中电金信推出AI辅助工作平台，让银行核心系统研发更快、更稳、更可控

银行核心系统正在经历一场深刻变革。分布式架构全面铺开，微服务数量从几十个激增到上百个，业务规则交织如网。与此同时，监管对交付质量的要求越来越高，上线周期却一再压缩。复杂度上升、质量要求更高、交付节奏更紧——三重压力叠加，传统人工研发模式明显力不从心。

更棘手的是，银行手中的代码、设计文档、配置信息都是核心敏感资产，绝不能出内网。市面上的通用AI工具虽然能力强大，却因为数据合规红线无法进入银行的生产环境。

在此背景下，中电金信推出了一款可安全部署于银行内网的AI辅助工作平台，它是位精通代码、文档、测试与配置风险的AI专家助手，在确保所有数据不出域的前提下，能够自动读取设计文档、代码及配置信息，精准定位测试重点、风险点并提供改造建议，生成可直接用于评审的报告与Excel清单，甚至还能逆向解析代码逻辑，自动补全缺失的详细设计文档。

安全可控的根基：

不“微调”模型，而是“约束”专家

很多银行客户会担心：AI用起来，合规怎么保证？数据会不会外泄？模型被一家厂商绑死了怎么办？

中电金信的解法是一套“无微调注入·四位一体”的技术架构。原理很直接：不动模型本身的权重，而是通过四层“约束”把通用大模型改造成银行领域的专家。

第一层为检索增强生成（RAG）：让AI深度理解客户自身的文档与代码，所有分析严格基于本地资料，每条结论均可追溯至原文对应位置，大幅降低凭空臆测的可能性。

第二层是工具与智能体调用：AI能够主动分析服务调用关系、扫描安全风险并生成服务拓扑图，仅需30秒即可清晰呈现数十个微服务间的依赖关系。

第三层为上下文学习（ICL）：平台内置银行专用技能模板，引导AI按照规范方式输出结果。第四层是规则校验兜底：关键操作必须通过人工签批工单流程，且全程审计日志可追溯。

这套架构的最大价值在于：银行永远不会被任何一家模型厂商锁定。底座可以随时替换——从DeepSeek到Qwen、GLM等国产模型，平滑切换，无需重新训练。

四大核心能力：

从“理解”到“交付”全链路覆盖

• 文档与代码理解：平台在客户内网本地完成文档解析、切片、索引和检索，形成可追溯的知识库。面对数十个Java代码文件加设计文档，端到端一次处理通过。它能自动提取业务规则，生成结构化的测试依据。

• AI辅助单元测试与设计：传统单元测试依赖个人经验，耗时且容易遗漏边界场景。平台能批量生成JUnit5标准格式的测试脚本，并逆向解析存量代码逻辑，自动生成详细设计文档，解决银行普遍存在的“代码在、文档丢”的历史欠账。

• 配置风险前置识别与变更治理：生产环境误开DEBUG日志、配置中残留localhost/test地址、明文密码泄露、超时时间设置异常……针对这些典型隐患，平台可自动扫描并输出风险清单、风险等级、修改建议乃至回滚方案。AI不直接修改配置，而是生成工单，通过“待批批准/驳回”的三态签批流程，由人工确认后再执行操作。

• 自动化报告与成果输出：AI分析的最终产出不是零散的聊天记录，而是可以直接用于评审的JSON、Markdown和Excel。预计一份报告可自动生成5张工作表，涵盖微服务清单、测试场景汇总、测试案例明细、证据链明细和风险改造建议。从零散的文档、代码、配置到结构化的评审材料，30分钟内即可完成。

为帮助用户快速上手AI辅助工作平台，中电金信设计了三步走策略：第一步为样板验证（立即启动），由客户提供真实代码与文档，30分钟内跑通演示路径，并输出Excel、RAG及批量单测三件套；第二步为试点落地（1-2个月），接入真实研发流程，建立项目知识库与验收指标体系；第三步为规模复制（3-6个月），扩展至更多团队，沉淀银行领域规则库，实现全行级研发效能提升。

银行核心系统的研发

从此可以

更快、更稳、更可控