Agilean 年终巨献：数智化敏捷银行路线图

本文由 Agilean 创始人&CEO 程鸣萱女士与首席咨询顾问吴穹博士共创，全文万字，系结合 Agilean 十年来深度参与中国银行业转型的实战经验，总结提出的银行数智化和规模化敏捷路线图。

精华摘录

01/08 敏捷转型本质上是一种生产关系变革，也是组织数智化转型的基础。如果把数字化作为一种生产力，敏捷则理顺相应的生产关系，敏捷组织与数字化相辅相成，将大幅提升企业能力与竞争水平。

02/08 敏捷把传统的机械型、计划性组织，转化成生态型、自适应的组织。部落作为一种规模化的敏捷组织形态，纳入了价值创造的全流程角色，从而形成价值创造的完整闭环。

03/08 在 Agilean 许多咨询案例中，通过引入部落制及相关手段，可以达成让创新功能交付时效缩短 50% 的效果。

04/08 建议科技外包采购逐渐从项目制转成人力制，即与供应商签订人力框架合同，需要人力时根据框架直接采购外部人力。

05/08 企业进行数字化转型时，传统的项目预算制存在较大局限。如果采用产品和项目双模预算制度，有助于长远的产品化建设。

06/08 数字化对团队的敏捷性有很高要求，是个问题驱动、场景驱动的长期过程，这个过程要杜绝瀑布思维。

07/08 数字化的进一步是智能化，数智化企业将采用算法进行分析和推荐决策，辅以人工协助和监督。

08/08 企业内部要建立一套完整的实验支撑机制。在给定的预算范围和可控风险内，创新团队快速实验，并根据实验结果不断优化产品方向。

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路线图缘起

2021 年将是 Agilean 成立的第 11 个年头。过往十余年间，Agilean 辅导了平安科技的敏捷转型，帮助招商银行在整个研发中心导入了精益看板管理体系，支持平安银行零售转型落地，亲历了这些组织导入敏捷、导入数智化的全过程。

图 / Agilean 帮助中国组织数智化的十年之路

从 2019 年起，Agilean 的客户更为多元化。我们有幸参与了建设银行的金融科技改革，主导了建信金科的敏捷导入，深度支持了长沙银行的数字化转型过程，帮助更多城商行和农商行开启数智化之旅。这些经历让我们有幸观察到不同类型银行的做法，思考其背后的逻辑，厘清一家银行应该如何逐步进行敏捷化、数智化的落地实施。

结合对中国金融组织敏捷和数智化深度服务经历，我们总结提出了数智化敏捷组织路线图 ROAD（Roadmap for Organizational Agilization & Digitalization），希望帮助更多组织快速顺利地开启敏捷和数智化之旅。本文主要聚焦于 ROAD 路线图在银行业的落地实例，欢迎读者结合自己所处的行业特点，与我们进一步交流。

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数智化敏捷银行路线图概览

本图上半部分展示生产力的变革过程，下半部分展示生产关系变革过程。生产力变革分为信息化、线上化，数字化，智能化四个阶段，生产关系变革分为部落化、产品化、生态化、演进化四个阶段。

数字化、智能化都是先进生产力，为了让其充分发挥作用，企业的组织结构也要进行变革，使之与生产力有效适配。数智化企业要能根据所获洞察，对内外变化快速响应，并在不确定中获取竞争优势，这对企业的敏捷性提出了更高要求。敏捷是企业适应不确定性、快速响应变化的能力，可以说，组织的敏捷转型是一种生产关系变革，是其数智化战略落地的基础。

管理学大师德鲁克曾经说过，企业的唯一使命就是创造顾客。顾客需求是不断变化的，外界环境、竞争对手都在变化，因此，一个企业必须不断创新，不断交付对客户有价值的产品才能生存下去。敏捷和数字化都是提升组织创新能力的手段，数字化是一种先进生产力，敏捷理顺相应的生产关系，敏捷组织与数字化相辅相成，将大幅提升企业能力和竞争水平。助力企业快速探索新的商业模式，发现新的市场机会，实现跨越式发展。

