在金融行业的数字化转型浪潮中，软件测试面临着前所未有的挑战和机遇，例如确保金融系统和业务连续性稳定运行的关键链接。作为银行业务，它是否应对传统测试模型的挑战并跟上快速商业迭代的节奏？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交付的创新方法？如今，人工智能技术（AI）的发展提供了一种打破死点的方法。 1。主要资本银行：与技术合作伙伴合作创建一个新的测试生态系统。尽管主要的股票银行具有特定的数字基础，但它们具有自动化的自我开发接口测试系统和一个测试管理平台，可允许在线测试过程。但是，由于业务发展迅速，传统的用户界面自动化测试和维护成本增加Gly高，覆盖范围不佳，难以再利用测试资产，不同工具之间的严重信息障碍以及复杂的管理能力的紧急改进变得越来越明显。为了面对这些挑战，银行与Testin Cloud Test进行了详细的合作。 Testin Cloud Test通过模块化层次结构，系统主导的系统结构，Internet的用户体验设计和基于微服务的技术体系结构，通过产品计划创建了全面的解决方案。在实施过程中，通过诸如自动化分层，IA支持采用，建筑中心，详细的集成平台以及资源分配的优化等措施有效解决了现有问题。合作的结果是突出的。测试执行时间大大减少了40％-60％，使用案例的重用率增加了50％以上T增加了30％，极端的可追溯性效率增加了70％。相似的缺陷复发率降低了50％至70％。该案例建立了标准化和标准化的系统，以建立标准化系统，改善测试资产的再利用，实现证据管理的整合并引入智能辅助和测试。它表明这是提高效率的有效方法。 2。中国的工业和商业银行：大规模模型的授权，智能完整的处理测试。为了解决诸如快速版本迭代之类的问题，由于手动经验的限制，难以控制质量的局限性，测试的下降，工业和商业银行的软件软件开发中心选择基于大型模型为整个测试过程创建智能辅助能力。他们绘制了智能测试功能，重点关注10个特征方案，建立了智能研发助理，Consopora根据五个级别的体系结构（例如场景和联系人）的ted，并组建了一个难以通过支持平台实现运营优化的团队。实际上，在大型模型的帮助下，建立了多种智能场景，例如试用设计帮助，数据结构，安全案例等，例如用于生成测试用例的输入文档，收集交通以生成测试数据解决方案。智能测试应用程序的结果很重要。安全测试建议并采用许多案例，业务安全测试发现了大量漏洞，这使每人的安全问题数量增加了89％。测试数据的准备成本降低了30％，而飞行员自我研究的覆盖率增加了25％。对环境问题的分析达到了少量定位，大大降低了沟通成本。洲际志惯例提供了宝贵的体验。大型模型技术的深入整合在整个测试过程中，IE可以有效解决传统的测试问题。它的层次结构设计和多智能解决方案可重复使用，并有助于共同提高测试的效率和质量，并促进金融技术测试领域的智能转型。 3。CiticBank：更新您的测试模型以创建数字和智能质量控制舱。在时代的“银行4.0”时期，局部银行受到大型复杂系统和公司的影响，并受到业务分析和分散资产的影响。为此，Citic Bank更新了其模型测试模型V A W，并根据AI“ Wuyuetian”平台构建了数字且智能的质量控制机舱。要求您的业务，设置数据链接，创建中央数字控制平台并执行机器控制。计划生命周期的质量控制并创建数据索引系统。实际上，预防和案例控制的风险自动属基于标准化资产库，监视和实时测试活动在此过程中进行监视，然后进行精确检查，以确保关键链接的100％覆盖范围。数字和智能质量控制机舱可显着提高交付的质量和效率。人均效率的平均年增长率超过30％，生产能力是“三年来的四倍”，需求交付已经加速了两次。 50％提高了测试和分析的效率，资产重复使用率超过60％，交易系统自动化测试被完全涵盖，接口执行的成功率超过98％，履行绩效测试提高的速度为100％，风险识别率为85％。国民银行的实践表明，它有效地满足了改变其测试模型，应用AI技术并创建数字平台的质量挑战。数字质量conTROL模型和完整的封闭过程管理模型提供了可复制的解决方案，帮助银行业改善了质量控制水平并实现“银行4.0”时代的持续发展。 4。中国邮政储蓄银行：“技术 +工程”是由双轮驱动器驱动的，并且通过促进智能测试的大规模金融行业的数字化转型，测试链接的效率和质量之间存在矛盾。传统的手动证据取决于经验，需要时间。大型模型技术具有潜力，但是生产质量不稳定，学习成本很高。邮政储蓄银行通过“技术 +工程”的结合来促进大规模的智能测试。在技术层面上，测试任务的步骤分解是通过流程编排使用的，采用快速的静态优化策略来建立三个主要的知识基础：项目，业务和测试，以解决大型模型的质量问题。在工程方面，创建了智能试验系统，并合并了现有过程的能力，以允许涵盖整个测试生命周期的前端，中端和后端协作。储蓄银行的智能测试解决方案可显着提高测试的效率和质量。将需求分析减少到产生情况所需的时间为70％，自动脚本代码的准确性超过85％，这使您可以自动提取试用报告的Mikey Tricas。邮政储蓄银行实践为银行CIO提供了参考。大型模型应用程序可以使用轻型解决方案。通过增强知识来提高效力。它强调，域知识基础是实施AI的关键。他还指出，技术调整必须与工程平台结合到红色UCE使用阈值。未来计划的测试代理和完整的链接质量检查系统也指向行业中智能测试的方向。以前的四家银行在AI测试领域的创新实践表明，在财务证据领域，人工智能技术变化的巨大潜力。从与专业服务提供商合作到提高测试的效率，请使用大型模型来允许智能测试流程。从测试模型的更新到创建数字和智能质量控制舱的创建，再到使用“技术 +工程”的双轮单位促进智能测试量表，这些实践为在银行行业的数字和智能转换的优质保证系统中创建优质保证系统提供了丰富的体验。作为银行业务，在我们促进银行数字化转型的旅程中，我们关注并激活Ely了解这些高级实践，并创建银行的商业特征和技术基础。他们需要合并并制定适当的测试策略。它通过实施人工智能技术，优化测试过程并提高测试的效率和质量来为金融商业创新提供可靠的技术保证。在AI技术的帮助下，我们认为银行业将在数字化转型的道路上迈出更强大的一步，并在金融技术方面取得了新的进步。