席端完成面签、开卡全流程;在“三农”业务领域，重塑“三农”信贷业务全流程，构建“贷前线上化尽调—贷中多模式远程签约—贷后视频检查”全链条服务，从营销获客到贷后管理，全流程陪伴“三农”客户高效获贷。
下一步，邮储银行将继续围绕跨部门深度协作、数据融合与智能挖掘、场景化运营及业技融合等策略，优化资源配置，结合线上线下场景联动，精准洞察客户需求，提升服务效率与客户体验，推动企业级需求协同向智能化、敏捷化方向发展;与此同时，进一步增强业务与技术团队的协同创新能力，推动企业级需求快速响应市场变化，真正实现“以客户为中心”的战略目标，在数字化转型浪潮中保持竞争优势。
（作者系中国邮政储蓄银行金融科技部）