2025年，被业界普遍视为大模型应用真正进入规模化落地的关键一年。随着《关于深入实施“人工智能+”行动意见》等政策持续推进，人工智能正在从“能力展示”转向“系统性嵌入”。在金融科技领域，这一变化尤为明显——云计算作为AI落地的核心基础设施，正从“算力与资源的提供者”，演进为具备业务理解能力的“智能底座”。
在这一背景下，由中关村云计算产业联盟主办的“2025 云融技术创新引领论坛”近日召开，并同步发布《2025中国云生态典型应用案例集》重点评选成果。该案例集历经数月评审，从IT基础层、平台层、应用层及垂直行业四大维度，系统梳理中国云生态中具有代表性的创新实践，成为观察“人工智能+行业”落地趋势的重要窗口。
值得关注的是，在金融行业相关实践中，AI测试能力首次以“独立技术范式”进入国家级云生态典型案例视野。Testin云测推出的 Testin XAgent智能测试系统，凭借其在金融核心系统测试中的应用成效，入选该案例集，成为“人工智能+测试”方向的代表性案例。
金融系统复杂化，测试成为“隐形瓶颈”
在金融科技持续深化的过程中，系统复杂度呈指数级增长。分布式架构、微服务、云原生与国产化改造并行推进，使得软件测试不再只是研发流程中的一个环节，而成为直接影响业务上线节奏与风险控制能力的关键因素。
传统测试模式在金融场景中暴露出多重限制：一方面，自动化测试高度依赖DOM结构与脚本规则，界面或流程的微小调整就可能引发脚本大面积失效，维护成本持续攀升；另一方面，在信创背景下，国产软硬件环境差异显著，测试工具对异构环境的适配能力不足，进一步放大了测试风险。
更重要的是，在大模型逐渐进入金融业务系统的今天，测试环节本身却长期停留在“工具化”“人工驱动”的阶段，难以匹配业务智能化的演进速度。
AI Agent进入测试流程，改变的是“逻辑”而非工具
从《案例集》披露的信息来看，Testin XAgent并非对传统测试工具的简单升级，而是基于 AI Agent 架构，对测试流程进行了系统性重构。该系统以TMMI5（测试成熟度模型集成最高级）为流程标准，将大模型能力嵌入测试需求分析、案例设计、执行与结果分析等关键环节。
在测试需求阶段，系统通过引入RAG（检索增强生成）技术，学习企业内部业务文档、历史缺陷数据与行业规范，缓解通用大模型在专业场景中常见的“幻觉”问题，使AI具备对金融业务逻辑的理解能力，从而实现测试需求点与测试案例的自动生成。
在执行层面，Testin XAgent采用视觉识别与AI OCR技术，摆脱对代码结构的强依赖，以“像人一样看屏幕”的方式完成测试操作。这一方式显著提升了测试脚本的稳定性和自愈能力，尤其适用于金融系统频繁迭代的前端与多终端场景。
银行实践验证：效率提升被“量化”
在本次案例评选中，“成效是否可量化”是核心标准之一。Testin XAgent在某大型股份制银行的落地应用，为金融行业提供了可参考的实践样本。
面对分布式核心交易系统带来的测试压力，该银行引入Testin XAgent后，实现了从测试需求生成到测试案例执行的闭环自动化。实际数据显示，AI生成测试案例的采纳率接近60%，在部分接口测试场景中，测试效率提升超过80%。同时，系统通过探索性测试能力，发现了大量人工测试难以覆盖的边缘路径缺陷。
这些结果表明，AI测试不再只是“节省人力成本”的工具，而正在成为提升金融系统稳定性与上线确定性的关键能力。中关村云计算产业联盟在案例集中指出，云生态的价值正在从资源整合转向能力协同。Testin XAgent的入选，反映出AI Agent在金融科技等高复杂行业中的落地潜力。
可以预见，随着大模型能力持续演进，测试将不再是金融研发流程中的被动环节，而是主动参与业务创新的重要一环。AI测试所带来的，不只是效率提升，更是金融科技体系整体运行方式的改变。
下一篇： 没有了
| 