【科技资讯】中信百信银行发布《迈向AI原生时代：大模型驱动的智能研发白皮书》

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8月24日，中信百信银行发布《迈向AI原生时代：大模型驱动的智能研发白皮书》，该白皮书由中信百信银行组织撰写，百度作为技术合作伙伴之一，在编程规范实践等方面提供了参考案例与技术支持，旨在为银行业探索大模型驱动的智能研发体系建设提供系统性参考。

近年来，大模型技术正从模型时代迈向智能体应用爆发阶段，银行业研发当前面临效率提升与安全合规的双重挑战，但行业内仍缺少一套系统性的智能研发实施指南。

对此，中信百信银行成立联合课题组，结合自身在大模型领域长期积累的实践经验和阶段性成果，提出了一套较为完整的智能研发实施方案，聚焦让人工智能参与从需求理解、方案设计、程序开发、测试验证，到系统上线、运行维护和安全检查的全过程，明确将智能研发定位为AI原生银行建设的重要基础能力之一，标志着银行业在AI应用方面正从零散的工具尝试，逐步向更加系统化的能力建设迈进。

白皮书核心研究结论

白皮书中对银行研发工作进行了系统梳理，共分析了247项具体工作，并将主要研发流程归纳为七个阶段、42个关键环节。

研究发现，在日常研发工作中，约80%的环节存在人工智能辅助参与的空间，不同类型工作的人机分工边界清晰：

– 规则清晰、重复性较高的工作: 可在人工监督下由AI辅助完成

– 需要专业判断的工作: 由AI提供分析和初步方案，再由人做出决策

– 涉及发展方向、重大风险、跨部门协调和责任承担的工作: 仍必须由人主导

这一结论既展示了AI的巨大潜力，也清晰界定了其能力边界，印证了“人机协同”是当前阶段最重要的落地方式。

SPEC×Harness双轮驱动研发思路

白皮书基于SPEC和Harness提出“先把要求说清楚，再让人工智能执行”的研发思路。需求输入要明确告知人工智能“要做成什么”，同时通过软件工程规范明确“哪些事情不能做、达到什么标准才算合格”。

这种方法有助于减少理解偏差，防止人工智能产生看似合理但实际错误的结果，尤其适合对安全性和准确性要求极高的金融行业。

智能研发落地进阶路径与评价体系

白皮书提出了从“辅助使用”到“人机自主协作”的进阶路径，方便金融机构判断自身所处阶段、明确下一步需建设的能力。

同时白皮书建立了一套新的评价体系，重点衡量业务想法到系统上线所需的时间、人工智能生成成果的实际采用情况、系统缺陷、安全合规和最终业务价值，让智能研发从难以评价的技术尝试，转变为能够持续观察、分析和改进的管理活动。

安全治理机制与实践成效

在安全治理方面，白皮书强调“人工智能可以辅助执行，但责任不能交给人工智能，最终决策与责任必须由人承担”。

中信百信银行通过内部部署、数据不出安全区域、自动化安全检查、同行复核和定期审计等措施，建立了多层防护机制。实践中，人工智能与传统安全工具结合后，代码缺陷审查在部分场景下准确率超过90%，单个问题的审核时间由15至30分钟缩短到1至2分钟，在金融业对安全合规要求极高的背景下，这一成果实现了效率与安全的同步提升。

中信百信银行积极探索“人+AI”协同研发新模式，推动AI化的需求开发、产品设计、编码、测试验证和上线交付等环节形成AI可控闭环。通过发挥AI在代码辅助生成、自动化测试等方面的作用，研发人员能够更加专注于业务理解、方案设计和关键风险把控，实现人与AI优势互补、协同增效。

相关试点项目数据显示：

– 重要系统模块迭代的人力投入: 减少45%

– 测试覆盖率: 提升80%

– 前端页面类需求的交付周期: 由原来的周级缩短至小时级

– 大型项目的验证周期: 由5天压缩至8小时

实践表明，AI技术的应用有效提升了科技交付效率和质量，为数字化能力建设提供了有力支撑。

中信百信银行相关负责人表示，智能研发是AI原生银行建设的起点和驱动力。作为原生数字银行，中信百信银行高度重视自主研发投入与人工智能技术的深度融合。此次发布白皮书，希望通过分享实践心得，携手行业共同推进大模型驱动的智能研发体系建设，为银行业智能化转型提供一份兼具前瞻性与可操作性的参考样本。未来，中信百信银行将继续加大在人工智能研发领域的投入力度，与行业伙伴共同探索，推动智能研发不断迭代与完善。

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