在金融行业数字化转型的浪潮中,软件测试作为保障金融系统稳定运行和业务连续性的关键环节,正面临着前所未有的挑战与机遇。作为银行 CIO,你是否正为传统测试模式难以跟上业务快速迭代的节奏而苦恼?是否在寻求创新方法,以提升测试效率、降低成本,同时确保高质量的软件交付?如今,人工智能(AI)技术的蓬勃发展,为我们提供了破局之道。
一、某头部股份制银行:携手科技伙伴,共筑测试新生态
该家头部股份制银行,虽已具备一定的数字化基础,拥有自研应用接口自动化测试系统和测试管理平台,实现了测试流程线上化。然而,随着业务的迅猛发展,传统 UI 自动化测试维护成本高、覆盖不足,测试资产复用难,各工具间信息壁垒严重,精细化管理能力亟待提升等问题逐渐凸显。
为应对这些挑战,该行与 Testin 云测展开深度合作。Testin 云测通过模块化分层架构的产品规划、以 TMMI 为指导的体系建设、对标互联网的用户体验设计和微服务驱动的技术架构,打造了全面解决方案。在实施过程中,通过优化自动化分层、引入 AI 辅助、构建资产中心、深度集成平台、优化资源分配等举措,有效解决了现存问题。合作成果令人瞩目:测试执行时间大幅缩短 40%-60%,用例复用率提升超 50%,测试脚本开发效率提高 30%,端到端追溯效率提升 70%,人工信息同步工作量减少 90%,测试资源利用率提升 60%,整体质量提升 35%,同类缺陷复发率下降 50%-70%。
此案例表明,与专业科技企业合作,构建标准化规范体系、强化测试资产复用、实现测试管理一体化以及引入智能化辅助手段,是提升测试效能的有效路径。
二、中国工商银行:大模型赋能,全流程智能测试
工商银行软件开发中心在面对版本迭代快、人工经验局限引发的测试场景遗漏、质量难控等问题时,选择打造基于大模型的测试全流程智能辅助能力。他们组建攻坚团队绘制智能测试能力地图,聚焦 10 个能力场景,构建智能研发助手 MIMOTest,按场景、触点等五层架构协同,并通过配套平台实现运营优化。在实践中,借助大模型完成测试设计辅助、数据构造、安全案例推荐等多个智能化场景建设,如输入文档生成测试用例、采集流量生成测试数据方案等。
智能测试应用成效显著:测试设计辅助产出大量文档和用例,部分替代人工设计;安全测试推荐并采纳众多案例,业务安全检测发现大量漏洞,人均发现安全问题数提升 89%;测试数据准备成本降低 30%,试点自测覆盖率提升 25%;环境问题分析实现分钟级定位,大幅减少沟通成本。
工商银行的实践提供了宝贵经验:将大模型技术深度融入测试全流程,能够有效破解传统测试难题。其分层架构设计、多场景智能化解决方案具有可复用性,有助于同业提升测试效率与质量,推动金融科技测试领域的智能化转型。
三、中信银行:升级测试模式,打造数智化质量总控舱
在 “Bank4.0” 时代,中信银行受大规模系统与复杂业务影响,面临业务分析难、资产散乱等质控难题。为此,中信银行将测试模式从 V 模型升级为 W 模型,基于 “五跃天” AI 平台打造数智化质量总控舱。通过解构业务建立数据链路,搭建数字化总控中台实现机控;规划全生命周期质控流程,构建数据指标体系。实践中,事前依标准化资产库自动生成案例防控风险,事中实时监控测试活动,事后精准核查确保关键环节 100% 覆盖。
数智化质量总控舱显著提升交付质效:人均效能年均增长超 30%,产能 “三年翻两番”,需求交付提速两倍。测试分析效率提高 50%,资产复用率超 60%,交易系统自动化测试全覆盖,接口执行成功率超 98%,性能测试达标率 100%,风险识别率提升 85%。
中信银行的实践证实,转型测试模式、应用 AI 技术、搭建数字化平台可有效应对质量挑战。其全流程数字化质控与闭环管理模式,为同业提供了可复制方案,助力银行业在 “Bank4.0” 时代提升质控水平,实现稳健发展。
四、中国邮储银行:“技术 + 工程”双轮驱动,推进智能测试规模化
金融业数字化转型中,测试环节存在效率与质量矛盾,传统人工测试依赖经验、耗时长,大模型技术虽有潜力,但生成质量不稳定、学习成本高。邮储银行以 “技术 + 工程” 组合拳推进智能测试规模化落地。技术层面,通过流程编排模拟人类思维分步拆解测试任务,采用静动态结合的 prompt 优化策略,构建项目、业务、测试三大知识库,解决大模型生成质量问题;工程化方面,构建智能测试服务体系,将 AI 能力嵌入现有流程,实现前端、中台、后端协同,覆盖测试全生命周期。
邮储银行智能测试方案显著提升测试效率与质量:从需求分析到用例生成耗时缩短 70%,自动化脚本代码准确率超 85%,测试报告关键指标可自动提取,智能问答能解决 90% 以上的常见问题,大幅提高了测试工作的整体效能。
邮储银行的实践为银行 CIO 们提供了借鉴:大模型应用可采用轻量化方案,通过知识增强提升效果;强调领域知识库是 AI 落地的关键;同时指出技术调优需与工程平台结合,以降低使用门槛。未来规划的测试智能体及全链路 AI 质检体系,也为行业智能化测试发展指明方向。
以上四家银行在 AI 测试领域的创新实践,为我们展现了人工智能技术在金融测试领域的巨大变革潜力。从与专业服务商合作提升测试效能,到利用大模型实现测试全流程智能化;从升级测试模式打造数智化质量总控舱,到 “技术 + 工程” 双轮驱动推进智能测试规模化,这些实践为银行业数智化转型中的质量保障体系建设提供了丰富的成功经验。
作为银行 CIO,在推动银行数字化转型的征程中,应积极关注并借鉴这些先进实践,结合自身银行的业务特点和技术基础,制定适合的 AI 测试战略。通过引入 AI 技术,优化测试流程,提升测试效率和质量,为金融业务创新提供坚实的技术保障。相信在 AI 技术的助力下,银行业将在数字化转型的道路上迈出更加坚实的步伐,实现金融科技的新飞跃。
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