随着数字化转型进入深水区，银行新核心系统建设不再是简单的技术升级，而是业务模式重构与流程再造的关键契机。

新核心系统建设：数字化转型的战略机遇

银行新核心系统建设是数字化转型的黄金机会。传统核心系统往往存在业务逻辑僵化、架构耦合度高、扩展性差等问题，而新核心系统建设为银行提供了重新定义业务架构、梳理核心业务能力的绝佳契机。

在这一过程中，业务建模成为连接业务战略与系统实现的关键桥梁。通过科学的业务建模方法，银行能够将模糊的业务需求转化为清晰、结构化、可落地的系统需求，确保新核心系统真正支撑业务创新发展。

业务建模：新核心需求梳理的科学方法论

什么是业务建模？

业务建模是从业务视角出发，通过标准化的方法梳理业务架构、业务流程和业务规则，形成结构化、可视化、可管理的业务需求体系。它解决了传统需求管理中的核心痛点：

• 业务语言与技术语言的转换失真

• 需求碎片化、缺乏整体视图

• 变更影响难以评估

• 历史经验无法沉淀复用

Visual RM 的业务建模实践路径

Visual RM 需求数智化系统提供了一套完整的业务建模解决方案，支撑银行新核心系统建设的全流程：

第一阶段：业务领域建模

建立业务架构全景视图

通过 Visual RM 系统的结构化拆解能力，将银行业务分解为标准的业务领域：

• 客户管理领域：客户信息、客户分层、客户权益

• 产品管理领域：存款、贷款、支付、理财

• 账户管理领域：账户体系、账务处理、余额管理

• 交易处理领域：交易路由、风险控制、清算结算

实践案例：某城商行在新核心建设初期，通过业务领域建模识别出原有系统中27个重复的客户信息管理功能，在新核心中统一为3个标准化服务，显著降低系统复杂度。

第二阶段：业务流程建模

端到端流程梳理与优化

利用 Visual RM 的线上化协同平台，业务专家与技术专家共同梳理核心业务流程：

• 开户流程：从营销接触到账户激活

• 贷款流程：从申请到放款再到贷后管理

• 支付流程：从发起、风控到最终结算

关键价值：某股份制银行通过流程建模，发现传统贷款流程中42%的环节为无效审批，在新核心系统中优化后，贷款审批时间从3天缩短至2小时。

第三阶段：业务规则建模

将业务策略转化为可执行规则

通过 Visual RM 的智能化赋能，将散落在各部门文档、制度文件中的业务规则进行结构化整理：

• 风险规则：反洗钱规则、信用评分规则

• 定价规则：利率、费率计算规则

• 合规规则：监管要求、内部控制规则

成效体现：某国有银行将超过1200条业务规则结构化入库，规则变更实现分钟级全网同步，大幅提升业务响应速度。

Visual RM：业务建模成果的数字化承载平台

结构化记录业务建模成果

Visual RM 系统不仅提供业务建模方法论，更重要的是为建模成果提供数字化的承载与管理平台：

1. 业务组件库

将业务建模成果以标准化组件形式存入资产库：

• 业务实体组件：客户、账户、合约等

• 业务流程组件：开户、转账、还款等

• 业务规则组件：风险规则、定价规则等

2. 可视化业务架构图

系统自动生成业务架构视图，直观展示：

• 业务领域关系图

• 业务流程脉络图

• 业务规则分布图

3. 全链路追溯矩阵

建立业务需求→业务模型→系统功能→测试用例的全链路追溯关系，确保业务意图精准传递至技术实现。

智能化的建模辅助

Visual RM 的 AI 能力为业务建模提供强大支持：

AI 业务模型推荐

基于银行业务特性，AI 自动推荐标准的业务模型框架，大幅降低建模门槛：

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输入：企业贷款业务流程梳理
AI输出推荐模型：
1. 授信申请子流程
2. 贷前调查子流程  
3. 风险评审子流程
4. 合同签订子流程
5. 放款执行子流程

AI 业务规则提取

从历史文档中自动识别和提取业务规则：

• 识别规则条件与动作

• 标准化规则表述

• 检测规则冲突与冗余

AI 业务流程优化

基于历史执行数据，识别流程瓶颈并提出优化建议：

• 识别无效审批环节

• 推荐并行处理机会

• 优化异常处理路径

实践成果：某城商行的业务建模实践

某城商行在新核心系统建设中，采用 Visual RM 系统开展全面的业务建模，取得显著成效：

建模效率提升

• 业务领域梳理周期：从3个月缩短至3周

• 业务流程梳理效率：提升400%

• 业务规则提取准确率：达到92%

业务价值彰显

• 消除冗余业务流程：识别并消除34%的冗余流程环节

• 标准化业务服务：构建128个标准化业务服务组件

• 业务规则统一管理：集中管理2600+条业务规则

系统建设加速

• 需求分析时间：减少65%

• 开发返工率：从30%降至8%

• 系统上线周期：缩短50%

未来展望：业务建模的智能化演进

随着 AI 技术的不断发展，Visual RM 系统的业务建模能力将持续进化：

智能业务架构设计

AI 基于行业最佳实践和监管要求，自动推荐最优业务架构方案，助力银行构建面向未来的业务能力体系。

动态业务模型优化

基于实际业务运行数据，AI 持续评估业务模型的有效性，自动推荐优化方向，实现业务模型的自我进化。

业务技术协同创新

通过数字孪生技术，在虚拟环境中验证业务模型与技术实现的匹配度，大幅降低试错成本，加速业务创新。

结语

银行新核心系统建设是一次重新思考业务本质、重构业务能力的战略机会。Visual RM 需求数智化系统通过科学的业务建模方法，帮助银行将模糊的业务愿景转化为清晰、结构化、可落地的系统需求，确保新核心系统真正成为业务创新与数字化转型的坚实基座。