7月27日,FCS 2023 第 7 届中国金融 CIO 峰会(深圳站)如期举行。大会以「洞见·智慧金融」为主题,深度解读中国金融行业数字化转型现状,探讨金融行业信息化趋势、数字供应链金融服务、金融科技创新等问题,期望数智化建设持续推动金融机构转型,让协同更智能,让组织更智慧。
作为企业级研发管理平台的领军者,ONES 受邀出席本次大会。期间,ONES 研发效能顾问董晓红发表了题为「金融企业研发数字化管理实践」的演讲,分享了 ONES 在金融保险行业落地研发数字化管理的实践效果及方法论。
阅读本文,你将了解:
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保险业研发管理为何要数字化?
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四个阶段,解读某保险企业研发数字化成功实践
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三大实践,助力金融企业更快实现研发数字化转型
一、保险业研发管理为何要数字化?
某保险企业成立于2009年,产品体系涵盖车险、企业财产保险、农业保险及人身意外保险等13大类400余险种。在信息系统自主可控的浪潮下,该企业积极响应,在五年战略规划中正式启动了「信息化支持管理提升」,将其提到了「数字化赋能业务发展」的战略转型高度。
在这样的背景下,我们建议该企业通过研发管理的数字化转型,提升产品研发水平和金融服务效率。原因如下:
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从组织业务视角看,在「信息化」向「数字化」转型过程中,需要整个保险行业快速响应市场,高效迭代产品。
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从监管视角看,中国银保监会于2022年发布了《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》,强调保险机构要着力推动科技敏捷转型,建立快速响应需求的敏捷开发体系,提升金融产品的开发质量和运营效率。
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从行业自身的发展视角看,保险行业的组织协同复杂性持续加大,对于效能提高的诉求也越来越大。可以说,业务已经在数字化的路上,但研发管理还未数字化。
而后,我们 ONES 服务团队通过资料收集、问卷调查及现场访谈,抽丝剥茧,将该保险客户遇到的问题与挑战归纳为三类:
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业务数字化转型急需 IT 管理的提升。业务迭代频率越来越高,90% 以上的项目还是采用传统瀑布式的管理方式,交付周期长;同时,费时费力交付的产品并不是客户想要的,质量差、线上故障多,交付模式已经成为瓶颈。
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团队、不同角色间的协同效率较低。无论是任务的分配还是状态的追踪,都需要通过人工、邮件或会议来反馈,沟通成本高。此外,计划管理使用的是在线文档和开源工具,无法满足大家对于项目管理的诉求。
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缺乏统一的研发协作和知识库管理平台。需求管理工具分散,各职能工具互不关联,无法形成组织级的整体效应。同时,项目过程文档管理分散,缺少在线文档协同工具,不利于组织资产的沉淀,更不利于管理层对整个组织研发效能的客观判断。
针对上述问题,我们与客户共同制定了此次研发管理升级的总目标:通过搭建组织级研发体系,融合业务和技术,建立快速响应、质量稳健的科技交付底座。当落地方案时,我们也采取了「目标导向为主,问题驱动为辅」的原则,确保改进方向不迷失。
具体而言,研发管理的升级思路分为三个:
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搭建组织级流程规范,引入提升协作效率的敏捷实践、提升工程效率的工程实践。
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构建一体化的工具链集成,帮助企业固化流程规范,打造端到端的、可视化的全局视角,驱动效能改进。
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建立持续改进的机制,形成效能管理闭环。
二、研发管理数字化的四个阶段
有了目标和方向,接下来我们就可以确定整体方法和思路了,可以分为四个阶段。
第一个阶段,搭建组织级流程规范,并引入敏捷 Scrum 相关实践。我们从问题出发,结合现有的流程、工具、痛点,补全、优化,直至最终形成组织级流程规范,涵盖整个项目管理、产品全生命周期管理、需求管理。同时也收集了各部门的最佳实践,形成组织级财富,进行推广复用。
这里我想对两个问题进行补充解释。一是为什么要收集团队内部的最佳实践,因为我们发现内部的实践更符合该组织的文化和土壤,也更容易被团队所接受,推广效果也更好。另一个问题,为什么要先去建立组织级的流程规范?在我们升级思路时,该部门领导也提出过类似的问题。有以下几个原因:
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流程规范可以在研发资源、研发管理目标之间建立协调关系,有利于目标落地。
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确保了整个组织能使用相同的语言,有助于形成整体效应。
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避免各部门再重复建设一套流程规范,减少浪费。
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有助于沉淀组织的最佳实践,形成组织财富,并加以推广。
第二个阶段,以 ONES 项目管理平台为中心,再结合客户现有工具,形成一体化平台。一方面,通过平台固化流程,落地敏捷 Scrum 实践。另一方面,由于现有的测试质量较差,因此我们决定在客户自研的发布平台上集成一些质量保障手段,让质量与安全协同并进。
