作者：苏州银行信息科技部 袁晓虹 罗恒 林会涵

  在数字化转型不断加速的大背景下，银行业务的高速发展对科技支撑能力提出了更高要求。在测试领域，大语言模型在银行同业中的应用已逐步深入核心场景，领先银行通过使用大语言模型驱动测试案例自动化生成与测试流程智能化编排，显著缩短了传统测试流程的耗时，提升了精准度。但对于广大中小银行而言，受限于资源投入不足及业务复杂度较高等现实情况，中小银行更需要立足自身经营特色与技术基础，积极探寻适配自身资源禀赋的创新发展路径。顺应上述趋势，苏州银行通过构建“知识注入—参数调控—效果评估”的闭环生态体系，着力攻克了三大核心应用痛点：一是构建动态平衡机制，解决了测试案例生成中效率与质量难以兼顾的矛盾;二是消除AI生成结果与金融业务规则间的逻辑冲突，确保了测试场景的合规性与准确性;三是建立高效映射机制，实现从测试需求到案例要素的精准拆解与生成，显著提升了测试覆盖全面性。

  一、智能测试案例生成系统架构设计

  为推进大语言模型在软件测试工作中的高效应用，苏州银行采用三层级联式生成框架，打造了智能测试案例生成系统(如图1所示)。系统涵盖文档解析、测试案例生产及用户交互等三大模块。

图1 智能测试案例生成系统架构

  1.文档解析模块

  文档解析模块作为系统数据入口，主要负责接收软件测试大纲等输入文档，并进行深度预处理与解析。例如，借助自然语言处理技术，该模块可自动剖析软件需求文档，精准提取功能描述、输入输出参数、边界条件等关键测试信息，为大语言模型生成测试案例奠定数据基础;同时，借助大语言模型的智能标注与分类能力，还可快速识别功能、性能、安全等不同类型需求，清晰界定测试范围与重点，为后续案例生成提供明确指引。

  2.测试案例生成模块

  测试案例生成模块是整个框架的核心枢纽。该模块基于精心设计的大语言模型调用与处理逻辑，可将解析后的信息快速转化为高质量测试案例(不仅能生成常规功能的测试案例，还可针对边界测试、性能测试、安全测试等复杂场景输出专业测试方案，全面覆盖软件项目各阶段测试需求)，并通过灵活调整生成策略与参数，有效控制案例多样性，自动剔除重复、不合理的内容，同时结合初步筛选与优化机制，持续提升案例有效性与实用性。

  3.用户交互模块

  用户交互模块以用户体验为核心，旨在打造简洁直观的交互界面与对话窗口，方便用户快速查看、管理测试案例，并支持一键导出、案例反馈等功能。该模块允

  许用户根据项目实际需求，自由配置测试类型、生成策略等参数，从而满足不同团队与角色的使用需求;此外，通过专门设置用户反馈通道，还可及时收集改进建议，助力系统功能迭代升级。

  综上，基于文档解析、测试案例生成和用户交互等三大核心模块，苏州银行构建了支持质量与效率动态平衡的全新机制：文档解析模块负责“感知”，提供需求复杂度、测试范围等基础数据;测试案例生成模块负责“决策”和“执行”，根据平衡策略(基于感知到的信息，如需求所属系统、功能点类型等，确定生成策略，避免“过度测试”或“测试不足”)生成测试案例;用户交互模块负责“反馈”，通过收集用户评价和执行结果，不断优化平衡策略。

  二、智能测试案例生成系统应用实践

  1.大语言模型优化

  基于实际业务需求，苏州银行对Qwen7B通用模型进行优化设计，并在微调模型R128、微调模型AWQ上进行了可用性验证;同时，基于15万条历史测试大纲与测试案例，通过数据清洗、实体关系提取及语义网络构建等技术，形成了专业化金融测试知识图谱。该图谱深度融合业务规则、测试标准与历史经验，实现对测试需求、案例要素与业务逻辑的结构化关联，不仅为大语言模型提供了精准的领域知识支撑，显著提升了模型对金融业务场景的理解能力与测试场景的构建能力，同时解决模型生成结果与金融业务规则间的逻辑冲突，有效确保了测试场景的合规性与准确性。此外，苏州银行采用领域自适应微调策略，重点优化了模型对业务术语和业务流程的理解能力，如通过标注测试流程关键节点，引导大语言模型学习测试场景的逻辑链条与执行顺序，以及结合早停法、学习率调整等技术手段，有效规避过拟合风险，确保大语言模型在新场景测试中的泛化能力，实现智能化参数调节。

