概述
工商银行为落实中央金融工作会议要求，推动生成式AI在软件研发领域的应用，组建AI4SE专项工作团队，通过“趋势跟踪+实施落地+变革管理”机制，加快智能研发助手能力和配套机制建设，已全面推广智能编码，AI生成代码占比达32%。
智能研发发展现状
基本情况介绍
工商银行为解决研发效率、代码缺陷、运维成本等问题，建设智能研发助手，形成11个研发能力域36项能力场景，分为变革类和探索类。重点推动变革类能力建设，快速试点推广，适当投入探索类能力研究。打造分层解耦智能研发落地框架及配套平台体系，底层提供多样化资产库和模型调优能力，上层支持场景接入。配套机制方面，调研国内外研发管理现状，参与AI4SE工作组，建立适配行内的智能研发配套机制，通过组建专项团队、加速研发队伍转型、调整研发流程制度推动研发生产关系调整。目前落地27项智能研发辅助能力，其中8项智能编码能力已全行推广，覆盖7000+开发人员，有效代码量提升22.9%，自动代码缺陷检出率超40%，月均减少资料检索耗时约1W+小时；剩余19项研发全流程辅助能力已建成并在试点推进。
重点工作和成果
- 推进智能研发建设：围绕编码质效提升、研发全流程赋能、AI主导智能研发三大方向，提升编码效率和质量（代码补全、单测生成、研发问答、CodeReview、代码安全检测等），拓展研发全流程赋能（详细设计生成、示例代码生成、测试用例生成、测试脚本生成、版本风险点生成等），加快智能体技术实践（需求、设计等领域的单智能体）。
- 加快智能研发应用：聚焦智能编码辅助领域，推动AI辅助代码占比从22%提升至32%；推动应用平均单元测试行覆盖率约60%；推动智能代码问题检出率约40%。
- 规范智能研发资产：组建近400人规模的代码审核团队，规模化推进代码语料建设，打造数字资产管理平台，已评审积累近百万行优秀金融代码资产，收集约500份应用文档，迭代推进模型微调，提升智能问答和代码补全能力效果。总结专业能力经验并持续赋能一线开发人员，编制9份指导手册，挖掘种子用户近百人，组建智能研发运营推广团队，开展专题实战培训，提升智能研发助手周活跃人数达80%以上，深化“人机协同”研发模式。
- 构建模型测评体系：对标业内代码生成大模型评估指标及数据集构造方法，打造自动化测评平台，聚焦智能研发5大能力建立私有化测评集，已开展16轮模型测评，实施近6千余次业务和技术案例测评。建设模型基础能力测评、模型研发能力测评、用户试点效果测评三层体系，实现模型逐级准入；针对真实研发场景，开展灰度发布模型版本用户试点评估，通过埋点数据形成试点运营指标，快速迭代发布模型版本。
- 积极参与行业标准建设：联合牵头编制发布《智能化软件工程技术和应用要求第1部分：代码大模型》、《智能化软件工程技术和应用要求第2部分：智能开发能力》标准，聚焦智能开发能力定义统一，面向智能开发工具厂商和应用方提供可参考的技术选型和验收标准。已公开13项研发大模型应用相关发明专利。
智能研发应用案例
- 智能研发助手助力信贷国产化转型代码调优：通过代码解释、代码生成以及单元测试生成能力，有效提升转型改造的效率以及代码质量。大模型给出的逻辑解释精确度能达到80%以上，有效代码占比约60%。
- 智能研发助手助力资产管理应用新一代外包转型项目：通过智能问题窗口输入指令，解决手动编写实体类和建表语句的痛苦，助力开发工作量减少约50%。
- 智能研发助手助力合作方共享服务退汇消息重构：通过代码诊断功能生成优化代码案例，调整主题流程结构，提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
- 智能研发助手助力北京分行Pro*C转Python：通过“解释代码”功能快速了解代码功能，通过对话框交互式“生成代码”能力获得整体代码流程框架，大幅提升开发效率，开发工作量减少约50%，完成后还可以智能生成单元测试。
总结与展望
工商银行将加快生成式AI在软件研发全流程的创新应用，深化AI研发变革成效，推动需求、设计、运维等研发环节开展AI适配建设及推广，优化智能研发模式并调优组织结构，持续打磨积累优质数字资产，完善行业智能研发规范标准，形成标杆模范的金融行业智能研发产业联盟，通过人工智能技术构建研发新质生产力，持续提升端到端研发效能。
