2024年工商银行智能研发技术及应用白皮书
版权说明 白皮书 工商银行智能研发技术及应用 中国⼯商银⾏软件开发中⼼2024 年 10 ⽉ 版权说明版权说明 本⽩⽪书版权属于中国⼯商银⾏软件开发中⼼，并受法律保护。转载、摘编或利⽤其它⽅式使⽤本⽩⽪书⽂字或者观点的，应注明“来源:中国⼯商银⾏软件开发中⼼”。违反上述声明者，我们将追究其相关法律责任。 1 ⽬录⽬ 录 第⼀章 概述................................................................................2第⼆章 智能研发发展现状............................................................3(⼀) 基本情况介绍...........................................................................................3(⼆) 重点⼯作及成果.......................................................................................5第三章 智能研发应⽤案例..........................................................11(⼀) 智能研发助⼿助⼒信贷国产化转型代码调优案例.................................11(⼆) 智能研发助⼿助⼒资产管理应⽤新⼀代外包转型项⽬..........................12(三) 智能研发助⼿助⼒合作⽅共享服务退汇消息重构.................................13(四) 智能研发助⼿助⼒北京分⾏ Pro*C 转 Python......................................14第四章 总结与展望....................................................................15 2 第⼀章 概述 第⼀章 概述 为深⼊落实中央⾦融⼯作会议关于做好“数字⾦融”等五篇⼤⽂章的⼯作要求，推动⽣成式⼈⼯智能在软件研发领域的创新应⽤，⼯商银⾏组建AI4SE（即 AI for Sofware Engineering，智能化软件⼯程）专项⼯作团队，通过“趋势跟踪+实施落地+变⾰管理”的迭代推进机制，实时追踪和动态分析判研业界智能研发现状和发展趋势，加快智能研发助⼿能⼒和配套研发管理机制建设，在智能编码实践⽅⾯取得阶段成效，截⾄⽬前，⼯商银⾏已全⾯推⼴智能编码，实现 AI ⽣成的代码占⽐达 32%。 3 第⼆章 智能研发发展现状第⼆章 智能研发发展现状 (⼀)基本情况介绍 为解决软件研发领域普遍存在的研发效率低、代码缺陷多、运维成本⾼等难题，同时满⾜⾏内研发质效提升的迫切需求，⼯商银⾏以增强编码环节辅助能⼒、拓宽研发全流程赋能场景为⽬标，建设并发布了智能研发助⼿。 能⼒规划⽅⾯，形成智能研发能⼒地图，以成效为导向进⾏资源投⼊。对研发全流程进⾏拆解分析，形成 11 个研发能⼒域 36 项能⼒场景，并结合业界智能研发现状及能⼒成效评估，将能⼒项划分为变⾰类和探索类。重点推动变⾰类能⼒建设，快速实现能⼒的试点与推⼴，产⽣变⾰性成效；适当投放资源进⾏探索类能⼒研究，保持业界先进性。 图 1 智能研发能⼒地图 具体实施⽅⾯，打造分层解耦智能研发落地框架及配套平台体系，⽀撑 4 第⼆章 智能研发发展现状 各场景能⼒建设与升级。底层提供多样化资产库建设、模型调优等能⼒，有效解决模型幻觉，提升模型推理能⼒；上层提供场景接⼊层，⽀撑各研发团队具体场景快速接⼊。⽬前，已基于该框架完成代码补全、单元测试⽣成、智能研发问答等编码阶段辅助能⼒的提升，以及 CodeReview 辅助、智能运维、智能详细设计、测试案例⽣成等研发全流程辅助能⼒建设。 图 2 智能研发技术架构 配套机制⽅⾯，开展对国内外⼤⼚及⾦融同业研发管理现状及发展趋势调研，积极参与由信通院成⽴的中国⼈⼯智能产业发展联盟 AI4SE ⼯作组，并建⽴适配⾏内的智能研发配套机制。在具体实施过程中，通过组建专项⼯作团队、加速研发队伍转型、调整研发流程制度三项措施，推动研发组织、规范、流程等研发⽣产关系的调整，持续迭代完善智能研发管理模式。 截⽌⽬前，⼯商银⾏已落地 27 项智能研发辅助能⼒，其中 8 项智能编码相关能⼒已在全⾏推⼴使⽤，覆盖 7000+名开发⼈员，实现单位时间内有 5 第⼆章 智能研发发展现状效代码量提升 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各研发部门试点推进过程中。 (⼆)重点⼯作及成果 1．推进智能研发建设 ⼯⾏软件开发中⼼组建 AI4SE（即 AI for Sofware Engineering，智能化软件⼯程）专项⼯作团队，加⼊由信通院成⽴的中国⼈⼯智能产业发展联盟AI4SE ⼯作组，从前瞻性研究、智能研发场景建设和运营等⽅向，推动⼈⼯智能在软件研发领域应⽤，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加速推进智能研发助⼿能⼒建设。 (1) 提升编码效率和质量：基于⾏内代码开展模型训练和 RAG 检索增强，利⽤ IDE 插件实现项⽬⼯程语法分析、跨⽂件感知、上下⽂感知、单测框架⾃动识别、相似单测案例检索等技术，实现代码补全、单测⽣成、研发问答、CodeReview、代码安全检测等能⼒，提升编码质效。 (2) 拓展研发全流程赋能：从单⼀编码环节拓展⾄需求、设计、测试、运维等研发全流程，与⾏内研发平台打通，推进详细设计⽣成、⽰例代码⽣成、测试⽤例⽣成、测试脚本⽣成、版本⻛险点⽣成等场景落地。 (3) 加快智能体技术实践：推进以 AI 为主导的智能研发模式建设，加快 6 第⼆章 智能研发发展现状 智能体技术落地，当前已实现需求、设计等领域的单智能体。 图 3 智能研发三⼤⽅向 2．加快智能研发应⽤ 在智能研发全流程建设⽅⾯，⼯⾏软件开发中⼼通过对研发全领域梳理，将研发阶段拆解细化，推进智能研发助⼿ 36 项场景能⼒建设，聚焦智能编码辅助领域，通过评审积累⾏内优质代码⽂件，开展模型微调训练，优化 IDE 插件 Java 语法分析能⼒等⽅式，推动 AI 辅助代码⽣成占⽐从 22%提升⾄ 32%；通过提升单测跨⽂件感知能⼒、项⽬单测框架识别、检索相似单测案例等⽅式，推动应⽤平均单元测试⾏覆盖率约 60%；智能代码复核⽅⾯，将⼤模型代码检查能⼒集成⾄ Gerrit 代码复核平台，从程序结构、异常处理、性能容量等⽅⾯列出代码问题点，帮助代码复核⼈发现代码质量问题，推动智能代码问题检出率约 40%。 7 第⼆章 智能研发发展现状 图
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