新时代下金融软件质量管理探索与实践

随着以人工智能、区块链、大数据、物联 等新技术为代表的新一轮科技革命迅猛发展，金融业作为国之重器，百业之母，也被裹挟在时代的洪流中无法置之度外。面对新技术的冲击，产业升级的变革，金融创新的要求，大型金融企业在建设数字化转型的道路上，既要维护国家金融安全，保障民生普惠的稳定输出，又要以金融科技的力量推动金融引擎高速运转，这就对金融软件质量可靠性提出更高要求，也对金融软件质量保障和管理带来了前所未有的机遇和挑战。

一、金融软件质量管理面临挑战

1.架构技术更新换代，质量风险敞口暴露

近些年，金融科技圈正在形成一个重要趋势——各大商业银行纷纷将“企业级架构转型”作为数字化转型战略的重点战略举措提上日程。一场自顶向下的“架构转型”之争蔚然成风。在金融供给侧结构性改革的背景下，客户行为偏好变化、渠道与产品创新、内外部竞争压力增大倒逼银行业开展数字化转型，快速响应市场变化，应对短期内市场竞争压力，打造差异化竞争优势已刻不容缓。通过以体系化、标准化、模型化、智能化、全景化5个目标为索引，深入分析银行业务模式发生的根本变化，全面探索银行数字化转型的本质特征、内在逻辑、实现路径和评价体系，为推进银行数字化转型提供方向、工具、方法和衡量标准。在此背景下，技术架构转型、产品业务重塑对金融软件质量的稳定性造成巨大冲击，架构技术更新换代中会导致产品数量、数据量、软件复杂度呈现指数级提高；业务模型建设、业务数据迁移、新旧线并行和切换等以往鲜有的场景，扩大了质量风险敞口暴露程度，也增加了金融软件质量风险。

2.敏捷响应快速迭代，质量效率矛盾突出

在金融产品推陈出新日益加快、新技术驱动金融业务不断创新、以人为本用户体验至上的金融科技时代，敏捷响应快速迭代已成为金融软件研发交付的主旋律。一方面，为顺应金融环境变化，前方业务需求源源不断地涌向后台，将催生更多的金融产品和服务，并更精准地推向市场，响应目标客户需求；另一方面，商业银行又以几近严苛的标准对产品和服务提出易用、稳定、可靠的质量要求。质量和效率始终是金融产品生产过程中的一对矛盾体，随着金融科技的深化发展，只会更加凸出，也是影响企业数字化转型的关键所在。面临抓质量还是求效率的思考，金融软件产品需要直面“鱼”和“熊掌”如何兼得的难题。

3.业务科技深度融合，质量需求持续喷涌

随着数字化进程的推进，银行业务服务效率、服务渠道拓展日益依赖信息科技的加持，业务技术紧密结合，技术辅佐业务发展，二者深度融合已成为下一代金融业发展的必经之路。随着技术升级业务创新，金融科技时代各种应用场景与渠道的发展，尤其是大数据、区块链、人工智能、5G通信、物联 等新技术的运用，对新时代金融软件质量保证提出更高需求，正如科技是把双刃剑，提供差异化金融服务的同时也增加了未知的风险，面对日益严峻的生产安全形势，如何满足持续喷涌的金融软件质量需求，是金融企业数字化转型战略成败的关键环节，也是金融软件质量管理的重要目标。

二、金融软件质量管理改进措施

1.强化质量目标，质量思维时代化

在传统的金融软件开发中，质量、成本和交付构建了一个稳定的三角形，三者相互制约，互相影响。随着新技术的应用，金融产品也进入强买方时代，用户的心理体验，开始变得越来越举足轻重。用户可以以更便捷的方式表达对体验的需求，使得其在增加体验质量要求的同时，也成为金融软件厂商的常客，可以一起参与产品、质量的定义。这样，由用户、成本、交付构建底座，质量就从传统的质量三角中站立了起来，从平面走向立体。传统质量以符合要求，符合标准和产品设计为目标的认知，已经被甩在了时代的背后。新质量成为金融软件产品的尖刀战略，可以看成是对用户崛起的响应。金融软件业在遵守传统质量理念的基础上，需要跟上新质量强调的新思维新技术应用的步伐，重新形成一套看待质量的框架和方式。

2.量化质量活动，质量管理数字化

时至今日，各大商业银行基本均建立了符合自身发展目标的金融软件产品质量体系，在其指导下定义了各个工程阶段的过程活动。过程活动既标识了软件产品生命周期不同阶段，又成为软件产品质量数字化管理的主战场。软件领域的质量管理数字化是通过新技术融合推动质量管理活动数字化、 络化、智能化升级，增强软件生命周期的质量管理能力，其本质是质量数据的数字化。通过紧抓过程活动，全面量化工程活动阶段，打造数据基石，用数据说话，以数据创新，充分挖掘数据价值，构建丰富数据应用，通过数字化转型助力质量管理手段升级。

3.加强质量控制，质量决策智能化

在以数据为抓手打造的数字化质量管理体系中，其工作内涵并未发生本质性改变，均是利用一系列技术、方法和工具，系统化开展质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等活动，有效管控金融软件产品和金融服务的质量。基于底层数据构建的上层应用是数字化质量管理核心工具。利用工具将软件产品质量现状可视化、质量控制自动化、质量决策智能化，其中可视化是“眼”，展示客观准确看得见的数据；自动化是“手”，提供对质量现状影响因素的自动化控制；智能化是“脑”，对于各种质量场景构建的输入依据给予决策反馈。通过“眼-手-脑”三位一体、层层递进的管理手段，将大大提高质量管理半径和精细化程度，实现金融软件领域的端到端、全流程、智能化管理。

