在金融行业数字化转型加速的背景下,软件测试作为保障系统质量的关键环节,面临着业务高频迭代、场景复杂等挑战。传统测试模式效率低下、覆盖率不足等问题日益凸显,而人工智能技术凭借数据分析、模式识别与自动化能力,成为重塑金融测试生态的核心力量。国内多家领先银行积极开展 AI 测试实践,通过不同路径探索出可行的智能化转型方案。
某头部股份制银行虽具备数字化基础,但传统 UI 自动化测试存在维护成本高、覆盖不全面等弊端。该行与 Testin 云测合作,采用模块化分层架构和微服务技术,量身定制解决方案。通过优化自动化分层、引入 AI 辅助提升测试准确性,构建测试资产中心实现资产复用,集成平台打破信息孤岛。合作后,测试执行时间缩短 40%-60%,用例复用率提升超 50%,测试脚本开发效率提高 30%,多项关键指标显著改善,为金融机构与科技企业合作提升测试效能提供了典范,凸显了标准化体系构建、资产复用、管理一体化及智能辅助的重要性。
工商银行软件开发中心为应对版本迭代和人工经验局限的测试难题,打造了基于大模型的智能测试能力。其组建团队绘制智能测试能力地图,聚焦 10 大核心场景,构建智能研发助手 MIMOTest。大模型在测试设计辅助、数据构造、安全案例推荐等场景发挥关键作用,如输入业务文档生成测试用例、采集业务流量生成数据方案。应用成效显著,测试设计辅助产出大量高质量成果,安全测试案例采纳率高,漏洞发现量增加,测试数据准备成本降低,环境问题分析实现分钟级定位,证明了大模型融入测试全流程对破解传统困境的有效性,其分层架构与多场景方案为同业提供了借鉴。
中信银行在 “Bank4.0” 时代,受大规模系统和复杂业务影响,面临业务分析难、测试资产散乱等质量控制问题。该行将测试模式从 V 模型升级为 W 模型,依托 “五跃天” AI 平台构建数智化质量总控舱。通过解构业务构建数据链路、搭建数字化总控中台,规划全生命周期质控流程。事前依据标准化资产库自动生成测试案例防控风险,事中实时监控测试活动,事后精准核查。实践使交付质效显著提升,人均效能年均增长超 30%,需求交付提速两倍,多项测试指标表现优异,证实了转型测试模式、运用 AI 技术和搭建数字化平台应对质量挑战的有效性,其全流程数字化质控与闭环管理模式具有可复制性。
邮储银行面对测试环节效率与质量的矛盾,以及大模型应用中存在的问题,以 “技术 + 工程” 双轮驱动推动智能测试落地。技术层面,通过流程编排模拟人类思维、拆解测试任务,采用静动态结合的 Prompt 优化策略,构建三大知识库提升大模型生成质量;工程化方面,构建智能测试服务体系,将 AI 能力嵌入测试流程,实现全生命周期覆盖。实践中,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%,测试报告关键指标自动提取,智能问答解决 90% 以上常见问题。其经验表明,大模型应用可采用轻量化方案,通过知识增强和技术与工程结合降低门槛,未来规划的测试智能体及全链路 AI 质检体系指明了新方向。
这四家银行在 AI 测试领域的创新实践,从不同维度展现了 AI 对金融测试的革命性影响。它们通过与外部合作、自主研发、创新测试模式、探索技术与工程融合等方式,打破传统测试瓶颈,为银行业数智化转型中的质量保障提供了宝贵经验。展望未来,随着 AI 技术向认知智能发展,金融测试将迎来更深刻的智能化变革,金融机构有望构建自学习、自优化的智能测试生态,为业务创新提供高效精准的质量保障,开启金融测试智能化的新征程。
