在金融行业的数字化转型潮流中，软件测试是确保金融系统和业务继续运​​营的主要链接，面临着无误的挑战和机遇。作为CIO银行，您是否对传统试验模型保持快速业务的速度的困难感到不安？您是否正在寻找提高测试效率，降低成本并确保高质量软件传输的创新方法？如今，人工智能技术（AI）的新兴发展为我们提供了打破僵局的方法。 1。顶级股票银行：与技术合作伙伴合作开发新的生态系统测试。尽管领先的联合银行具有一定的数字基础，但它在自动化测试系统和测试管理平台上进行了自我开发的应用程序接口，但在线测试过程。但是，随着业务的快速发展，传统的UI自动化测试和MAI不足的成本很高，发病率不足，很难重新使用测试资产，各种工具之间的严重信息障碍，并且紧急改善精制管理能力将逐渐成为已知。为了应对这些挑战，银行与Testin Cloud测试进行了深入的合作。 Testin Cloud Test通过计划具有模块化层次结构的产品，TMMI的构建，TMMI的构建，TMMI的构建，用户对Internet的体验以及微服务驱动的技术体系结构的设计。在调查过程中，在诸如自动化分层，AI的介绍，资产中心，深入集成平台以及资源分配的优化等步骤中有效解决了现有问题。合作结果非常出色：测试执行时间大大缩短了40％-60％，用例的使用率增加了50％以上，效率测试脚本开发中的封装提高了30％，端到端跟踪效率提高了70％，相似缺陷的重复率已降低了50％-70％。该案例表明，与专业技术公司的合作，以生成标准和标准系统，加强重新使用测试，实现测试管理的整合以及介绍辅助方法的直觉方法是提高测试效率的有效方法。 2。中国的工业和商业银行：大型模型，完整的智能测试。当面对诸如该版本的快速版本之类的问题时，由于经验丰富的经验的限制以及控制质量的困难而引起的测试场景，中国软件开发的工业和商业中心被选择为基于大型模型的整个测试过程创建智能辅助功能。他们组成了一个艰难的团队来绘制智能测试CGobability Map专注于10个功能，开发明智的研发助理Mimotest，根据五层体系结构（例如场景和联系人）进行合作，并通过支持S支持SA平台来实现运营优化。实际上，在大型模型的帮助下，完成了许多智能情况，例如测试设计帮助，数据结构和安全建议，例如输入文件，以生产测试案例，收集流量来提出测试数据数据等。安全测试建议并采用了许多案例，企业安全测试发现了大量的弱点，并且发现了大量的安全性问题，并且发现了人数的数量增加了89％以上的人数增加了89％；测试数据的成本降低了30％，试点自测率的速度增加了25％；分析环境问题已经达到了分钟水平的定位，从而大大降低了沟通成本。 ICBC的技能提供了重要的体验：DE在整个测试过程中，大型模型技术的聚集可以有效地解决传统的测试问题。分层体系结构设计和多幕科智能解决方案是可重复使用的，有助于同行提高测试和质量效率，并在金融技术测试领域促进智能转型。 3。CITICBANK：升级测试模型并对控制机舱创建数字和智能控制。在“ Bank4.0”期间，Citic Bank受到大型系统和复杂业务的影响，并面临质量控制问题，例如业务检查困难和分散的财产。直到今天，Citic Bank将测试模型从V升级为W模型，并基于“ Wuyuettian” AI平台建立了控制机舱的数字和智能质量。通过展示业务，在中间平台上建立数字中央控制来建立一个数据链路，以实现机器的控制；计划质量整个生命周期的控制过程，并开发数据指数系统。实际上，预防和控制风险是在标准资产库之前自动开发的，并在此过程中监视实时监控和测试活动，然后进行准确的测试，以确保100％的主要链接范围。数字和智能质量控制小木屋可显着提高交付的质量和效率：人均年平均平均增长超过30％，劳动力“三年来三年”，需求的传播加速了两次。测试和审查效率已提高50％，资产使用率超过60％，交易自动化系统测试已完全涵盖，界面成功率超过98％，绩效测试合规率为100％，风险识别率提高了85％。 Citic Bank的实践证明，改变测试模型，应用AI技术并开发数字平台可以有效应对质量挑战。全面处理的数字质量控制和闭环管理模型为同行提供了可复制的解决方案，帮助银行业提高了其控制水平并在“ Bank 4.0”期间实现稳定的发展。 4。中国邮政储蓄银行：“技术 +工程”是由双轮驱动驱动的，该驱动器促进了明智试验的大规模行业金融的数字化转型，在测试链接中效率与质量之间存在矛盾。传统的手法审判取决于经验，需要时间。尽管该模型的潜在技术具有潜力，但一代的质量是不稳定和高学习成本的。中国邮政储蓄银行促进了与“技术 +工程”结合的大规模智能试验的实施。在技​​术层面，通过管弦乐过程，测试活动的逐步拆卸是使用，采用了一种优化方法与静态和动态相结合，以产生项目，企业和试验知识的三个基本基础，以解决模型大一代模型的质量问题；在工程方面，智能系统建立了测试服务，并且AI的功能嵌入了现有过程中，以实现前端，中端和后端合作伙伴关系，从而涵盖了整个试验寿命。邮政储蓄银行的明智解决方案显着提高了效率和测试质量：从需求审查到使用案例生成的时间为70％，自动脚本代码的准确性超过85％，主要的测试报告指标可以自动有效测试。邮政储蓄银行的技能提供了银行CIO的参考：大型模型应用程序可以采用轻量级解决方案，通过改进Paknowledge来改善影响；强调域知识的基础是实施的关键ai;还指出技术调整需要与工程平台相结合以减少使用阈值。未来计划的测试代理和全链路AI质量检查系统也指向开发智能行业试验的方向。 AI测试领域的上述四家银行的创新技能向我们展示了改变金融试验领域人工智能技术的巨大潜力。从与专业服务提供商的合作到提高测试效率，再到使用大型模型来实现智能测试过程；从升级测试模型到创建对控制机舱的数字和智能控制，到使用“技术 +工程”的双轮驱动器建立了明智的试验的大小，这些技能在建立质量保证系统的数字和智能转换方面取得了成功的体验。作为CIO银行，舞会的旅程在银行的数字化转型中，我们必须积极关注这些高级技能，结合自己银行的业务特征和技术基础，以开发适当的AI测试技术。通过引入AI技术，优化测试过程并提高测试和质量效率，我们为金融业务变革提供了可靠的技术保证。我相信，在AI技术的帮助下，银行业将采取更稳定的数字变化步骤，并实现了金融技术的新飞跃。