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中电金信:从AI赋能到AI原生——企业级工具链平台重塑与建设实践

导语:近日,中电金信受邀出席“2025·CSDI中国软件研发创新科技峰会”,与国内外一线技术专家共话AI与算力驱动的产业变革。

 

随着企业数字化转型的不断深入,如何在企业现有研发工艺基础上,通过引入AI技术来提升软件研发效能、降低成本、增强影响能力,已成为企业必须面对的关键课题。在企业数字化转型与AI工程平台应用专场论坛中,中电金信研究院副院长、数字银行事业部总经理胡汝道发表主题演讲《AI重塑软件工艺、企业工具链平台建设实践》,分享了如何驱动AI深度融入软件开发全流程,推动企业软件研发效能提升。

 

 

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中电金信研究院副院长
数字银行事业部总经理 胡汝道

 

 

本场分享中,胡汝道聚焦企业级软件研发工艺和工具平台构建,展示了如何通过AI助手和智能体,与软件研发流程和工具实现深度融合,从而显著提升各项研发指标。同时,他结合中电金信在金融等重点行业领域的实践,对这一路径进行了可行性验证、成效分析和未来展望,并为未来“AI为主、人为辅”的软件开发新模式,提供扎实的研究基础与实践参考。

 

 

 

 

01
 
 
用AI重塑软件工艺
为什么是现在?

 

 

过去十年,软件工程经历了敏捷、DevOps、云原生等浪潮。但进入智能时代,我们发现:

 

■ 软件研发复杂度越来越高,需求、架构、开发、测试环环相扣,任何一个环节的信息丢失都会导致成本上升;

■ 企业虽然积累了大量资产与经验,却无法高效复用;

■ 信息孤岛和沟通壁垒,成为制约研发效率的关键瓶颈。

 

与此同时,大语言模型等AI技术的突破,为软件研发提供了全新的可能性。今天我们不再讨论“AI能否进入研发过程”,而是要回答“如何让AI真正融入研发全过程”。

 

从“AI赋能”到“AI原生”,这是一个质变的过程。正如电力改变了工业革命,AI正在改变软件工艺的底层逻辑。

 

 

 

 

02
 
 
推动科技管理的“三通工程”
锻造企业一体化软件开发工具链
 

 

从企业架构视角透视科技管理本质,运用企业架构的方法论推动科技管理的“三通工程”。

 

面对复杂的软件研发体系,中电金信提出“三通工程”作为核心方法论。从企业架构视角推动科技管理的本质升级:

 

■ 组织通:打破业务与IT的壁垒。实现业务功能、流程与IT职能贯通,让研发团队不再是“接单式”的存在,而是和业务团队同频共振;

■ 数据通:贯穿主数据流动。从工作层到管理层再到决策层,数据要透明、要标准、要一通到底;

■ 流程通:需求、设计、开发、测试、投产形成闭环,不再是割裂的链条,而是高效的生产流水线。

 

在这个体系下,我们打造了一体化的软件开发工具链和工艺框架:

 

■ 企业级元模型为核心,实现研发活动的标准化表达;

■ 建设研发资产库,让需求、设计、代码、测试等资产能够沉淀和复用;

■ 通过数字孪生过程,让研发从“0-1”建模,再到“1-N”资产复用,形成持续迭代和保鲜的研发循环。

 

这就像搭建了一条“数字化生产线”,既保证了研发活动的可控性,又释放了AI融合的空间。

 

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03
 
 
依托场景化助手+行业知识库
实现AI赋能软件开发全过程

 

 

采用“场景化助手+行业知识库”的方法,为现有研发平台全流程进行AI赋能,建立全流程智能化水平,提升整体效率。

 

我们采用“场景化助手+行业知识库”的方法,将AI能力系统化嵌入研发平台的每一个环节:

 

■ AI 4 需求

  • 过去,需求往往在传递过程中被层层拆解,信息损耗严重;

  • 借助AI助手,可以实现需求的自动分析、拆解和追踪,让需求直接传达到开发人员手中;

  • 这样不仅减少了沟通成本,还保证了需求的“保鲜度”。

■ AI 4 建模

  • 业务需求说明书可以直接输入AI智能体,自动生成业务模型;

  • 系统能够识别出任务、活动等关键元素,并自动填充描述;

  • 元素之间的横向、纵向关系,甚至来源文档追溯,都可以由AI自动完成。

■ AI 4 设计

  • 传统的设计环节,常常需要大量人工编写和转换;

  • AI可以通过解析文档,快速生成设计资产,自动完成数据建模、接口配置、服务编排,并输出设计脚手架代码;

  • 研发人员的关注点,从“如何实现”转向“验证和优化”。

■ AI 4 编码

  • 通过在IDE(如IDEA、VSCode)中嵌入AI编码助手,基于企业知识库和历史资产,能够自动生成70%~90%的业务逻辑代码;

  • 同时,它还能补全、优化、审查代码,生成单元测试与注释,真正提升开发效率;

  • 特别是通过“企业知识+大模型+智能体记忆”的融合,显著提升了代码的采纳率,避免了AI生成代码“用不上”的尴尬。

■ AI 4 测试

  • 测试自动化是研发智能化的关键一环;

  • AI测试机器人能够自动提取测试点,生成测试大纲与用例,甚至可以基于界面元素信息,自动生成和验证测试脚本;

  • 支持自然语言或录屏方式生成测试脚本,进一步降低测试人员门槛;

  • 最终实现从测试用例生成、脚本生成到结果跟踪、报告总结的全流程自动化。

 

从需求到测试,AI已经不再是“局部帮手”,而是研发全链条的“智能伙伴”。

 

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04
 
 
实践与展望
打造从“AI赋能”到“AI原生”的软件工程新范式
 

 

实现从现在的“AI赋能软件工程”到“AI驱动软件工程”,真正打造“以AI原生”的软件工程新范式。

 

在实际落地过程中,我们得出3个关键认知:

 

■  “场景化智能体+企业知识库”是最有效的组合:智能体解决流程和执行问题,知识库则保障规范性和专业性;

■ 人机协同是最佳实践:AI负责效率,人类负责价值创造,两者形成互补;

■ 平台化思路是未来方向:通过统一的平台,能够快速接入新的AI技术和工具,降低改造成本,提升适配效率。

 

未来,我们认为软件工程将迈入一个全新的阶段:

 

■ AI赋能软件工程,走向AI驱动软件工程

■ 最终实现AI原生软件工程,也就是研发本身就是以AI为核心组织起来的。

 

届时,企业研发平台将变成“AI原生平台”:

 

■ 需求、建模、设计、编码、测试全链路由智能体协作完成;

■ 知识库、记忆库与大模型深度融合;

■ 研发角色从执行者转向验证者、优化者与价值创造者。

 

这场变革将带来效率和质量的双重飞跃,也将彻底改变软件研发的范式。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=32182

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