三、金融软件质量管理实践

1.夯实数据基础，驱动质量应用创新

质量管理过程中片面依靠经验管理存在较普遍的管理弊端，质量目标不能只有笼统的定性要求，还要有可测量的数据指标。为此，整合数据源头，沉淀质量数据，则成了打造质量创新应用的关键基石——深度采集产品设计、实施编码、功能测试各工程活动中相关质量数据，对其存储、计算、加工和融合，旨在消除数据标准和口径不一致问题，实现面向应用的数据共享。通过构建质量数据中台，实现为面向质量应用的个性化需求提供高效服务。

基于贯穿产品生命周期的质量数据支撑，管理人员则可搭建满足要求的创新型质量应用服务。将产品的质量水平、状况用数字说话，从实际出发结合软件业特点识别量化质量的关键指标，多角度全方位地可视化质量现状。

质量现状的可视化，提供了实时展示客观评价标准的能力，但要提升产品质量，还要结合质量控制活动。通过质量门禁设定质量标准，自动判定是否达到了预期要求，对质量风险采取补救措施，降低风险发生的概率。

从质量管理数字化建设的角度来看，质量控制自动化是质量现状可视化的进一步推进，而智能决策则是数字化管理的深度探索。有别于传统质量控制基于经验的模式，利用机器学习、深度学习技术训练质量预测模型，揭示数据中隐藏的质量秘密，针对性地做出质量改进决策，满足了新时代质量管理智能化的迫切需求。

2.挖掘管理场景，重塑质量管理生态

与传统质量管理模式不同，新时代赋予了质量管理创造价值的能力。通过以价值体现为主轴，探索诸如全面质量管理、预测式管理、改进型管理场景。

全面质量管理即为全阶段、全流程、全方位的质量管理。质量控制从少数质量保证人员扩展到组织的所有人员。质量管理不再是质量保证部门自身的事情，需要全员的大力支持、准确理解、精确执行；将质量检验、质量保证、质量度量延伸扩展到整个产品生命周期。

预测式管理把焦点放在能够开发出优质产品所需的过程上，过程性能模型是对过程属性和过程活动之间关系的描述，基于历史过程性能数据而建立，并输入软件开发活动中收集的多维度度量数据，最终输出用于预测遵循过程将能达到的结果。通过建立过程性能基线，识别过程关键因子，分析过程性能偏差，利用过程性能模型进行质量预测和风险控制，进而达到满足用户质量需求的软件产品。

改进是指产品质量、过程有效性和效率的提高，以管理体系的运行过程中寻找改进机会为手段，以满足用户需求为目标，在产品实现过程中发现改进空间，遵循“收集现状、设立目标、探究方法、落地实施和验证测试”的程序，执行“计划、实施、检查、处理”循环，持续进行产品、过程或整个管理体系的预防纠正。

3.贯彻质量意识，践行质量文化活动

人是软件开发过程的主体，是管理活动的对象，也是价值创造的核心要素，只有全员充分参与管理，躬体力行，遵守原则，才能提升管理活力。
　　在质量管理发展过程中，人员质量意识的提升与管理手段、技术方法同样重要。组织的质量管理不仅需要引入技术工具、管理思想，还需营造“比学赶超、开放共享”的质量氛围，发挥人员在质量控制方面的主动性和创造性。通过质量文化活动集结优秀质量实践人，开展优秀质量实践分享，树立优秀质量标杆。以“互相出题，交叉解答”的形式征集过程质量问题解决方案，为过程质量改进献计献策，改进、提升过程质量有效性。同时，以“重质量，保安全”为主题，开展质量知识竞赛，进一步提升全员质量意识，落实质量实践成效。质量文化是质量管理的基石，通过质量文化活动输出质量价值观，通过价值观和信念的确立得到巩固和发展。
　　软件产品质量涉及组织的各个环节，各个部门工作，任何一个环节、活动、过程的工作质量都会不同程度地影响最终产物的质量。组织建立“质量红黑榜”，量化各产品工程过程实施效果，按期跟踪通过环比目标达成情况进行考核，利用表扬达成、鼓励提升、激励落后的引导机制，实现对人员质量意识教育，充分体现以人为本的管理方针，激发人员的积极性和责任感。

质量大师戴明曾说：“质量管理，并不像拧开水龙头那样一蹴而就。它是一种文化，是一个组织的生活方式”。质量文化活动也不是一带而过的形式主义，而是需要长期深耕细作与不断实践，在潜移默化中打造质量文化典范，树立质量标杆示范，展现质量品牌风范。

新时代下，面对数字时代的不确定性需求，关注对用户个性化、差异化需求的快速满足和高效响应，金融软件质量观已经重新定义了“质量”的概念，“质量”不再是狭义的产品和服务的质量，它已成为“追求卓越的用户质量”的代名词。随着金融科技创新，一批新技术赋能金融业的同时，也正在重塑金融业，带来机遇的同时也带来挑战。金融软件质量管理将以“追求效率最大化和价值最大化”为目标，构建面向金融软件组织的全面质量管理，从而保障新时代金融企业持续健康稳定的发展。

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