]article_adlist-->文/青岛银行数字化转型办公室 李楠 张志宇
数字化浪潮下的金融产品管理新航向
党的二十大报告指出，要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。《“十四五”数字经济发展规划》进一步强调，要“提升数字技术对传统产业的渗透性，促进产业数字化转型”。金融作为经济的血脉，必须紧跟数字化转型步伐，加速数字技术与金融业务的深度融合，打造数字驱动的金融新质生产力。
伴随金融改革深化与市场竞争加剧，银行产品呈现多样化、复杂化趋势，传统产品管理模式难以适应新形势需求。产品信息分散、标准不统一、价值挖掘不足等痛点日益凸显，成为制约中小银行数字化转型的关键瓶颈。与此同时，DeepSeek等大模型技术蓬勃发展，为产品管理带来新思路，开辟了以数据为基础、以智能为驱动的金融产品管理新路径。
在这一背景下，青岛银行立足数字化转型战略，自主研发了“星图产品谱系平台”，构建了从可售产品到原子产品的穿透式目录体系，并建立了基于场景的产品全生命周期管理机制。平台整合分散的产品信息，实现统一展示，并通过DeepSeek大模型应用，为产品创新和经营决策提供精准支持。同时，平台与OA系统深度对接，构建闭环管理流程，实现全流程线上化运营。星图平台作为青岛银行数字化转型的重要支撑，探索出一种可复制、可推广的实践样本，为推动金融业数字化转型贡献“青银方案”。
大小模型融合：智能产品助手的技术底座
传统金融产品知识分散、更新滞后，客户经理难以全面掌握产品细节，易导致服务体验不佳、营销效率低下。针对这一痛点，青岛银行创新构建了“产品智能助手”，实现产品知识的智能化管理与服务（如图1所示）。
图1 “快迭代”智能产品助手智能助手采用“大模型+小模型”的混合智能架构，将大模型的创造性思维与小模型的专业精准性有机结合。其核心架构包括知识库、模型层和应用层三个部分。知识库涵盖营销知识、操作与合规知识、常见问题等专业内容；模型层集成了先进的文本向量化技术和开源大语言模型；应用层则通过OCR、语音识别等传统小模型提升产品信息采集和交互体验。
目前，智能助手已深度覆盖产品运营阶段，为客户经理提供营销、操作、专家咨询、IT服务和客服等智能服务。智能助手通过深度学习，提升了产品知识的获取效率和准确性。随着应用场景的扩展，智能助手将逐步覆盖产品创设、准入评估等全生命周期环节，实现从产品设计到客户服务的全流程智能化。
A/B模型：数据驱动的产品创新决策机制
金融产品创新常常面临“高投入、低产出”的风险困境，如何在上市前准确评估产品表现成为关键挑战。针对这一问题，青岛银行创新构建了支撑A/B模型运行的技术体系。
该体系采用分层架构设计：数据层基于分布式计算技术实现海量数据快照采集，并运用先进的数据脱敏算法，在保护客户敏感信息的同时保持客户特征值的一致性；沙箱环境层通过构建数据建模沙箱，实现产品模型的快速迭代和验证；A/B模型层采用高性能计算引擎，支持大规模客群数据的实时分析，为不同产品方案的对比测试提供计算支持；创新优化层基于容器技术打造独立的模型运行环境，确保不同产品模型间的资源隔离和运行安全（如图2所示）。
图2 A/B模型技术支撑体系这一技术体系将从传统的“经验主导”产品创新模式转变为“数据驱动”模式，使产品团队能够在产品真实发布前，通过数据模拟评估不同方案的市场表现与风险状况。通过A/B模型技术对不同产品策略进行测试，可以有效降低创新风险和试错成本，提升产品创新的科学性和成功率。
规则引擎赋能：异构系统的产品编码智能映射
金融机构普遍面临产品编码多源异构问题：不同系统、不同业务线采用不同的产品编码规则，数据整合时常出现冗余与冲突。传统解决方案多采用硬编码分支判断实现，维护难度大且难以适应规则变化。
针对这一行业痛点，青岛银行创新采用Drools规则引擎技术（如图3所示），实现跨系统产品编码的智能映射与动态管理。该方案具有四大核心优势：一是规则表达能力强，支持业务规则语言描述，降低业务人员参与规则编写的门槛；二是高性能规则匹配，基于内存的规则网络编译，对大规模规则集的匹配效率远优于基于简单遍历的方式；三是企业级集成能力，与Java生态无缝整合，可嵌入微服务或独立部署为规则决策服务；四是动态规则热更新，支持规则实时生效，无需重启服务，保障业务连续性。
