金融电子化 | 源启·数字构建AI平台:从“AI赋能”到“AI原生”的软件工程新范式

多客科技

作者：微信文章


导语

当前，企业软件研发智能化正在经历从“认知智能”到“执行智能”的关键跨越。面对行业转型发展之需，结合深刻行业洞察与创新实践经验，中电金信正以源启·数字构建AI平台以“智能体+知识库”双轮驱动，助力企业迈入智能化软件工程3.0时代。

银行软件研发智能化的时代转折：

从“认知智能”到“执行智能”的关键跨越

金融行业正迎来智能化转型的关键拐点。大模型技术的突破，让人工智能具备了前所未有的“认知智能”能力——能够理解自然语言、分析复杂关系。然而，在银行业的复杂场景中，真正的竞争力来自于如何将这种认知智能转化为可落地的“决策智能”与“执行智能”，让AI真正参与到业务生产与IT建设之中。与此同时，银行机构长期积累的IT系统庞大且精密，需求、开发、测试、运维、架构等环节环环相扣，任何一处的效率瓶颈都将影响整体的交付速度与质量。传统工具链虽实现了流程数字化，却仍缺乏智能协同与知识闭环——AI能力无法深入工具链、知识资产难以支撑模型学习、人机协作效率低下。

因此，银行智能化升级的关键不在于单点突破，而在于通过场景化智能助手和企业级知识融合的双轮驱动，让AI能力在软件研发全流程中落地生根，真正激活银行业软件研发的新质生产力。

AI4IT总体思路：

从工具集成到智能体协同的智能化体系

为应对这一挑战，我们构建了“AI4IT全流程智能研发体系”，以“场景化助手+企业知识中枢”为双引擎，推动银行软件研发体系的全流程智能化升级。

银行积累了大量研发与运维知识，但这些资产长期沉睡在系统中，AI难以直接利用。我们通过构建智能知识管理体系，将五大工具平台中沉淀的资产（需求文档、架构模型、代码工程、测试记录等）结构化、语义化，转化为AI可调用的知识库。在此基础上，引入RAG（检索增强生成）与知识图谱召回机制，使智能体在处理复杂问题时，能精准检索相关知识，避免“幻觉”并提升回答准确率。例如，当架构师向平台询问“该系统支持的异地多活方案”时，智能体可自动检索架构库、历史方案与测试报告，生成完整答案。这种知识驱动的AI让智能体不仅“能说”，更“懂行”。

这一体系的建设基于两个核心方向。一是场景化智能助手——聚焦关键研发环节，打造具备感知、推理、规划、执行能力的智能体，如需求管理助手、编码助手、测试助手等，形成可协作的AI工作群。二是企业IT知识中枢——将需求、设计、代码、测试、运维等资产结构化、语义化，转化为AI可调用的知识体系，使智能体具备专业领域知识与上下文理解能力。通过智能体与知识的双向融合，银行的研发体系从“流程自动化”升级为“智能协同化”，实现了从人机协作到AI驱动的质变。



核心智能助手：

驱动银行研发场景的智能化协同

在AI4IT体系中，我们重点打造了多个与生产活动结合的智能助手——需求管理助手、业务建模助手、编码助手、测试助手。它们覆盖了银行软件研发的核心生命周期，并通过企业知识中枢实现深度融合与联动。

需求管理助手：从自然语言需求的整理和分析到结构化需求的智能转化。银行业务需求管理中，往往需要基于大量历史的需求资产以及业务现状进行分析和编写。同时，还需要持续将1-N过程中的资产能够持续管理与更新。这个过程传统人工+软件产品的解析耗时耗力。需求管理助手通过大模型理解能力和需求资产的双重支撑，实现了以下能力。语义解析与意图识别：将自然语言需求转化为结构化需求规格说明书，自动识别涉及的产品条线、功能域和风险规则。知识关联：从知识中枢中检索需求资产、设计模板与规范要求，辅助分析师补充完整的需求规格说明书。编写与审查辅助：结合知识与资产，自动验证需求是否符合既有业务逻辑与监管约束，减少返工。这让需求分析从“文档驱动”转向“资产驱动”，分析师能专注于业务创新而非重复整理和繁琐的文档管理工作。

建模助手：结合智能体数据的建模流程。在传统建模工作中，专家顾问需手动分析业务文档，逐一识别并构建模型元素，过程繁琐且耗时。引入智能体后，极大提升工作效率，并有效在前期的识别任务中释放了专家顾问的时间，使他们能够更专注于后续的优化工作。实践证明，从一篇万字需求文档中识别出约400个模型元素（产品条件、业务实体等），一个3～5年经验的建模人员需要至少8小时，业务建模智能体只需20分钟。

一是面向银行业特点，设计工程化、智能化的代码策略。银行业的软件研发与互联网产品开发在性质上存在显著差异，系统长期运行、代码仓库规模大且历史沉淀深、业务与技术知识高度耦合且多以口传心授为主。这些特点带来三个关键难点，也直接决定了编码助手必须以工程化、持续演化的方式来设计。

