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第?章概述 2
第?章智能研发发展现状 3
(?)基本情况介绍 3
(?)重点?作及成果 5
第三章智能研发应?案例 11
(?)智能研发助?助?信贷国产化转型代码调优案例 11
(?)智能研发助?助?资产管理应?新?代外包转型项? 12
(三)智能研发助?助?合作?共享服务退汇消息重构 13
(四)智能研发助?助?北京分?Pro*C转Python 14
第四章总结与展望 15
第?章概述
第?章概述
第?章概述
为深?落实中央?融?作会议关于做好“数字?融”等五篇??章的?作要求,推动?成式??智能在软件研发领域的创新应?,?商银?组建AI4SE(即AIforSofwareEngineering,智能化软件?程)专项?作团队,通过“趋势跟踪+实施落地+变?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?能?和配套研发管理机制建设,在智能编码实践??取得阶段成效,截??前,?商银?已全?推?智能编码,实现AI?成的代码占?达32%。
第?章智能研发发展现状
(?)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?等难题,同时满??内研发质效提升的迫切需求,?商银?以增强编码环节辅助能?、拓宽研发全流程赋能场景为?标,建设并发布了智能研发助?。
能?规划??,形成智能研发能?地图,以成效为导向进?资源投?。对研发全流程进?拆解分析,形成11个研发能?域36项能?场景,并结合业界智能研发现状及能?成效评估,将能?项划分为变?类和探索类。重点推动变?类能?建设,快速实现能?的试点与推?,产?变?性成效;适当投放资源进?探索类能?研究,保持业界先进性。
图1 智能研发能?地图
具体实施??,打造分层解耦智能研发落地框架及配套平台体系,?撑
各场景能?建设与升级。底层提供多样化资产库建设、模型调优等能?,有效解决模型幻觉,提升模型推理能?;上层提供场景接?层,?撑各研发团队具体场景快速接?。?前,已基于该框架完成代码补全、单元测试?成、智能研发问答等编码阶段辅助能?的提升,以及CodeReview辅助、智能运维、智能详细设计、测试案例?成等研发全流程辅助能?建设。
图2智能研发技术架构
配套机制??,开展对国内外??及?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?的中国??智能产业发展联盟AI4SE?作组,并建?适配?内的智能研发配套机制。在具体实施过程中,通过组建专项?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?产关系的调整,持续迭代完善智能研发管理模式。
截??前,?商银?已落地27项智能研发辅助能?,其中8项智能编码相关能?已在全?推?使?,覆盖7000+名开发?员,实现单位时间内有
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。
(?)重点?作及成果
推进智能研发建设
??软件开发中?组建AI4SE(即AIforSofwareEngineering,智能化软件?程)专项?作团队,加?由信通院成?的中国??智能产业发展联盟AI4SE?作组,从前瞻性研究、智能研发场景建设和运营等?向,推动??智能在软件研发领域应?,围绕编码质效提升、研发全流程赋能、AI主导智能研发三??向加速推进智能研发助?能?建设。
提升编码效率和质量:基于?内代码开展模型训练和RAG检索增强,利?IDE插件实现项??程语法分析、跨?件感知、上下?感知、单测框架
?动识别、相似单测案例检索等技术,实现代码补全、单测?成、研发问答、
CodeReview、代码安全检测等能?,提升编码质效。
拓展研发全流程赋能:从单?编码环节拓展?需求、设计、测试、运维等研发全流程,与?内研发平台打通,推进详细设计?成、?例代码?成、测试?例?成、测试脚本?成、版本?险点?成等场景落地。
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
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??向
加快智能研发应?
在智能研发全流程建设??,??软件开发中?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?36项场景能?建设,聚焦智能编码辅助领域,通过评审积累?内优质代码?件,开展模型微调训练,优化IDE插件Java语法分析能?等?式,推
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