2025年，被業(yè)界普遍視為大模型應(yīng)用真正進(jìn)入規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵一年。隨著《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)意見》等政策持續(xù)推進(jìn)，人工智能正在從“能力展示”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)性嵌入”。在金融科技領(lǐng)域，這一變化尤為明顯——云計(jì)算作為AI落地的核心基礎(chǔ)設(shè)施，正從“算力與資源的提供者”，演進(jìn)為具備業(yè)務(wù)理解能力的“智能底座”。

在這一背景下，由中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦的“2025 云融技術(shù)創(chuàng)新引領(lǐng)論壇”近日召開，并同步發(fā)布《2025中國云生態(tài)典型應(yīng)用案例集》重點(diǎn)評(píng)選成果。該案例集歷經(jīng)數(shù)月評(píng)審，從IT基礎(chǔ)層、平臺(tái)層、應(yīng)用層及垂直行業(yè)四大維度，系統(tǒng)梳理中國云生態(tài)中具有代表性的創(chuàng)新實(shí)踐，成為觀察“人工智能+行業(yè)”落地趨勢的重要窗口。

值得關(guān)注的是，在金融行業(yè)相關(guān)實(shí)踐中，AI測試能力首次以“獨(dú)立技術(shù)范式”進(jìn)入國家級(jí)云生態(tài)典型案例視野。Testin云測推出的 Testin XAgent智能測試系統(tǒng)，憑借其在金融核心系統(tǒng)測試中的應(yīng)用成效，入選該案例集，成為“人工智能+測試”方向的代表性案例。

金融系統(tǒng)復(fù)雜化，測試成為“隱形瓶頸”

在金融科技持續(xù)深化的過程中，系統(tǒng)復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)增長。分布式架構(gòu)、微服務(wù)、云原生與國產(chǎn)化改造并行推進(jìn)，使得軟件測試不再只是研發(fā)流程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，而成為直接影響業(yè)務(wù)上線節(jié)奏與風(fēng)險(xiǎn)控制能力的關(guān)鍵因素。

傳統(tǒng)測試模式在金融場景中暴露出多重限制：一方面，自動(dòng)化測試高度依賴DOM結(jié)構(gòu)與腳本規(guī)則，界面或流程的微小調(diào)整就可能引發(fā)腳本大面積失效，維護(hù)成本持續(xù)攀升；另一方面，在信創(chuàng)背景下，國產(chǎn)軟硬件環(huán)境差異顯著，測試工具對(duì)異構(gòu)環(huán)境的適配能力不足，進(jìn)一步放大了測試風(fēng)險(xiǎn)。

更重要的是，在大模型逐漸進(jìn)入金融業(yè)務(wù)系統(tǒng)的今天，測試環(huán)節(jié)本身卻長期停留在“工具化”“人工驅(qū)動(dòng)”的階段，難以匹配業(yè)務(wù)智能化的演進(jìn)速度。

AI Agent進(jìn)入測試流程，改變的是“邏輯”而非工具

從《案例集》披露的信息來看，Testin XAgent并非對(duì)傳統(tǒng)測試工具的簡單升級(jí)，而是基于 AI Agent 架構(gòu)，對(duì)測試流程進(jìn)行了系統(tǒng)性重構(gòu)。該系統(tǒng)以TMMI5（測試成熟度模型集成最高級(jí)）為流程標(biāo)準(zhǔn)，將大模型能力嵌入測試需求分析、案例設(shè)計(jì)、執(zhí)行與結(jié)果分析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

在測試需求階段，系統(tǒng)通過引入RAG（檢索增強(qiáng)生成）技術(shù)，學(xué)習(xí)企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)文檔、歷史缺陷數(shù)據(jù)與行業(yè)規(guī)范，緩解通用大模型在專業(yè)場景中常見的“幻覺”問題，使AI具備對(duì)金融業(yè)務(wù)邏輯的理解能力，從而實(shí)現(xiàn)測試需求點(diǎn)與測試案例的自動(dòng)生成。

在執(zhí)行層面，Testin XAgent采用視覺識(shí)別與AI OCR技術(shù)，擺脫對(duì)代碼結(jié)構(gòu)的強(qiáng)依賴，以“像人一樣看屏幕”的方式完成測試操作。這一方式顯著提升了測試腳本的穩(wěn)定性和自愈能力，尤其適用于金融系統(tǒng)頻繁迭代的前端與多終端場景。

銀行實(shí)踐驗(yàn)證：效率提升被“量化”

在本次案例評(píng)選中，“成效是否可量化”是核心標(biāo)準(zhǔn)之一。Testin XAgent在某大型股份制銀行的落地應(yīng)用，為金融行業(yè)提供了可參考的實(shí)踐樣本。

面對(duì)分布式核心交易系統(tǒng)帶來的測試壓力，該銀行引入Testin XAgent后，實(shí)現(xiàn)了從測試需求生成到測試案例執(zhí)行的閉環(huán)自動(dòng)化。實(shí)際數(shù)據(jù)顯示，AI生成測試案例的采納率接近60%，在部分接口測試場景中，測試效率提升超過80%。同時(shí)，系統(tǒng)通過探索性測試能力，發(fā)現(xiàn)了大量人工測試難以覆蓋的邊緣路徑缺陷。

這些結(jié)果表明，AI測試不再只是“節(jié)省人力成本”的工具，而正在成為提升金融系統(tǒng)穩(wěn)定性與上線確定性的關(guān)鍵能力。中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟在案例集中指出，云生態(tài)的價(jià)值正在從資源整合轉(zhuǎn)向能力協(xié)同。Testin XAgent的入選，反映出AI Agent在金融科技等高復(fù)雜行業(yè)中的落地潛力。

可以預(yù)見，隨著大模型能力持續(xù)演進(jìn)，測試將不再是金融研發(fā)流程中的被動(dòng)環(huán)節(jié)，而是主動(dòng)參與業(yè)務(wù)創(chuàng)新的重要一環(huán)。AI測試所帶來的，不只是效率提升，更是金融科技體系整體運(yùn)行方式的改變。