隨著數字化技術的快速發展，越來越多的企業意識到數字化轉型的重要性。為了加速數字化轉型，企業需要一個系統化的方法和工具來管理日益復雜和多樣化的軟件開發需求，幫助企業理清需求知識之間的關系、沉淀需求知識、積累開發經驗、提升需求交付效能，確保數字化轉型的目標與實際需求保持一致。

通過數智化需求知識圖譜建設，將需求知識從點、線逐步匯聚成面：不斷從需求過程中獲取散落的業務流程、服務和數據模型等知識，形成業務流程和基線知識，并將基線知識進行串聯，匯聚形成系統視圖和業務視圖。持續推動需求知識整合和數智化應用，將大模型技術應用到需求開發交付環節，深化“AI+需求交付”注智賦能，打造需求開發交付的“數字孿生”系統；

神州信息自主研發了數智化需求知識圖譜管理平臺，旨在助力企業形成高質量需求方案，沉淀企業級需求資產，打造需求交付賦能和運營新模式。

神州信息數智化需求知識圖譜管理平臺包括“業務藍圖、需求基線管理、圖譜大腦、文檔結構化和AI智能助手”5大核心功能：

● 業務藍圖：采用結構化全息流程圖模式，通過解析流程以及可視化繪圖方式，展示業務流程、系統功能、數據實體之間的關系，提高業務流程的可視化和透明化程度，方便流程參與者理解業務運行過程，實現需求的“看圖設計”，同時也促進企業業務流程的優化和改進。

● 需求基線管理：構建統一的結構化知識結構模型，將知識結構化為業務流程、業務功能、業務活動、業務規則，并關聯系統的服務及表模型，形成結構化基線存儲模型，為需求知識的表達提供了堅實的數據結構基礎。

● 圖譜大腦：多維度、多路徑的信息查閱方式和簡單搜索、高級搜索等搜索手段，搜索查詢所有知識，搜索結果可以分類展示。基于圖譜大腦基線信息關聯關系，建風險預測模型，預測需求版本變更影響的關鍵業務和風險。

● 文檔結構化：支持將非結構化的需求相關文檔進行結構化導入到關系型數據庫，將需求文檔承載的知識信息進行結構化存儲，并利用關系型數據的優點進行分析利用，按照需求/業務歸集，形成需求知識庫。

● AI智能助手：將大模型技術應用到需求開發交付環節，深化“AI+需求交付”注智賦能，實現需求方案設計Ai助手，輔助產品經理分析需求和需求方案設計，提升需求交付效能。

應用場景（一）：企業級需求知識庫

應用場景（二）：提升需求交付效能

在實際應用過程中，神州信息數智化需求知識圖譜管理平臺為企業帶來多重價值：

● 知識沉淀與傳承：依托結構化知識管理，實現軟件業務和系統知識的積累、沉淀以及有效傳遞，避免人員離職、離崗對系統建設的影響。

● 知識全景展現：從端到端業務流程的角度，完整展現業務知識，擴展業務流程規則；從支撐系統角度，構建業務->服務->模型等多層的的分層架構視圖。

● 賦能需求交付過程：輔助需求分析人員與業務部門共同制定業務規則；指導方案設計人員制定詳細的系統實現方案，提升開發質量；實現業務服務標準化輸出，避免重復開發，提升開發效率。

案例一丨金融公司

客戶痛點：通過需求開發過程管理，結合各環節的線上文檔附件沉淀的需求知識，難獲取、難維護、難應用。

建設方案：將散亂的、與需求開發過程相關的各類知識進行集中化、透明化管理，指導需求設計和開發，提高方案設計效率和需求交付效能。

案例二丨運營商

依托“視圖+基線”知識庫模型，實現7大基線、2大視圖知識的可視化沉淀；通過需求過程文檔結構化，嵌入需求開發流程，輔助設計方案編寫、評審，實現需求知識的常態化更新和應用。

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