长代码库与上下文约束：银行系统往往包含百万行级别或更长的历史代码，单次大模型上下文能力有限，无法简单把整个仓库“塞入”模型求解。

工程反向知识抽取与治理对齐：银行业规、架构约束与长期运行的隐含惯例并不总反映在文档里。仅靠文档式知识库往往难以生成采纳率高的代码，因而必须从代码工程本身反向抽取知识。再将这些工程化证据与正式规范、设计目录进行融合，形成“工程事实+规约”共同驱动的知识层，供编码助手使用。

隐性知识显性化与持续人机共学：大量业务与技术知识长期以“师徒制”“传帮带”形式存在，属于隐性知识。AI要真正替代或放大开发能力，必须与资深开发者持续交互、把隐性偏好、实现细节、调优经验逐步显性化。实现方式包括交互式记忆（Coding Memory）、在日常工作流中嵌入“解释—验证—采纳”的反馈回路等方式，使编码助手成为“助理+学习者”而非一次性生成器。

编码助手的角色从“单点代码生成器”转变为工程化的知识驱动开发引擎：它在受控上下文中生成建议、自动做兼容性与安全检查、标注所依据的知识证据，并通过人机交互不断校准输出风格与实现规范，从而提高代码被采纳的概率与上线安全性。

二是通过企业级编码助手，实现有前提的效率与质量提升。通用的编码助手在银行环境的复杂性之下明显出现了水土不服的情况，企业级编码助手带来的效益具有明显的环境依赖性，完成代码工程知识抽取、语义索引构建和人机持续校准前，单纯的“即插即用”代码生成往往难以取得高采纳率。我们的实践结论如下。

冷启动阶段：在完成初始工程化准备（包括源码索引、常用模板抽取、中间件使用风格、代码风格、测试风格、集成要求等）后，编码助手能显著缩短开发的重复性工作时间，并在多次迭代后稳定提升采纳率与质量。

运行补充阶段：当完成工程级知识准备后，需要进行一段时间的运行，运行过程中对知识的完备性进行校验，并基于工作维度（工程级、项目级、领域级等）进行拆分，逐级补充和优化编码所需的工程体系。

持续提升阶段：效果量化依赖于起点（仓库规模、规范一致性、隐性知识量），通常表现为“阶段性提升+持续增长”的曲线，而非一次到位的固定增幅。

换言之，编码效率与质量提升是逐步实现的工程成果——先通过索引与抽取降低上下文噪声，再通过持续人机交互将隐性经验显性化。

测试助手：构建自动验证与智能质量保障体系。银行软件测试工作量大、场景复杂。测试助手基于知识中枢与测试平台数据，实现了智能生成+自动执行+自学习优化的闭环能力。

测试用例自动生成：从需求模型和代码结构自动推导测试场景与用例，覆盖路径更全面。

动态执行与异常识别：可自动触发测试、分析日志、识别风险模式，并结合知识库建议修复方案。

经验沉淀与反馈学习：每次测试结果会被写入知识中枢，为后续的代码生成和需求分析提供参考，形成“需求—开发—测试”自演化闭环。

价值与启示：隐性知识显性化与AI仿生式代码

生产：从“小作坊”走向智能软件生产线

长期以来，银行业的软件研发虽流程严谨，却普遍存在“生产工具分散、经验依赖个人”的问题。开发人员凭借经验理解需求、记忆规范、手动整合业务与技术逻辑，项目质量和进度的可控性主要依赖流程管控与人员能力。这样的模式导致两个结构性问题：成功经验难以沉淀复制，项目管理风险持续存在。

AI的引入正在改变这一格局。以“隐性知识显性化”为突破口，AI可以把原本分散在工程师大脑中的经验、习惯、决策逻辑等，转化为可被工具化、组件化、自动化调用的知识与流程。这不仅仅是知识管理的升级，更是生产方式的重构——通过AI将人类编码行为的思维路径、问题判断与实现模式进行仿生化重建，实现对软件开发流程的“AI仿生”。

从经验到模型：将个人经验提炼为AI可学习的规则、模板与语义知识，使开发流程摆脱对个体经验的过度依赖。

从操作到组件：将常用开发步骤（如接口封装、异常处理、参数校验）以场景化AI组件方式封装，可按需自动调用，形成“智能积木式”的代码装配。

从流程到生产力体系：通过AI对编码全过程的感知、推理与规划，实现对代码生成、评审、测试、部署的智能协同，使研发从人工协作走向智能编排。

这种AI仿生化的代码生产方式，使得银行的软件工程体系得以从依赖人工的“经验经济”，迈向以知识和智能驱动的“生产力经济”。它让每一次开发活动都能反哺AI知识库，让每一次智能体辅助都在强化组织的工程认知，从而形成知识可积累、经验可复用、质量可量化的新一代研发体系。

结语：

以智能化助手为桥梁，迈向全流程智能银行

随着AI技术的持续演进，银行智能化建设正从点状突破迈向系统性升级。大模型构成了金融智能化的“大脑”，而AI4IT智能体体系则是驱动业务执行的“身体”与“行动者”。通过在IT全流程中嵌入智能体，银行不再只是“使用AI”，而是“与AI协同工作”——AI理解业务、执行任务、优化流程、积累知识，最终形成自进化的智能生态。