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数智化敏捷银行路线图全面解读

本节将结合实践案例，对 ROAD 路线图进行全面解读。不同企业在应用路线图时，要根据自身情况进行调整。一些企业的信息化、线上化、数字化是同时进行的，但为便于大家理解，我们依旧按八个阶段展开论述。

第一阶段：信息化-生产力提升

从新核心系统打开数智化之旅

信息化的概念起源于上世纪 60 年代的日本，首先由日本学者梅棹忠夫提出，而后被译成英文传播到西方。上世纪 70 年代后期，西方社会开始普遍使用「信息社会」和「信息化」的概念。信息化指培养、发展以计算机为主的智能工具等新生产力，并使之造福于社会的历史过程。

信息化的概念可大可小，业界并没有统一定义。例如，梅宏院士认为信息化建设由以下三个阶段组成：

• 第一阶段，以单机应用为主要特征；

• 第二阶段，以互联网应用为主要特征；

• 第三阶段，以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征。

本段观点，引用自梅宏院士 2019 年在中国大数据教育大会上的主题报告，全文可参考文末文献引用。

这是大信息化的定义。本文为方便讨论，采用了「小信息化」的概念，即以单机应用和局部网络为主要特征。在这种定义下，信息化的主要信息录入者是人，计算机将人连接起来，将企业的核心经营数据电子化（如银行的账户流水、转账记录，保险公司的保单、批改和理赔记录等），以此提升员工的协同效率，提升企业的劳动生产率，最终提升企业业绩。

信息化阶段的主要行为是人机协同，通过提升效率推高业绩。以银行业为例，核心系统是信息化建设的主要成果之一。近几年来，银行不约而同地从新核心系统建设开启自己的数智化之旅，其背后原因是有共性的：

• 核心系统响应慢、性能差已经成为银行系统群的瓶颈所在；

• 为了应对互联网业务洪峰（如双十一），核心系统必须支持分布式架构，支持横向扩展；

• 出于成本和安全考虑，核心系统开始从专有硬件转移到开放的 X86 或 ARM 硬件架构；

• 通过将账户核心和具体业务解耦，使核心不再成为科技交付瓶颈。

某城商行新核心系统案例

该城商行用一年多时间进行了新核心建设，改造效果非常显著。新核心上线后，外围业务系统的性能问题被逐步暴露并得以解决。新核心维护人力大概保持在 10 人之内，这说明新核心系统逻辑基本稳定，系统耦合性被彻底剥离。

新核心建设会耗费大量的资源和精力，但管理者要同时分出一部分精力，去思考新核心建成后的科技组织该如何高效运行。我们建议管理者在新核心建设期间，就启动科技统一开发框架的选型工作，为新核心之后的业务系统建设奠定基础。

车同轨、书同文能大幅提升效率，统一的前后端开发框架，会为后续实施 DevOps 大幅节省人力物力。目前看，银行业前端多倾向于采用 Vue 框架，后端多采用 Spring Cloud 框架。科技团队可以在这些框架上，做一些易用性封装，简化使用门槛，但同时要注意以下几点：

• 不要过度封装，不能增大未来升级开源组件版本的难度；

• 不要试图用图形化编程来简化开发人员的工作，这种半吊子封装最终会损害开发人员的效率。

在新核心建设过程中，科技组织还要开始构建数字化研发协同管理和科技人力资源管理系统，为新核心后的新一代业务系统建设做准备。目前国内大多数银行的科技管理体系，可以总结为「一头一尾+过程质量门禁+科技整体看板」：

• 一头：业务和科技的需求交接系统；

• 一尾：系统版本上线的流程管控系统；

• 过程质量门禁：检查需求交付流程和文档合规性；

• 科技整体看板：对上述三个系统的数据进行收集展示。

上述管理体系建设的弊端

这些管理系统建设核心思路是堵而非疏，虽然收集了不少效能数据，但不能有效赋能一线管理者和员工，反而变成了管控手段。员工往往抵触使用，通常在最后不得已时才把信息录入系统，造成许多科技看板的数据不够真实，也缺乏实时性、有效性。

