原标题：AI重塑金融测试生态：工行、邮储等四大银行 AI 测试实战案例解析

案例背景及过程:

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。

实现效果:

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%。

行业价值:

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

案例背景及过程:

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。

实现效果:

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。

行业价值:邮储银行的实践为金融行业提供了可借鉴的经验,证明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。

结语

以上银行的 AI测试创新实践,以多维视角诠释了人工智能技术在金融测试领域的变革性价值。其探索路径涵盖大模型技术调优与工程化体系融合的规模化落地方案,依托专业服务商实现测试效能跃升的协同创新模式,构建数智化质量总控舱的全流程闭环管理体系,以及基于大模型的测试全生命周期智能化赋能策略。这些实践不仅突破了传统测试范式的效能瓶颈,更通过技术创新与业务场景的深度耦合,为银行业数智化转型中的质量保障体系建设提供了成功经验。

随着人工智能技术向认知智能阶段的持续演进,以及 AIGC、多模态大模型等前沿技术的迭代突破,银行业测试领域将迎来更具深度与广度的智能化变革。未来,依托更先进的 AI 测试技术架构、更完善的智能决策体系,金融机构有望构建起具备自学习、自优化能力的智能测试生态,为金融业务创新提供敏捷响应、精准验证的质量保障支撑,持续夯实金融行业数字化转型的技术底座与质量基石。