摘要：在经济增速放缓、低利率周期与高质量发展转型背景下，金融科技面临提升研发资源效能、精准度量科技价值、驱动业务实质性创新的核心挑战。本文提出并实践了“价值穿透”方法论，构建以业务架构为指导、数据为驱动的树状价值传导链，并形成“统一话语体系→挖掘关键路径→协同排序→优化投放→复盘修正”的闭环管理机制。通过XX产品案例验证，该方法能有效统一业技价值认知，实现价值可追溯、可量化，优化资源投入，并识别创新机会点。研究表明，价值穿透框架为金融业在要素驱动转型中实现研发模式革新提供了系统化路径，并为探索数智原生协同与研发智能化奠定了基础。

1.引言：转型背景与核心挑战

全球经济增长持续承压，地缘政治与贸易壁垒抬升跨境金融成本，主要经济体普遍采取宽松货币政策以刺激经济。与此同时，政策层面着力引导产业竞争从低效同质化转向价值创造与资源配置优化，推动经济重心向质量提升转型。银行业由此步入低利率时代，其高质量发展面临关键命题：如何赋能传统业务焕发新生机？

此背景下，金融科技投入的效能问题凸显为核心关切：

价值度量困境：如何科学评估科技投入的产出价值，建立令人信服的投入产出评估体系？

资源优化难题：在资源紧约束条件下，如何确保研发资源配置的精准性与性价比？

创新驱动挑战：科技如何有效识别并赋能业务创新点，驱动产品与服务竞争力迭代升级？这些问题的底层逻辑源于经济长波周期演进。

当前正处于第五轮康波周期（以互联网、移动通讯等为核心）的萧条与第六轮周期（以大数据、AI科技等为核心）复苏的交接点。传统要素（资本、劳动力）驱动的增长边际效益递减，数据、AI等新生产要素价值跃升，导致以信贷为代表的传统业务回报承压。银行业作为金融供给侧，亟需从传统要素驱动转向创新驱动，依托技术与数据寻找增长突破口。

引自：荷兰经济学家：雅各布·范·杜因

2.理论根基与破局思路：构建价值穿透框架

2025年诺贝尔经济学奖获得者莫吉尔提出“创新驱动持续增长”的三个必要前提：

知识融合：指令性知识（“怎么做”）与命题性知识（“为什么”）的结合，使技术可被系统化理解、改进与推广；

技能普及：充足的熟练工程师将知识转化为规模化生产力；

转型包容：建立有效的利益协调与补偿机制，降低变革阻力。映射至业技协同领域，普遍存在“知‘做’不知‘因’”、价值认知颗粒度错位导致的摩擦。破局之道在于构建价值穿透框架：

2.1核心基础：数据驱动的树状价值传导链

以业务架构蓝图为指导，引入了“产品价值树”概念，它是一种结构化思考框架，可清晰呈现出从基础产品能力到用户价值、再到经营价值的传导链条，树状结构中，纵向节点形成因果链条，横向节点构成逻辑关系，自底向上构建系统能力以驱动用户达成目标成果，进而实现商业目标，构建“业务目标（经营）→产品指标→系统功能模块”的多级传导链，拉通业务部门、产品团队、研发团队在不同颗粒度上的价值目标，实现价值可追溯、可度量，让价值链中的每个参与者知道“为什么”。

2.2运行机制：价值管理五步闭环

基于树状价值链，形成动态演进的价值管理闭环：

1.统一价值话语体系：对齐业务与技术在不同颗粒度上的目标，实现价值目标从业务部门到具体功能模块的纵向追溯；将技术改造价值还原至业务价值流中。

2.挖掘价值关键路径：依托价值链与运营数据分析，识别影响核心业务目标达成的瓶颈点与杠杆点，结合技术优势重塑流程或体验，推动科技从“需求加工者”向“价值引领者”转变。

3.协同价值排序：在统一价值标尺下，促进业务与科技之间、科技内部不同条线之间，就需求优先级达成共识。

4.优化资源投放：依据价值排序，科学配置研发资源（如迭代规划、任务调度），追求单位资源价值产出最大化。

5.价值复盘与策略修正：建立运营数据定期回溯机制，分析资源投入分布与价值产出贡献；结合业务目标达成率及推广进展，动态调整资源策略或修正关键路径。该闭环通过制度化流程与数据锚点，构建了业技协同的“利益补偿与转型支持机制”，依托数据与AI持续识别、验证创新机会点。

