经过十余年的发展，国内金融行业数字化已形成不可阻挡之趋势，从十年前“要不要做”，到今天“如何做”。科技能力是数字化转型的基础，企业数字化转型必须以研发管理数字化为先导。因此，数字化研发管理能力建设，就责无旁贷地成为了金融组织数字化转型的第一场战役。
当前，数字化研发管理能力建设面临哪些痛点？
1 面向领导层的审批能力完备，缺失面向价值交付协同能力
金融组织在建设管理能力时，以安全合规驱动的审批能力建设为主。强审批带来的是强的流程节点控制——这是金融行业强监管和高度严谨性在研发管理上的直接体现。
在这套传统组织分工、分配、分责的体系下， 促进组织在以职能为中心的工作模式下有序协同，审批能力起到了决定性的作用。随着数字化进程的推进，外部环境的竞争压力，业务能力升级需要各职能部门快速响应、快速决策，业务部门对各个价值交付环节看得见的呼声越来越高，以助力组织转向以价值交付为中心的有序高效协同，解决沟通慢、交付慢、返工多的问题。
在不确定性外部环境下，组织迫切需要面向价值交付的协同能力，以提升响应市场的变化。我们在能力建设的顶层设计中，审批能力与协同能力是否具备助力组织的数字化转型，还是仅加了更多的审批点，把“能力”建设成了组织的负担？
2 系统间散而不同、散而不通，状态同步全靠问
面向职能建孤岛，组织内在提升单点效率的背景下，已拥有各个职能领域的通用能力，如人员管理、研发管理、需求审批管理等，然而系统散、不连通、还有重复。每个人在各自的领域都做得很好，却始终看不清如何有效提升组织响应能力。
这种烟囱式的建设，致使组织数据连接极为困难。术语不统一、标准不统一致使沟通成本加大。数据重复录入、能力入口多，导致了状态同步不及时、数据缺失等问题。最终导致这些系统无法发挥其在组织中的最大价值，信息同步依旧依靠邮件、电话、IM 等原始方法。跟进工作靠责任心、靠经验，执行层忙乱，管理层缺失全局视角，决策不及时等。
3 管理所需要的数据都有，却不能支持决策
在以数据组合为中心，简单聚合的条件下建立的管理驾驶舱，数据洞察不足。有结果数据，难于分析，数据驱动决策面临不及时、难判断等问题。
导致这个问题的本质在于：面向合规、分工建设的能力，重管控、弱协同，导致数据无法还原真实的协同场景。数据质量远达不到数据驱动决策的要求，直接原因本质上就是组织协同能力未嵌入业务流程。
同时，数字化研发管理要想长期成功，取决于文化的改变及质量观念的建立。我们应该充分意识到，低质量的数据给企业带来多方面的成本：报废和返工、组织效率低下、组织冲突、机会成本（包括无法创新）、声誉成本等，只有高质量的数据能够改善业务与研发的一致性、提高生产力、快速响应商机等。
所以，数字化时代，不仅应关注业务数据的治理，IT 数据的治理也势在必行，才能最终保障 IT 战略与业务战略的一致性。
4 缺少能力主线规划，强依赖外购提升能力
前面三点介绍了金融组织面临的痛点：协同能力缺失或不足、数据质量问题导致决策难、系统散而不通导致效率低下等问题。组织试图用一种魔法，购买一整套业界先进的解决方案，快速融入组织。
在重投入、高关注的聚光灯下，点状试点覆盖模式总是很有“效果”。在失去聚光灯、规模化推广之后，融合问题渐渐突显。外购的管理体系极难改变整个组织，外加定制化慢等一系列问题导致整个组织效率并不能如预期的往前走，无法长时间撑起全流程端到端的数字化管理能力。最终，一体化解决方案又沦为一个个零散功能在各个职能部门中使用，上不去、下不来的问题导致决策者左右为难。