霍格沃兹测试开发学社
三、测试分析阶段：让风险识别更前置、更精准传统测试分析阶段，风险识别往往依赖测试人员的经验。不同人员对需求、架构、历史问题的理解不同，输出的测试方案也会存在差异。中国银行软件中心的智能化测试实践，将 AI 能力前置到测试分析阶段，通过融合多维数据与大模型能力，实现风险自动识别和测试场景智能生成。四、测试准备阶段：案例、脚本、环境申请自动化提效测试准备阶段通常是最耗费人力的环节之一。测试人员需要编写测试案例、准备测试数据、开发自动化脚本、申请测试环境、检查脚本质量，并确保后续测试能够顺利执行。在智能化测试工艺体系中，中国银行软件中心通过标准化输入框架，结合 AI 辅助编码能力，实现案例、脚本的自动化和批量化生成。这里的关键不只是“让 AI 生成内容”，而是通过标准化框架约束输入和输出，让 AI 生成的内容更可控、更稳定、更容易进入工程流程。比如：这种方式可以有效降低重复性工作量，让测试人员从大量机械性编写工作中释放出来，把更多精力投入到场景设计、风险判断和质量分析上。更重要的是，通过 AI 生成与质量检查结合，可以把脚本质量控制前移，减少后续执行阶段的脚本不可用、维护成本高、定位困难等问题。五、测试实施阶段：UI、接口、非功能测试全面融合 AI 能力在测试实施阶段，中国银行软件中心并不是简单地把 AI 当作一个“辅助工具”，而是将 AI 与传统自动化测试能力结合，覆盖 UI、接口以及非功能测试等多个场景。在 UI 测试中，AI 可以辅助提升页面识别、流程执行和异常判断能力。在接口测试中，AI 可以帮助生成接口用例、分析接口返回、识别异常模式。在非功能测试，尤其是性能测试场景中，AI 的价值更加明显。性能测试往往涉及大量指标，包括响应时间、吞吐量、错误率、CPU、内存、数据库、缓存、中间件、链路调用等。单靠人工查看指标，很容易遗漏隐藏问题。因此，本次实践中特别引入了“传统+AI”的双重异常检测机制。一方面，传统规则可以覆盖明确阈值、固定指标和已知异常模式。另一方面，AI 可以识别复杂波动、关联异常和潜在问题线索，帮助测试人员更快定位故障原因。这种机制的优势在于：既保留传统测试的稳定性和确定性，又引入 AI 对复杂问题的分析能力。对于大型金融系统而言，这种“双重保障”非常关键。它不是用 AI 替代原有测试体系，而是在原有成熟体系之上增强智能分析能力。
发布于 北京
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