在金融行业数字化转型的战略纵深推进过程中，软件测试作为保障金融系统质量与运行稳定性的核心环节，正处于关键变革期。传统测试体系受制于业务需求高频迭代、场景复杂度指数级增长等挑战，其线性化、经验驱动的作业模式已难以满足金融科技发展的动态需求。随着人工智能技术的突破性演进，深度学习、自然语言处理等前沿技术为银行测试领域注入了创新动能。国内多家头部银行机构以战略前瞻视角，积极开展 AI 测试领域的探索与实践，通过技术架构重构、业务流程再造和管理模式创新，实现测试效能与质量的跨越式提升。本文将梳理盘点四家金融科技标杆银行在 AI 测试方向的实践案例，解析人工智能技术重塑银行测试生态的底层逻辑与实施路径，为行业智能化转型提供可资借鉴的参考范本。

　　一、某头部股份制银行

　　案例背景及过程：数智化转型浪潮下，软件成为银行发展的核心要素。某头部股份制银行虽实力强劲且具备一定数字化基础，拥有自研应用接口自动化测试系统和测试管理平台，实现测试流程线上化，但随着业务快速迭代，传统 UI 自动化测试维护成本高、覆盖不足，测试资产复用难，各工具间存在信息壁垒，精细化管理能力亟待加强。为此，该行与 Testin 云测合作，后者通过?？榛植慵芄沟牟饭婊⒁?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，打造全面解决方案。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，针对性解决现存问题。

　　实现效果：双方合作成果显著，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%，全面提升了银行软件测试的效率、质量与管理水平。

　　行业价值：该案例是银行与科技企业深度融合的成功实践，为金融行业数智化转型提供了可复制、可推广的成功范例，其经验表明，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，是提升测试效能的关键路径。

　　二、中国工商银行

　　案例背景及过程：

　　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，工商银行软件开发中心打造基于大模型的测试全流程智能辅助能力。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。

　　实现效果：

　　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。

　　行业价值：

　　工商银行的实践证明，大模型技术深度融入测试全流程可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为银行业智能测试建设提供可复用经验，助力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

　　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?；涞?。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。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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