3.实践验证：XX产品价值穿透应用

以XX产品为例，演示价值穿透框架在研发效能提升与价值度量中的实践。

3.1构建价值传导树

顶层目标：如保持XX产品关键规模指标市场领先地位。

产品层拆解：例如，核心规模指标可拆解为“存量客户维系贡献”+“新增客户获取贡献”。其中“新增客户获取”可进一步拆解至不同渠道（如：行内渠道新增=渠道活跃客户数×潜客触达率×开户转化率）。

研发层映射：将产品层指标末端关联至具体菜单、交易、接口，对应研发可观测的运维指标（如交易量、调用量、平均处理时长）。通过树状逻辑运算，实现业务目标与研发活动的价值联通。

3.2关键路径识别与资源协同

基于价值树与市场分析，识别若干达成核心目标的关键路径（如“高价值客户智能挖潜”、“流程断点消除与转化提升”等）。在研发需求评估中，将每个需求置于价值树中，分析其对底层指标的预期提升幅度，评估其对顶层目标的影响权重，据此进行价值排序与资源分配决策。

3.3价值复盘与投入产出洞察

以其中一条关键路径为例示范价值复盘流程（如“智能挖潜路径”）：

目标达成回溯：该路径对设定的直接目标（如新增特定类型客户）达成率显著超过基准（如>130%）；

价值贡献分析：该路径对最顶层核心规模指标贡献率表现突出；

效能评估：结合该路径所占研发资源投入比重，其投入产出性价比（单位资源撬动的顶层目标贡献）被评估为高效。

复盘显示，不同路径对顶层目标的贡献率及投入产出效能存在差异。通过分析路径目标达成率、资源消耗与顶层贡献率，能清晰回答：

价值创造：科技对核心业务目标的量化贡献得以呈现（如关键路径贡献占比之和）；

资源效能：识别高性价比路径，预警低效或受阻路径，指导后续资源倾斜或策略调整（如路径三目标达成率未达预期，需分析试点模型推广范围或精准度问题，或根据业务推广计划调整资源投放比例和节奏）。

3.4创新机会识别

价值复盘中的“卡点”分析（如路径受阻环节）及价值树本身的修正过程（如调整分支权重、新增分支），天然成为驱动流程优化、体验升级或技术赋能的创新点来源，使业务卡点转化为数字化赋能杠杆，形成"诊断-修正-创新"的闭环迭代演进。

4.成效、挑战与未来展望

4.1实践成效

价值穿透框架在应用中已显现核心价值：

统一认知，减少摩擦：树状价值链使业技目标同频，价值话语体系一致化；

度量透明，追溯可信：实现从研发活动到业务结果的价值量化与穿透式证明；

资源优化，效能提升：基于数据洞察指导资源精准投放，提升研发性价比；

驱动创新，有的放矢：关键路径分析与复盘“卡点”成为业务创新与科技赋能的源头活水。

4.2挑战与优化方向

数据质量与贯通：价值树的构建与运行高度依赖高质量、全链路的数据，需持续加强数据治理与中台建设。

动态适应性：业务环境快速变化，价值树需建立敏捷调整机制。

组织与文化协同：深度业技融合需配套的组织保障（如跨职能团队）与文化转变。

4.3未来展望：数智原生协同

价值穿透框架与数智技术结合将催生新模式：

智能协同运营：基于统一价值树与实时数据，AI助手可自动预警目标偏差、定位瓶颈、推荐行动，并驱动业务、产品、研发智能协同（如：自动生成分析报告、触发优化任务）。

智能研发决策：价值树（业务逻辑链）结合生产数据、架构资产等输入大模型，可辅助自动校正模型、识别潜在“卡点”、生成优化方案建议，探索从产品构想至研发决策的智能化路径。

企业级价值沙盘：整合全产品线价值树，纳入成本、风控、监管等维度，构建企业级数字孪生环境，支持全金融解决方案的沙盘推演与AI驱动的策略优化（A/B测试），并促进企业级能力沉淀。

5.结论

在银行业向创新驱动与高质量发展转型的关键期，“价值穿透”框架可为解决科技价值度量难、资源配置优化难、创新驱动落地难提供了系统化解法。其实质是通过构建数据驱动的树状价值传导链与闭环管理机制，实现业技在价值认知、目标对齐、行动协同上的深度融合。产品实践验证了该框架在提升研发效能、显性化科技价值、激发创新动能方面的有效性。展望未来，随着价值树与AI、大数据技术的深度耦合，数智原生的业技协同与智能研发决策模式将逐步成为现实，为打造新一代金融科技创新引擎奠定坚实基础。价值穿透不仅是一种方法论，更是金融科技赋能业务穿越周期、实现可持续增长的核心能力。