AI技術的迅猛發展正加速推動軟件工程3.0時代的到來，深刻地重塑了測試行業的運作邏輯，推動測試角色從“后置保障”轉變為“核心驅動力”。在大模型技術的助力下，測試質量和效能將顯著提升。9月5日至6日，Gtest2025全球軟件測試技術峰會在北京隆重召開，吸引了數百位測試行業精英齊聚一堂，深入探討了從技術突破到場景落地，以及從企業實踐到生態構建的全方位議題。

大模型成測試行業破局關鍵

行業場景需“深度適配”

AI測試的創新突破備受關注，大模型技術不僅能夠顯著提升測試效率，還能有效解決特定行業復雜場景中質量漏洞頻發的問題。例如，LLM Agent驅動工具鏈能夠構建“需求－測試－優化”的閉環能力，使測試從“孤立環節”融入“研發全流程”，成為提升效能的“加速器”。在金融行業對“準確性”和“安全性”要求極高的背景下，金融機構采用基于AIGC生成的測試數據，既能充分體現“真實業務特征”，又有效避免了客戶信息泄露的風險。這種“行業定制化”的技術路徑，正逐步成為大模型測試應用的主流方向。

會議期間，中電金信AI測試專家劉沛分享了當前AI測試在金融行業應用的關鍵難題與創新實踐。他指出，要使AI測試在銀行環境中真正落地，必須滿足四個核心條件：首先，全場景測試案例生成采納率超過90%；其次，測試腳本必須實現自動一次成型；第三，測試數據自動裝配至腳本，且腳本級正確率超過90%；最后，業務結果驗證與缺陷識別的準確率超過90%以上，且實現零誤報。

然而現階段各環節仍面臨諸多挑戰：例如，AI生成的案例風格多樣，導致采納率不穩定；需求文檔缺失或過時造成案例召回率低；業務復雜、多決策點引發測試案例呈“笛卡爾積”式激增，進而降低可用性。此外，多數腳本仍需人工糾錯，這不僅耗時且顯著推高成本。自動生成的基礎數據難以全面覆蓋各類場景，腳本及環境問題常被誤判為缺陷，批量執行出錯后的自愈成本極高，這些均是阻礙AI測試有效落地的核心難題。

對此，劉沛總結指出，金融機構業務具有高度復雜性和低容錯率的特點，AI測試的落地實施不僅需要在技術層面取得突破，更需要有效解決全流程自動化、高品質案例腳本生成以及專家知識引入三大關鍵性問題。

基于一體化工具鏈平臺

打造AI+測試全流程智能化體系

AI應用的落地挑戰不僅源于研發創新過程中所遭遇的重重困難，還體現在金融機構實際的設計、開發、部署及應用環節中，所暴露出的諸多工程化難題。同樣，AI結合軟件測試的工程化落地，更是一個復雜的軟件工程。

基于服務金融機構三十年的深厚積淀，中電金信創新融合AI技術與金融軟件工程，推出了覆蓋需求分析、業務建模、設計規劃、實施部署與測試驗證的端到端一體化開發工藝及工具鏈平臺——源啟·數字構建平臺，推動軟件工程進入智能3.0時代。

面向AI測試領域，中電金信依托源啟·數字構建平臺打造了“源啟AI Agent測試機器人”，該產品基于金融測試專家知識庫與測試智能體技術，深度融合Qwen3大模型，實現從需求解析、案例生成到缺陷復測的全流程智能化。

源啟AI Agent測試機器人具備七大核心能力：界面元素精準識別精度達到90%；深度語義分析正確率實現85%；能夠批量生成測試案例與執行腳本；智能關聯歷史測試資產；智能裝配測試數據；自動生成測試報告；自動識別并提交案例缺陷。

隨著大模型技術的持續迭代，軟件測試行業將迎來更深刻的“AI革命”，中電金信愿與行業各方攜手合作，共同推進AI測試技術的標準化、規模化與智能化發展，讓軟件測試成為驅動數字經濟高質量發展的“關鍵力量”。