中电金信：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。