AI重塑金融測試生態：工行、郵儲等四大銀行 AI 測試實戰案例解析

（原標題：AI重塑金融測試生態：工行、郵儲等四大銀行 AI 測試實戰案例解析）

案例背景及過程:

在 “Bank4.0” 時代,中信銀行受大規模系統與複雜業務影響,面臨業務分析難、資產散亂等質控難題。爲此,中信銀行將測試模式從 V 模型升級爲 W 模型,基於 “五躍天” AI 平臺打造數智化質量總控艙。通過解構業務建立數據鏈路,搭建數字化總控中臺實現機控;規劃全生命週期質控流程,構建數據指標體系。實踐中,事前依標準化資產庫自動生成案例防控風險,事中實時監控測試活動,事後精準覈查確保關鍵環節100% 覆蓋。

實現效果:

數智化質量總控艙顯著提升交付質效,人均效能年均增長超30%,產能 “三年翻兩番”,需求交付提速兩倍。測試分析效率提高50%,資產複用率超60%,交易系統自動化測試全覆蓋,接口執行成功率超98%,性能測試達標率100%,風險識別率提升85%。

行業價值:

中信銀行的實踐證實,轉型測試模式、應用 AI 技術、搭建數字化平臺可有效應對質量挑戰。其全流程數字化質控與閉環管理模式,爲同業提供可複製方案,助力銀行業在 “Bank4.0” 時代提升質控水平,實現穩健發展。

四、中國郵儲銀行

案例背景及過程:

金融業數字化轉型中,測試環節存在效率與質量矛盾,傳統人工測試依賴經驗、耗時長,大模型技術雖有潛力,但生成質量不穩定、學習成本高。郵儲銀行以 “技術 + 工程” 組合拳推進智能測試規模化落地。技術層面,通過流程編排模擬人類思維分步拆解測試任務,採用靜動態結合的 Prompt 優化策略,構建項目、業務、測試三大知識庫,解決大模型生成質量問題;工程化方面,構建智能測試服務體系,將 AI 能力嵌入現有流程,實現前端、中臺、後端協同,覆蓋測試全生命週期。

實現效果:

郵儲銀行智能測試方案顯著提升測試效率與質量,從需求分析到用例生成耗時縮短70%,自動化腳本代碼準確率超85%,測試報告關鍵指標可自動提取,智能問答能解決90% 以上的常見問題,大幅提高了測試工作的整體效能。

行業價值:郵儲銀行的實踐爲金融行業提供了可借鑑的經驗,證明大模型應用可採用輕量化方案,通過知識增強提升效果;強調領域知識庫是 AI 落地的關鍵;同時指出技術調優需與工程平臺結合,以降低使用門檻。未來規劃的測試智能體及全鏈路 AI 質檢體系,也爲行業智能化測試發展指明方向。

結語

以上銀行的 AI測試創新實踐,以多維視角詮釋了人工智能技術在金融測試領域的變革性價值。其探索路徑涵蓋大模型技術調優與工程化體系融合的規模化落地方案,依託專業服務商實現測試效能躍升的協同創新模式,構建數智化質量總控艙的全流程閉環管理體系,以及基於大模型的測試全生命週期智能化賦能策略。這些實踐不僅突破了傳統測試範式的效能瓶頸,更通過技術創新與業務場景的深度耦合,爲銀行業數智化轉型中的質量保障體系建設提供了成功經驗。

隨着人工智能技術向認知智能階段的持續演進,以及 AIGC、多模態大模型等前沿技術的迭代突破,銀行業測試領域將迎來更具深度與廣度的智能化變革。未來,依託更先進的 AI 測試技術架構、更完善的智能決策體系,金融機構有望構建起具備自學習、自優化能力的智能測試生態,爲金融業務創新提供敏捷響應、精準驗證的質量保障支撐,持續夯實金融行業數字化轉型的技術底座與質量基石。