企业数字化转型要先从科技组织的数字化转型开始，科技体系自己先掌握了建设和应用数智化的能力，才能够真正帮助整个组织进行数字化变革。科技组织通过建设新一代数字化研发管理和科技人力资源系统，实现人事合一的管理，利用数字化手段对各级研发管理者和人员进行授权和赋能，在研发过程中收集真实数据，并在此基础上获取数智化能力。

研发数字化体系建设，需要先有一个顶层的流程角色职责规划。Agilean 总结了一套适合国内银行业特点的 Adapt 规模化敏捷框架，并已在多家银行成功落地实施（具体请见下图）。

图 / Adapt 框架核心要素图

Adapt 框架包括三层需求分解体系和版本迭代双模管理制度等，本文不进行展开，感兴趣的读者可以参考文末延伸阅读 1 。

基于 Adapt 框架和自研的知微工具，Agilean 帮助多家银行实现了数字化研发流程管理和科技人力资源管理。对这部分案例有兴趣的读者，欢迎参考文末延伸阅读 2。

第二阶段：部落化-生产关系优化

探索新核心上线后的敏捷组织模式

新核心可能要历经一两年建设完成，但这不是终点。其后有更多的新业务系统需要建设，新需求也会被不断提出。因此，组织要在建设新核心时，通过试点部落制等方式，探索新核心上线后的敏捷组织运作模式。

传统管理方式把人员被放在科层制的组织架构里面，按照职能进行管理。这种方式适合相对稳定的环境，通过分工提升专业能力和效率。但在数字化时代，内外不确定性大大加强，职能化组织的跨部门协调成本高、响应速度慢、灵活性不足弊端逐步显现。因此，数字化生产力的作用，在科层制、职能化组织架构下很难被充分施展。

理想的敏捷组织管理方式，是将部落制和科层制相结合，形成网状柔性组织架构。人员在部落内冲刺短期业务目标，在职能组织内思考长期技能发展。部落相当于战区，职能组织相当于兵种司令部，具体如下图所示：

许多银行在采用「项目组+职能部门」的网状组织架构，这与部落制有两个关键差别：

• 项目组是短期机制，项目启动时就预设了完成时间，而部落是长期机制，关注更长时期的存活与发展；

• 项目组允许共享人员，在部落制中，为了加强责任感，一个人只同时属于一个部落的一个小队。

引入部落的意义

引入部落就像市场经济的产权改革，「联产承包责任制」。员工在部落内形成利益共同体，共同冲刺业务目标，获得初始绩效评价。再由职能部门根据其部落绩效、个人能力和成长性、业务实现难易度等因素，形成最终绩效排名。对员工而言，部落绩效是其个人控制的绩效影响因素，具有激励作用，并有利于部落内齐心协作。

在 Agilean 许多咨询案例中，通过引入部落制及相关手段，可以达到创新功能交付时长缩短 50% 的效果。

回顾中国改革开放的历程，看看中国如何在短时间内，通过联产承包责任制解决十亿人的吃饭问题，你就会理解部落制的力量。

部落作为交付型组织，有意愿通过提升效率，尽快达成业绩目标，对应用数字化、智能化成果往往充满兴趣。但部落作为短期业绩驱动的组织，对长期能力建设往往动力不足。因此，除了部落之外，敏捷组织还要有横向的职能部门和行会机制，从长期视角进行组织数字化能力的打造。

为了适配部落化改造，科技组织要对外包用工制度进行改革。许多银行的科技组织采用项目外包模式，这种模式的采购周期很长，无法满足业务的灵活变化和快速响应要求。建议科技组织逐渐从项目制转为人力外包制，和供应商签订人力框架合同，根据需要直接面试采用外部人力即可。

