2011年，硅谷投資人馬克·安德森的一句話——軟件吞噬世界（Software is eating the world）被世人所知曉。
10多年過去了，一語成讖，這句話已經(jīng)成為當下的共識。各行各業(yè)的數(shù)智化，都離不開軟件的研發(fā)、迭代、維護乃至創(chuàng)新。
但現(xiàn)實中，軟件吞噬世界之前，首先會吞噬掉開發(fā)人員的時間和精力。
隨著軟件研發(fā)的需求與日俱增，很多企業(yè)的開發(fā)人員數(shù)量，卻沒有也不可能同步指數(shù)級增長，加上應(yīng)用軟件是政企服務(wù)觸達最終用戶的觸點，為了更精準、更及時地適應(yīng)市場變化、滿足客戶需求，持續(xù)升級軟件功能成為必需，開發(fā)人員承擔的研發(fā)、測試、運維等任務(wù)也比以往更繁重。
如何將開發(fā)人員從重復(fù)枯燥的工作中解放出來，聚焦于更具創(chuàng)造性、創(chuàng)新性的軟件研發(fā)，成了行業(yè)數(shù)智化順利實現(xiàn)的前提條件。
在郵儲銀行身上，我們先一步感受到了行業(yè)數(shù)智化充滿希望的春天。
作為數(shù)字金融的先行探索者，郵儲銀行已經(jīng)打造了“郵儲大腦”、智能運維平臺等，來支撐金融轉(zhuǎn)型升級。最近上線的“郵小研”智能開發(fā)平臺，則有望加速金融應(yīng)用的研發(fā)與迭代進程，讓郵儲銀行實現(xiàn)數(shù)智化加速跑。
以郵儲銀行為例，我們來看看智能化軟件開發(fā)，如何推動一家企業(yè)乃至一個行業(yè)邁進數(shù)智化春天的。
金融行業(yè)數(shù)智化如火如荼，是積極擁抱大模型的第一梯隊。郵儲銀行正以顯著的“加速度”奔跑，積極布局數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，加大對大模型、云原生、AIoT等新一代數(shù)字技術(shù)的深度投入。
當“AI+金融”“數(shù)字+金融”應(yīng)用，在郵儲銀行的業(yè)務(wù)土壤中等待萌發(fā)的時候，離不開一種能力：軟件開發(fā)。
所以，金融數(shù)智化，郵儲銀行首先面對的一個困境，就是軟件開發(fā)的“三多”難題。
需求多：郵儲銀行處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，產(chǎn)品研發(fā)需求旺盛，導(dǎo)致應(yīng)用開發(fā)的任務(wù)繁重，其中存在大量重復(fù)性工作，亟需邁向智能化、自動化。
功能多：基于前期的數(shù)智化探索，郵儲銀行已經(jīng)上線了大量智能應(yīng)用及功能，這些多樣化功能的測試上線，都依賴于開發(fā)人員的“手工作業(yè)”，比如需求分析、編寫測試腳本，導(dǎo)致產(chǎn)出率低，拉長了軟件發(fā)布周期。
耗時多：系統(tǒng)測試全工程生命周期較長，交付效率不夠高，極度消耗測試人員的時間，這與銀行數(shù)智化應(yīng)用較短的迭代周期，形成了巨大的矛盾。
面對軟件研發(fā)的“三多”困境，銀行在當前環(huán)境下又確實需要做好成本控制，注重投入產(chǎn)出比。該如何填平這條供需鴻溝呢？基于大模型的智能化軟件開發(fā)，逐漸成為行業(yè)認可的方案。
基本邏輯就是提前將金融軟件的相關(guān)知識、能力、成果沉淀到一個模型中，并結(jié)合算力、開發(fā)工具棧、云服務(wù)等必要基礎(chǔ)設(shè)施，來支撐軟件研發(fā)的全局智能化、全流程自動化，從“手工作坊式”開發(fā)模式邁向“工業(yè)化生產(chǎn)”。
用一個研發(fā)測試平臺，來解決軟件開發(fā)“三多”與開發(fā)資源有限之間的矛盾，無疑是一個絕佳的解法。
通過引入大模型技術(shù)，郵儲銀行希望建立一個高效、智能的研發(fā)測試平臺，以支持金融科技產(chǎn)品的快速開發(fā)和高質(zhì)量測試。借助平臺一系列自動化和智能化的測試工具和服務(wù)，提高軟件測試的效率和精度，降低開發(fā)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量，加速產(chǎn)品上市時間，并支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
