【数据平台血泪总结】用户期望识别：避免项目翻车的隐藏技能

上篇文章中我们介绍了《3步攻克数据平台调研困局：从“踩坑”到“填坑”的实战指南》，那么具体到业务调研环节应该怎么做？我们以银行升级改造数据平台项目为例，详细拆解下业务调研的小妙招。

某商业银行投入1.2亿升级大数据平台时，因未识别出风险管理部对"反洗钱预警时效性"的隐性要求，导致新系统上线后仍需手工跑批，造成重大监管隐患。本文将结合银行业特性，拆解大数据平台改造中的期望管理要诀。

一、银行级期望黑洞：金融科技项目的致命陷阱

• 制作《监管术语对照表》："实时"需明确是监管定义的秒级/分钟级（如反洗钱指引中的30分钟标准）"客户画像"需区分营销标签与风控标签的数据隔离要求。
• 可视化监管指标树：用决策树梳理监管报表生成路径（如1104报表的派生规则），暴露隐藏的衍生指标。

1. 显性需求："升级监管报送系统"
2. 场景需求："每月5日前自动生成银保监EAST5.0数据包"
3. 质量需求："单账户历史交易追溯响应时间≤2秒"
4. 扩展需求："预留跨境交易监控模块接口"
5. 约束需求："必须支持三级等保认证体系"

技能3：监管合规矩阵管理

开发《监管需求优先级矩阵》（示例）：

• 必问清单：
  ◇ 该需求对应的具体监管条文是？
  ◇ 现有手工处理流程的监管扣分点？
  ◇ 哪些数据必须落地本地灾备中心？
  ◇ 如果监管检查提前1周，系统能否应对？

• 发文机构及生效时间
• 影响模块映射
• 合规改造工作包
• 历史版本比对视图

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