  在模型验证环节，苏州银行搭建了四维递进式验证体系。该体系基于9大核心业务系统的真实测试场景构建数据集(数据规模约900份)，覆盖信贷系统、国际结算系统、柜面系统、手机银行、网银系统、票据系统、财富管理系统等主要业务场景，包含了单系统精调验证、参数优化跨系统验证、多系统知识融合验证、提示词优化综合验证等多种模式。验证结果显示，优化后的模型案例可用率呈现显著上升趋势，初始单知识库(仅以信贷系统的历史测试大纲作为知识库)在跨系统生成阶段可用率最低为57%，经参数优化与第四轮提示词深度优化后，模型对测试需求的精准映射能力可达到81%。上述结果不仅验证了模型在金融测试场景的高可行性与实用性，同时也证明上述优化模型已具备全面推广至全行软件测试流程的技术成熟度。

  2.系统流程设计

  在模型推广过程中，苏州银行将验证通过的大语言模型以接口形式接入了现有测试工作平台，整个执行过程实现无感嵌入，无需额外操作即可顺畅运行。在实际应用中，测试工作平台首先会将测试功能点传递给大语言模型，并在对模型生成的测试案例进行可用性标注或补充后，将相关知识点存入大语言模型知识库。与此同时，苏州银行还通过系统对接建立了标准化输入机制，不仅有效提升了大语言模型输入数据的规范性与质量，还有效减少了噪声数据干扰，使大语言模型能够更为精准地理解数据含义与实际用途，进一步保障测试案例生成的准确性与适用性。测试案例智能化生成流程如图2所示。

图2 测试案例智能化生成流程

  3.落地应用成效

  在效率提升方面，通过引入上述大语言模型，苏州银行自动化生成案例的平均可用率达到90%以上，大大提升了测试工作的整体效率，从而使测试团队能够将更多资源投入到测试执行和缺陷修复中，缩短整体交付周期。在知识沉淀及应用方面，通过使用大语言模型生成测试案例，苏州银行逐步形成了规范化的银行业务测试库，涵盖综合信贷、柜面系统、企业网银、票据系统和国际结算等多个领域。这些测试库不仅积累了丰富的测试经验，还为未来测试工作的持续改进提供了可参考的标准和模板。在整体质量改进方面，苏州银行基于大语言模型生成的测试案例与测试大纲实现精准映射，确保了测试覆盖的全面性和准确性;同时，基于颗粒度较为统一的案例设计方式，不仅有效提高了测试案例的整体质量，还进一步增强了测试结果的可信度，为系统稳定运行提供了有力保障。

  三、总结与展望

  在当前测试场景中，银行沉淀的海量历史知识库(如测试大纲、案例报告、缺陷记录等)通常以非结构化文本形式存在，缺乏动态调用与经验传承机制。对此，苏州银行通过引入大语言模型构建知识图谱，将分散的文本信息转化为可计算的语义网络，实现测试经验的结构化萃取、智能化检索与场景化应用。与此同时，苏州银行在深入开展模型调优的基础上，将测试案例自动化生成能力融入实际测试过程，实现从功能点到测试案例的“一键式”转化，实践验证了大语言模型在金融测试领域的实用价值。后续，通过对各个关键技术点展开持续研究，苏州银行将逐步构建覆盖需求分析、案例设计、执行验证的全链路智能化测试闭环生态，加速推动测试体系向“自学习、自适应、自优化”方向不断演进升级。

      文章转载自《中国金融电脑》2025年第10期