这个变化要求科技组织具备更精细化的外包管理能力。以某城商行为例，Agielan 与该行共同搭建了完备的科技资源管理系统，将行员和外包统筹管理，形成统一的人力资源看板，具备精确到分钟的工时管理能力，做到对外包资源的使用心中有数。

图 / 该城商行在知微上使用的人力资源管理大屏

科技组织在新核心建设期间，可以选择关联性小的部落进行试点。在新核心改造完成后，推广已经试点和优化过的数字化研发管理流程，快速实现全面部落化改革。下图是某城商行进行部落化改革后，形成的部落结构图：

第三阶段：线上化-生产力提升

打破全面线上化瓶颈

核心系统改造完成的下一步是线上化，将核心用户旅程线上化，为后续的数智化打下基础。对大多数银行来说，手机银行的需求开发、测试、上线、运营是由网金部全面负责的，这时，传统的手机银行架构和网金部职责定位，通常会成为瓶颈。

线上化瓶颈从何而来？

手机银行逐渐成为银行经营业务的主战场，越来越多的需求与线上相关。根据 Agilean 对某城商行的工时分析，30%的研发工作量都在手机银行。这时，网金部的产品经理以及手机银行的研发资源，便成为各业务条线的争夺焦点，这种资源争夺会拖慢线上化进程。我们建议对手机银行进行平台和业务解耦，从而解决这个问题。

可以将手机银行平台比作一栋百货商场，商场负责招商、设计整体风格、开展商城运营活动（在重大节庆时），以及基础设施的日常运行。各个具体业务条线（比如零贷、信用卡）就像每家店铺一样，负责自己店铺的内部装修（在符合大厦整体风格前提下），以及自己店铺内的运营活动。

为了实现手机银行的平台和业务解耦，需要手机银行具备组件化能力。目前很多银行采用阿里的 mPaaS 框架来解决这个问题。如下图所示，该股份行的网金、财富、汽车金融、信用卡等业务板块，都能自主控制手机银行里的对应模块，各业务条线独立完成需求设计、编码、上线、运营的全闭环，不需要彼此争抢资源，大大提升了业务绩效。

手机银行平台和业务解耦之后，通常要对科技组织的部落结构做一轮调整，将跨部落实现的需求占比降到20%以下，让80%的需求在相应部落内部闭环实现。这样大大减少了部落间的协作成本，让需求快速交付上线，助力业务目标达成。

解决核心系统和手机银行两个瓶颈后，许多银行会启动周边业务系统的改造，例如新信贷系统的建设。因为在核心系统的性能瓶颈被移除后，周边业务系统需要进行分布式架构改造，并向开放硬件架构迁移，才能承受线上化业务带来的峰值压力。同时，风控系统也要进行数字化改造，做到对线上化业务的大概率自动化批核，才能真正实现业务线上化迁移。在建设这些业务系统的同时，科技团队也要启动 DevOps 流水线建设，为系统后续的快速迭代、快速演进扫清障碍。

为了支撑线上业务高峰，还要启动数据中心的建设。新数据中心要支持混合云架构，让新核心系统和新业务系统的横向扩展能力得以充分发挥。同时，云管软件、虚拟化技术也能大大缩短研发测试团队获取资源的时间，提升研发效率。

第四阶段：产品化-生产关系优化

产品化变革，产品项目双模管理

产品化是企业数智化的里程碑之一。从这一阶段开始，科技资源不再是最大瓶颈，产品化及之后阶段的重点是尽可能拉动业务部门，让业务更深入地参与到数智化进程中。

产品的重要性

数智化变革的目标是利用数智化生产力，快速洞察客户需求，寻求新的商业模式，实现幂律成长。要有一个载体，来承载交付给客户的价值，并通过这个载体思考如何最大化客户价值，我们把这个价值载体叫做产品。这时，需要有人持续专注地思考如何最大化客户价值，这个岗位就是产品经理。