归根结底,第二阶段就是要通过各种手段将工具链集成,完全落地组织级流程规范。从图中可以看到,在升级前,工具链是面向职能的专一工具,也就是说各个职能所用的工具又不统一,十分分散,导致项目数据孤立,于是我们决定进行升级。
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打通 ONES 管理平台,也就是从需求提出到发布上线,取得端到端的集成。
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在发布平台 CI 阶段就集成质量保证手段,缩小反馈周期。无论是测试阶段还是应用安全阶段,原有的发布平台大都是抛阶式的。开发完了交给测试,测试完了交给运维,然后再做代码扫描,导致整个交付周期变长。而有了质量保证手段,当我们在 CI 阶段提交代码时,就可以同时进行测试和扫描。一旦质量有问题,立即给开发反馈,从而缩短反馈周期。
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最后我们又做了一个制作平台。企业原有的工具比较分散,因此我们在 ONES 平台做一些项目管理,以及外包账号权限的统一管理,再分发给其他系统,这样一来,其他系统只需要专注于自己的事情就可以了。
第三个阶段其实是在前两个阶段积累的基础之上,以精益思想为指导,以数据为驱动力,建设研发度量指标体系。我们在整个流程设计中其实已经兼顾了度量埋点,因此数据会自然而然地落到系统中,不需要额外通过人工获取数据。最终要达到的目标是建立持续改进机制,让效能管理形成闭环。
还需注意的是,不同视角的关注点是不同的。比如说高层更关心整个项目的产出比是多少;做了这么多需求,业务侧的评价是什么;做了这么多项目,该怎么分配项目奖金。而从开发视角来看,更关心这个需求的完成质量如何,能否给业务带来价值;埋点是否清楚,是否会引发故障;做的业务监控是否有效,等等。因此在搭建度量体系时,我们需要依据不同的主体来创建指标,从而让不同角色确定工作优先级。
前三个阶段我们着重从「事」的层面去改进,那么最后一个阶段就要从「人」的层面来入手了。「人」的方面主要是提升人的认知,在这个阶段,我们帮客户定制了配套的课程,包括导入敏捷理论,导入质量内建、意见理论等系统性课程,扩展团队的升级思路。
三、研发管理数字化的三个关键实践
接下来再分享一下我们用到的三个关键实践。
首先是科技组织架构的优化,也就是根据业务形态和资源规模,将架构由「面向职能型」调整为「面向业务型」,建立与业务线对应的敏捷交付组织。可以参考下图:
在架构调整之前,可能软件研发是一个部门,测试是一个部门,运维是一个部门,主要的管理方式是把人作为资源,分配到不同的项目中去。要知道,工程师如果不停地切换项目,每次切换都会带来资源损耗,降低交付质量和交付效率。此外,这些职能的领导总是忙着协调资源,很难有时间去做整体规划、技术改进等,缺少长期且稳定的运营。
而调整为面向业务的组织架构,就是期望把工作交给跨职能团队,建立长期稳定的团队关系,让团队有共同的目标,从而提升协作效率。
心理学家布鲁斯·塔克曼在「团队发展阶段模型」中也有类似的指出:团队发展遵循一定的周期,要经历组建期、冲突期、规范期、执行期,最后才能产出好的绩效。这也很好理解,就好比你跟自己的同事,需要经过几个阶段的磨合才能产出高的绩效,真正发挥出团队的士气。所以我们强调组建长期稳定的团队,是期望能够沉淀更专业的知识和经验,持续为组织交付业务价值。
第二个实践是建立了统一的需求三层结构,拉通业务侧与产研侧,以促进高效的分工和协作。
「需求三层结构」分别是业务侧的需求全生命周期管理、产研侧的全生命周期管理,以及前后端开发、UI 人员的面向任务层级的需求。这种结构分层的好处是显而易见的:
三层之间可以互相联动。也就是说,产研侧的需求规划至开发侧之后,通过工具的自动化能力来保证状态的实施更新。既减少了人工操作,提升数据准确性,同时也减少了人工的工作量,让他们更专注地去做有价值的事情。
三层结构促进了高效的分工和协作。比如通过管理看板,可以将业务的需求价值流全部可视化出来,让所有干系人能拥有端到端的全局视角:从提出业务需求到业务上线,每个人都能看到过程中的瓶颈以及对业务的影响。
第三个实践是知识管理助力组织赋能。
知识管理对于企业的重要性是不言自明的,甚至可以说是企业最宝贵的资产,因此我们跟客户一同梳理了四个知识管理应用的场景:
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在个人方面,侧重于培训学习、关键岗位赋能和知识积累,帮助个人提效。
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在团队层面,侧重于项目协作、项目关联、文档协同等,支持团队知识运营。
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在管理层层面,侧重于知识资产的共享,比如企业流程、制度、标准等。
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在业务层面,侧重于业务场景化,包括研发、营销、服务等主题知识模板和知识库建设,达到对业务赋能的效果。
需要强调的是,知识管理也不是一蹴而就的,我们将这个过程分为了四个阶段,并为每个阶段设置了目标,分别是:
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将显性知识归类,并结构化存储;
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挖掘隐性知识,进行显性化存储;
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对整个知识体系进行运营管理,及时补充新知识;
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最后,用知识真正为业务赋能,为组织带来商业价值。
04 思考与总结
研发管理是系统性工程,需要整体统筹全局规划,才能使各要素之间同频共振发挥最大效益。除了刚才分享的内容外,研发管理也需要技术工程实践,包括组织的数字化、人才培养、文化建设等,从而减少变革阻力,推动变更成功。