但新的問題，又擺在了郵儲銀行面前。
一是技術(shù)門檻，智能化的研發(fā)測試平臺，需要打造一個專精于軟件開發(fā)的基礎(chǔ)大模型，這對金融行業(yè)提出了很高要求；二是資源門檻，研發(fā)測試平臺還需要AI算力、云服務(wù)、工具棧等一系列必要的研發(fā)資源，而且還要滿足金融業(yè)對安全合規(guī)、自研可控、高可靠性等要求。
縱觀市面上，能滿足上述條件的智能產(chǎn)品和服務(wù)并不多。那么，郵儲銀行的數(shù)智化腳步會因此而停滯嗎？
如今結(jié)果已經(jīng)知曉，郵儲銀行順利地打造出了智能開發(fā)平臺“郵小研”，解決軟件研發(fā)的“三多”難題，支持金融科技產(chǎn)品的快速開發(fā)和高質(zhì)量測試，為數(shù)智化創(chuàng)新添動力。
讓我們好奇的是，郵儲銀行究竟是如何邁過兩大門檻，先一步抵達了百花齊放的數(shù)智之春呢？
“好風憑借力，送我上青云”，中國人常用這句話來形容一個人的際遇突破，離不開外力的幫助和加持。
如果我們把“郵小研”，看作是郵儲銀行在智能化軟件開發(fā)領(lǐng)域的一員猛將，那么它的成功問世與智能覺醒，也離不開華為云CodeArts盤古助手這一股“好風”。
前面提到，打造一個智能測試平臺，郵儲銀行要邁過大模型技術(shù)和多樣資源的兩道門檻，而這些都被CodeArts 盤古助手很好地解決了。
首先是技術(shù)方面，CodeArts盤古助手的前身是2022年11月亮相的CodeArts Snap智能開發(fā)助手，基于盤古研發(fā)大模型打造。
該大模型此前已經(jīng)學習了1300多萬篇經(jīng)典的技術(shù)文檔和760億行精選代碼，熟悉了500多萬個開源代碼倉，實現(xiàn)了一句對話讓代碼生成、一次點擊自動注釋和生成測試用例、一條指令智能部署。作為軟件開發(fā)者的編程助手，在華為內(nèi)部和諸多行業(yè)都實現(xiàn)了落地應(yīng)用。
2024華為全聯(lián)接大會期間，華為云發(fā)布了全新升級的CodeArts盤古助手，具備重塑軟件開發(fā)的智能化能力，成為智能化軟件研發(fā)的新范式。
其次是資源方面，對于金融業(yè)來說，安全合規(guī)是“紅線”，因此算力、算法等平臺底層的基礎(chǔ)設(shè)施必須可靠、可信、安全，而數(shù)字金融服務(wù)又要覆蓋超大規(guī)模用戶，性能也必須夠高。
這一點上，華為云就很好地滿足了金融行業(yè)需求，來解決上述痛點剛需。
比如CodeArts盤古助手的底層能力，依托于華為云的昇騰AI云服務(wù)，提供強大、可靠的AI算力。未來，CodeArts盤古助手也將深度嵌入CodeArts軟件開發(fā)生產(chǎn)線，持續(xù)提供研發(fā)全流程的智能增強能力。軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts，也是華為云打造的一站式軟件開發(fā)平臺，工具代碼內(nèi)核自研率高達96%，可以提供需求管理Req、代碼檢查Check、測試管理TestPlan、代碼托管（CodeArts Repo）等20多款自主創(chuàng)新的軟件工具服務(wù)，覆蓋需求、設(shè)計、開發(fā)、測試、部署、運維等軟件開發(fā)全生命周期環(huán)節(jié)。
其中全棧自研的云端代碼托管服務(wù)CodeArts Repo，就非常適合分支網(wǎng)點眾多的大型銀行，進行跨地域的多人協(xié)同開發(fā)。
所以，通過CodeArts盤古助手智能生成、智能問答、智能協(xié)同三大核心能力，郵儲銀行可以更加高效地開發(fā)應(yīng)用程序。