银行往往将产品狭义地理解为具体金融产品。客户购买的是金融产品，但采用的方式往往是包含了N个产品的服务，手机银行、风控算法、客户流程，这些都是银行的产品。

本文前面提过，部落是个长效机制，部落的目标往往是孵化新产品，同时优化现有产品。在部落成立之初，产品经理多是由科技团队派出的，我们称之为「科技产品经理」。随着线上化的推进，可以考虑组建产品经理行会，逐步在业务侧孵化产品经理，实现业务内嵌产品经理、科技负责中台产品的终极模式。

产品经理不止是业务需求翻译官

需要注意的是，产品经理不同于之前的 BA（业务分析师），TA不仅仅是业务需求的翻译官，而应该对客群细化、产品规划有自己的主见和思考。产品经理可以是产品的 mini CEO，因此，人力资源部门要为产品经理设置单独的岗位序列、考核体系和晋升通道。

这阶段应该引入的另一个生产关系变革，是产品和项目双模预算制度。

目前，大多数企业采取项目预算制，年底时人们为明年的项目准备方案。但第二年形势可能变化，有的项目不再需要，这时就陷入了骑虎难下的窘况，有项目预算执行率等考核指标的企业更是如此。

因此，建议对重点产品实施产品年度预算制。比如，手机银行作为移动互联网时代的产品，需要长期持续建设。产品总监可以根据业务发展和战略需要，按照今年的实际支出，乘以一个百分比去预估明年的预算，具体工作内容可以迭代逐步补充。针对确定性高的项目，可以依旧按照项目制报备预算，这样能大大提升组织的敏捷度和应对市场未来变化的能力。

第五阶段：数字化-生产力提升

问题+场景驱动，业务侧的更深度参与

随着移动互联网、物联网、传感器技术的普及，企业的产品销售过程和内部服务处理流程，都可以被感知并记录下来了。信息化就像照相机，留存了企业核心信息；数字化就像摄像机，记录了产品销售和企业服务的全过程，这一过程会产生海量数据。云计算和大数据技术的出现，使这些数据的快速分析成为可能。

数字化：向洞察要业绩

数字分析能产生更多的销售洞察，如沃尔玛的啤酒尿片、Netflix的纸牌屋故事等，这些由数据产生的洞察直接提升了企业业绩。因此，在数字化开启了机机协作、人工分析后，企业就开始向洞察要业绩。

科技团队首先要建立大数据平台，承载海量数据，之后为业务团队提供好用的分析工具。为了获取从客户到行员的全面数字化旅程，除了手机银行这种线上化通道以外，与客户的所有触点（如银行网点的自助设备）以及企业内部流程（如员工App），都要进行配套的线上化数字化改造，从而实现流程信息数字化采集。

这里很像当年模拟信号转向数字信号的过程。手机、电视最初都是使用模拟信号的，后来逐渐转向数字信号，这使高清晰度以及高安全性特征成为可能。

目前，许多企业服务客户的过程也是模拟化的，如果把服务实现全流程数字化，可以让服务分析更加容易。在这个过程中，企业要对数字化过程的难度和工作量有充分的准备，这是个长期过程，不能指望毕其功于一役。

数字化建设应杜绝瀑布思维

在帮助企业数字化落地的过程中，不少企业一开始就提出要全埋点，以便对所有用户行为进行分析，这是很不经济的想法。市场在快速变化，在花费巨大人力物力对整个流程实施全埋点之后，真正用起来的时候依然会缺东缺西。这种建设思路，便是典型的瀑布思维模式，而非敏捷思维模式。

数字化落地过程，应该是问题驱动、场景驱动的。要分析某种行为，先确认数据是否充分，如果数据不足，便要快速埋点、快速取数、快速清洗、快速分析。这对团队敏捷性提出了很高要求，这也是为什么在部落化之后，才进行数字化工作的原因。

为了让数据从采集到分析的过程快速迭代，客户使用的自助服务平台、行员使用的移动展业平台、移动办公平台，数据分析人员使用的数据分析平台，都应该像手机银行一样，实现平台和业务解耦。平台部门负责提供功能能力，具体业务流程的埋点，数据采集、清理、搬运、分析等环节，最好都在相关部落内闭环完成。

