青島銀行侯冬：“數據+AI”雙輪驅動的智能產品管理平臺建設

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。