图3 规则引擎基于规则引擎的智能映射，青岛银行成功解决了传统产品核算“局部准确、全局不准”的问题。平台通过统一数据源头、统一产品定义与管理、先打产品标签以及限定产品数据加工逻辑等措施，实现了从“局部准确”到“全局准确”的质变。这一创新使产品数据在不同系统间保持一致性，为产品全生命周期管理提供了统一、可靠的数据基础，有效支撑了精准的产品评价和决策分析。
批流一体与多维指标分析：高性能产品监控体系
产品数据的及时性与准确性是产品管理的基础，而传统数据处理模式面临效率低、延迟大等问题。青岛银行创新构建了批流一体的数据同步架构与高性能指标分析体系，形成了完整的产品数据集成与监控体系。
批流一体的高效数据集成平台：该架构采用“DataX+Kafka+Flink”的组合设计，实现批量数据同步与实时数据采集的有机结合。批量同步方面，基于DataX工具将复杂的网状同步链路转变为星型结构；实时同步方面，采用CDC技术实现无侵入式增量同步，配合Kafka和Flink构建高性能实时数据管道。这一创新将数据时效性从日级提升至分钟级，为产品监控提供了实时数据支撑。
StarRocks驱动的多维分析引擎（如图4所示）：基于StarRocks分析型数据库，平台构建了“预计算加速+实时交互分析”的双引擎模式。通过预计算和物化视图技术实现高频指标的预聚合，将复杂查询响应时间从分钟级压缩至亚秒级；同时依托高并发查询能力，实现产品业务指标的实时多维分析，支持按客群、渠道、产品特性等多维度交叉分析产品表现。
图4 多维指标分析基于这一技术架构，青岛银行构建了“多维监测—智能预警—协同处置—动态解控”的立体化产品风险管理体系。系统整合运营与风险数据，通过智能算法设置多层级预警阈值，实现风险的早期识别；一旦触发预警，系统自动联动业务团队启动应急响应；风险指标稳定达标后，系统触发管控解除流程，实现产品风险的闭环管理。这一机制显著提升了风险识别的及时性和处置的高效性，为产品安全运营提供了有力保障。
创新驱动：星图平台的业务革新实践
星图产品谱系平台的技术创新，催生了一系列业务变革，全面提升了银行产品管理的效能与价值。在产品体系构建方面，平台基于MECE原则，创新建立了从可售产品到原子产品的穿透式目录结构，梳理完成存贷款、支付结算、中间业务及金融市场五大类共441支产品，形成了完整的产品谱系树，彻底解决了产品信息碎片化问题（如图5所示）。
图5 穿透式产品目录结构在产品评价领域，平台打造了“单品精准评价+分类整体评估”的双层立体体系，构建了涵盖财务贡献、市场表现、客户体验与风险管控的全维度指标库，并通过BI看板揭示产品间协同与竞争关系，为产品结构优化提供了科学依据。同时，平台实现了产品从创设到退市的全生命周期管理，覆盖产品创设、准入、建设、运营、退出全流程，破解了跨业务线产品管理标准不统一的难题。
在创新模式上，平台建立了“数据驱动+智能赋能”的双轮驱动机制，将生成式AI应用于产品设计，A/B模型用于方案验证，智能检索技术用于知识服务，实现了全流程的智能化支持。这些业务创新使产品管理从传统的静态、经验式转向动态、数据驱动式，为银行的产品竞争力提供了强有力的支撑。
应用成效与价值展望
星图产品谱系平台已在青岛银行全行范围内成功部署并稳定运行，全面覆盖总行的产品相关部门。平台统一管理五大业务条线，日均活跃用户数突破300人，产品数据日均处理量达1500万条，有力支撑了全行产品管理的数字化转型。在管理效能方面，该平台显著提升了青岛银行的产品管理效率，产品信息处理效率提升70%，产品上架时间缩短50%，跨部门协同效率大幅提升。通过建立统一的产品标准体系，青岛银行实现了产品管理的全流程数字化，为产品创新决策提供了有力支撑。
在DeepSeek等大模型技术引领的数智化浪潮中，青岛银行星图产品谱系平台的成功实践，为中小银行产品管理数字化转型提供了可复制的经验。平台通过产品智能助手、A/B模型技术支撑体系、规则引擎、批流一体数据同步平台和多维指标分析系统等创新，解决了产品管理中的核心痛点，实现了从传统管理向数智融合的跨越。
这一实践不仅提升了银行自身经营效能，也为金融行业数字化转型提供了有益借鉴。它表明，中小银行可以通过整合开源技术与自主创新，构建适合自身业务特点的数智化解决方案，无需依赖大型IT投入也能实现数字化转型。
在国家大力推动数字经济发展的背景下，青岛银行将继续深化科技创新，坚持“科技赋能、创新驱动”战略，以数字化转型助力实体经济发展，为构建现代化金融体系贡献力量。
（此文刊发于《金融电子化》2025年5月下半月刊）
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