我们注意到，科技组织往往会建立一个数据中台组织，统一建设和管理这些基础设施，对数据进行权限管理，加工通用数据标签供前台业务部门使用。另外，业务部门形成数据分析能力，需要一个培养的过程，数据中台组织可以成立一个数据分析师行会，对业务部门进行数据分析方面的赋能。

同时，快速迭代和快速发布，也对组织的全面质量守护能力提出了更高要求。组织应该同步进行全面质量建设，提升自动化质量守护能力，做到又快又好。

第六阶段：生态化-生产关系变革

架构、分工向生态化组织转变

数字化给组织带来了快速的客户洞察和市场响应能力，这就要求组织必须能够敏捷起来，根据这些洞察快速调整自己，包括快速调整组织架构，这是数字化能否助力业务的成败关键。

敏捷是把原来的机械型、计划性组织，转化成生态型、自适应组织。敏捷部落的理想形态，是纳入价值创造的全流程角色，从而形成一个价值创造的完整闭环。

但是，银行的传统组织架构是按照职能进行分工的，市场负责营销，风险控制风险，运营负责服务支撑。在数字化转型过程中，往往通过如下手段，以实现向生态化组织的转变。

• 运营职责中台化，产品运营回归业务

运营部门负责账户、转账等基础客户服务产品的打造和优化，具体产品的线下运行和流程设计，如理财基金产品的线下服务流程，回归由具体业务产品部门（如网金财富部）负责。但是，运营部要做好赋能和审核工作，对一些公共风险进行守护，如反洗钱、消费者保护等。这样的做法，有利于业务产品部门统一考虑线上线下流程体验的一致性和连通性。

• 业务产品部门设置运营经理和数据分析师

除总行直营团队外，总部业务产品部门也设置业务数据分析师和运营经理。业务数据分析师要既懂数据分析又懂业务，运营经理负责针对数据调整运营策略，线上线下分支行一体化运营。

• 风控、科技内嵌业务，形成对业务指标负责的端到端团队

业务敏捷部落成为对业务产品指标负责的端到端团队，部落内包括业务负责人、产品经理、风控专家、科技团队、数据分析师、产品运营等角色。由于金融创新有风险后置的特点，如果将专业人员（风控、科技）的绩效考核权完全交给部落，容易导致部落为了短期业绩，忽视长期风险，因此，我们建议将人员的组织关系保留在原来的横向职能组织内，如科技部门、风控部门。这样，实体部门掌握人员的最终考核排名，可以引导员工在达成部落业务目标的同时下，关注未来风险。同时，横向部门也有动力进行长期能力建设和人员培养。

• 建设总部直营团队

随着线上化数字化程度提升，总部统一线上化直营成为可能。总部不再是一个仅仅下发任务、追踪进度的管理中心，还可以建立线上直营团队，直接开展部分业务（例如，线上理财业务）。

• 分支行专业化

传统银行的另外一个痛点是总行部门齐全，但分支行人手紧张，一个人对应总部多个业务部门，各种文山会海不堪重负。

分支行可以利用线上化优势，扩大业务覆盖面，也可以根据区域特点聚焦于某些业务，这样分支行就从一个个孤立的小圆点，变成了许多五彩斑斓互相补充的大圆圈。例如，有的银行已经实现了分行对公化、支行零售化变革，把对公业务集中到分行，而零售业务下沉到支行，由总行直接管理，缩短管理管理链路。另外，也可以尝试让支行业务开展专业化。例如，某个支行信用卡业务做得好，有经验，那么就可能让这个支行发挥长处，专注拓展信用卡业务，而另外一个支行靠近汽车交易市场，就让该支行专注于汽融业务。这样有利于每个支行工作聚焦，但对总行的管理能力也提出了更高要求。

针对业务敏捷部落，Agilean 建议简化现有 KPI 体系，让 KPI 体系关注核心业务基础指标，针对创新性目标、调整性目标，用 OKR 体系承载。有兴趣的读者，可以参考文末延伸阅读 3 。