其中智能生成，支持代碼生成、單元測試用例生成、測試腳本生成等生成功能，幫助開發(fā)者提升開發(fā)效率、減少代碼錯誤和漏洞。智能問答，支持代碼解釋、代碼優(yōu)化、代碼調(diào)試、代碼翻譯等交互問答功能，可以輔助開發(fā)人員理解代碼、修復(fù)缺陷和優(yōu)化代碼。智能協(xié)同，支持需求獲取、代碼提交、流水線執(zhí)行等服務(wù)的無縫銜接，可以幫助開發(fā)人員用對話形式調(diào)用華為云服務(wù)，實現(xiàn)一站式應(yīng)用部署。
在華為云CodeArts盤古助手的有力支持下，“郵小研”覺醒在智能化春風里。
使用華為云CodeArts盤古助手打造的智能開發(fā)平臺“郵小研”，支持大模型精準調(diào)優(yōu)、RAG檢索增強，以及多Agent協(xié)同系統(tǒng)等任務(wù)。目前已生成超過26萬行的代碼，構(gòu)建了100+應(yīng)用系統(tǒng)，代碼生成采納率超30%，單元測試代碼采納率超60%。
更好的智能化開發(fā)體驗，讓郵儲銀行的軟件工程師們紛紛“真香”，內(nèi)部有超過50%的工程師使用“郵小研”來開發(fā)應(yīng)用程序。
智能化軟件開發(fā)之路走得更加順遂，郵儲銀行的應(yīng)用創(chuàng)新和數(shù)智化升級速度，自然也就更快了。
生機盎然的 “郵小研”，讓我們看到了智能化軟件開發(fā)給郵儲銀行數(shù)智化帶來的助力。
數(shù)字經(jīng)濟浪潮已經(jīng)是各個國家和地區(qū)都在積極擁抱的確定性趨勢。我們希望越來越多的金融機構(gòu)和其他行業(yè)，跑出數(shù)智化加速度。而行業(yè)數(shù)智化的起點，一定是軟件開發(fā)智能化。為什么呢？
首先，行業(yè)數(shù)智化以AI、大模型、云計算等通用技術(shù)為核心，而這些都依賴于軟件工程來進行落地，在行業(yè)中釋放技術(shù)價值與紅利。
但目前，數(shù)智化還處于“研發(fā)為重”的第一階段，多數(shù)銀行還在進行技術(shù)儲備和淺層嘗試?？梢哉f，只有在軟件開發(fā)自動化、智能化之后，才能進入數(shù)智化的快速發(fā)展期。這既是機會，是建立差異化競爭力的關(guān)鍵期；也是挑戰(zhàn)，必須盡快提升軟件開發(fā)的智能生產(chǎn)力。
CodeArts盤古助手的價值，恰恰就在于此。
首先，作為一種大模型技術(shù)在軟件研發(fā)領(lǐng)域的落地產(chǎn)品，CodeArts盤古助手是一種能力自證。如果基于大模型的智能化軟件開發(fā)，連開發(fā)者都不愿用、用不好，連軟件行業(yè)自身都改變不了，那想改變其他業(yè)務(wù)場景與行業(yè)就更困難了。
其次，作為技術(shù)先進、高效、低門檻的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，CodeArts盤古助手為行業(yè)和企業(yè)解決了智能化軟件開發(fā)所耗費的巨大研發(fā)成本與資源，會激活行業(yè)的信心，更加勇于開展數(shù)字化的創(chuàng)新探索。
在此基礎(chǔ)上，率先建構(gòu)起智能化軟件開發(fā)能力的企業(yè)，會具備更強大的開發(fā)效率和迭代能力，建立差異化優(yōu)勢，重塑AI時代的競爭力。也就是說，未來企業(yè)的數(shù)智化能力建設(shè)，智能化軟件開發(fā)將是基礎(chǔ)與核心。
所以說，智能化軟件開發(fā)，是行業(yè)數(shù)智化百花齊放的前提條件之一。華為云CodeArts盤古助手，就是各行各業(yè)正在等待的一股春風，不僅在郵儲銀行種下了一抹數(shù)智化綠意，也將加快行業(yè)數(shù)智化春天到來的腳步。目前 CodeArts 盤古助手已在金融、汽車、醫(yī)療、能源、制造等眾多行業(yè)場景中成功實踐，華為云從基礎(chǔ)算力到大模型服務(wù)、再到具體應(yīng)用的全棧AI能力，為不同行業(yè)和領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型升級提供有力支持，幫助企業(yè)加速構(gòu)建現(xiàn)代化應(yīng)用，讓AI加速走向千行萬業(yè)。
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