第七阶段：智能化-生产力提升

获客、运作效率、运营风险管理跃升

智能化是在数字化的基础上，开始用机器学习、人工智能技术，针对不同的客户提供更精细化、更有针对性地洞察。举个例子，抖音可以针对每个客户，提供个性化的内容推荐，没有智能算法支撑是不可能实现的。

在金融领域，智能风控——针对每个客户的征信和行为信息，秒级作出授信决策，便是智能化的范畴。数字化的未来是智能化，以算法分析主导，以人工进行辅助和监控。把数字化和智能化两个阶段合并，就称为数智化。除了将数智化技术用于获客和企业运作效率提升，另一个重要领域是用于银行内的运营风险管理，包括在内控合规审计过程中自动识别风险。

智能化的核心是数据和算法，算法的核心在于不断迭代快速演进。这要求组织必须要拥抱敏捷文化，具备相应的快速演进能力。

目前，人工智能的发展还处于弱 AI 阶段，主要是在某些单点利用大量数据来简化人工劳动，例如，人脸识别、签名识别、语音外呼等。企业可以优先识别一些人工密集，数据密集的场景，采用二八原则，将80%以上的工作利用算法实现自动化，用人工处理剩下20%的工作，从而实现人力资源节省，提升运营效率。智能化应用存在单点突破的可能，但大面积的智能化、生态化应用，还有赖于数据富集程度的大规模提升。

第八阶段：演进化-生产关系优化

建成完整的实验支撑机制

敏捷组织的目标，是可以随着不断变化的内外部环境快速演进、快速进化，让企业在激烈竞争中立于不败之地。

为了给算法实验的空间，组织要大力推动灰度发布能力的建设，让算法能够在多个不同客群快速实验，同时尽量减少失败实验对业务造成的伤害。要充分考虑监管要求，设计具备银行特色的实验方案。例如，某股份行建设了风控沙箱实验机制，新风控算法和老风控算法并行执行，新风控算法先不生效，等待比对分析完成后，再将新风控算法投入生产。

除了技术手段之外，组织还要进行文化变革，在内部鼓励实验创新文化，让团队勇于尝试。

企业内部要建立一套完整的实验支撑机制（从预算资源支持，到系统发布流程），在给定预算范围、可控风险之内，创新团队可以快速实验，并根据实验结果不断调整优化。

另外，银行还应加速 OpenApi 和开放银行的建设，和合作伙伴形成开放的协同生态。银行未来的目标是泛在，试图嵌入所有具有合适场景的地方，同时服务 C 端和 B 端客户。这要求银行和合作伙伴一起，共同演进，探索出让客户满意，自己也能受益的合作模式。这有赖于银行自身的科技和管理能力，对外合作的开放心态，流程的敏捷程度，以及产品团队对客户需求的理解能力等等。

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结语

数智化敏捷银行路线图有它的内在逻辑，但每个银行的实际情况各不相同。银行可以借鉴路线图的内在逻辑，制定适合自己的数智化战略落地路线图。可以先从某个业务领域打穿，也可以针对某个能力做全行赋能提升，逐步前进。希望这个路线图可以引发大家的思考，顺利开启自己的数智化之旅。

数智化敏捷银行路线图是 ROAD （敏捷数智化组织路线图）在银行业的具体案例。从事其它行业的企业，可以借鉴路线图中生产关系的部分，在生产力变革部分勾选补充自己行业的相关内容，得到适合自己的数智化敏捷路线图。

感谢您的耐心阅读。希望本文对您开启实施数智化之旅，可以有所帮助。

延伸阅读-1：

Adapt 规模化敏捷框架

延伸阅读-2：

部落制开始的规模化敏捷转型

延伸阅读-3：

OKR 的组织落地实例分析

文献引用：

梅宏院士「大数据发展现状与未来趋势」主题报告

点「阅读原文」，观看吴穹博士 ROAD 路线图讲解视频