一、项目背景及目标

当前，全球软件工程领域正经历以DevOps、云原生、人工智能（AI）和自动化测试为核心的深刻变革。传统的瀑布式研发模式因其重流程、重管控的特性，已难以适应市场环境和用户需求的高速变化，导致即便投入大量资源，也难以达到预期的交付效果与业务价值。为突破效率、质量与安全的多重瓶颈，本项目旨在引入国际主流的DevOps与TestOps理念，并结合金融行业的高标准、严要求，打造一套端到端的智能化研发效能平台。

在“人工智能+”行动计划的推动下，金融行业对软件交付的速度、质量与安全提出了更高要求。市场迫切需要一套能够深度融合AI技术、实现全链路智能化的研发测试运维一体化平台，以应对以下核心挑战：

研发效率瓶颈：传统模式下，需求上线周期长，跨团队协作壁垒高，难以实现快速迭代与持续交付。

质量保障压力：随着系统复杂度的指数级攀升，传统自动化测试（“录放机模式”）难以覆盖所有场景，测试设计智能化不足，导致生产缺陷逃逸率高。

安全合规挑战：在DevOps快速迭代中，安全测试往往滞后，难以实现“安全左移”和合规自动化闭环，增加了软件供应链攻击风险。

信创生态适配：金融信创转型要求软件在全栈国产化环境中稳定运行，对跨平台兼容性和测试覆盖度提出了严苛考验。

因此，构建一个以AI为核心驱动力、深度融合金融行业特性的“人工智能+”全链路研发测试运维一体化质效平台，已成为我行数字化转型、构建自主可控且高效研发体系的战略选择。

本项目旨在建成国内金融行业领先的“人工智能+”全链路研发测试运维一体化质效平台，具体目标如下：

效率目标：通过CI/CD流水线自动化与AI辅助决策，将需求平均上线周期缩短50%以上。实现从月度/季度发布到每周发布的转变，部署频率提升10倍。通过精准测试和智能风险预警，将变更导致的线上故障率降低至5%以下。

质量目标：借助AI智能测试能力，将测试设计效率提升80%以上，核心业务场景覆盖率提升3倍。通过测试左移和精准回归，将生产环境的缺陷逃逸率降低60%以上。实现核心业务接口的自动化测试率达到95%以上，UI自动化测试率达到70%以上。

安全目标：在代码提交和合并阶段自动完成100%的静态安全扫描与软件成分分析，高危漏洞在上线前修复率达到100%。自动化完成关键合规项的检查与审计，确保研发过程符合内外部监管要求。

经济与效能目标：通过流程优化、效率提升和缺陷预防，显著降低人力成本、返工成本及由生产故障引发的隐性业务损失。构建可复用的技术资产与智能化分析体系，降低新项目的启动与验证成本，提升整体资源利用率。

二、创新点

（一）金融测试案例智能生成与人机协同进化体系

面向金融级高可靠测试需求，构建“功能点分析-测试裂变-人机协同用例生成”一体化智能体系。系统以多源需求文档为输入，基于结构坐标精准聚合需求片段，融合向量相似度、实体对齐与上下文约束，自动识别并抽象语义冗余，保留完整溯源信息；在此基础上，结合规则引擎与大模型推理，结构化抽取界面、规则、主体及流程等关键功能点。测试需求智能体依此开展黑盒方法驱动的测试点裂变，同步覆盖正向逻辑与网络超时、格式异常、规则冲突等典型负向场景。用例生成阶段，通过联合历史优质用例构建增强Prompt，驱动大模型输出标准化、高覆盖的结构化测试用例，并引入专家评审闭环，问题用例回流优化提示策略，优质用例沉淀为可复用资产，实现“生成—验证—进化”持续提升，有效破解金融测试中需求碎片化、覆盖不全与模型幻觉等核心难题。

（二）面向普惠金融场景的AI增强型全链路自动化测试体系

立足城商行服务中小微、民营企业的业务特性，首创“UI+接口+AI”三位一体的全链路自动化测试模式。系统不仅支持Web端、App端与后端接口的跨系统串联验证，更融合AI视觉识别与语义理解能力，动态解析复杂业务流程中的非结构化界面元素（如安全键盘、验证码、弹窗提示等），实现对真实用户操作路径的高保真模拟。相较传统单层测试工具，该体系能精准捕捉跨系统集成缺陷，确保“端到端”业务逻辑一致性，有效破解金融场景下全链路验证难、回归成本高的行业难题。

（三）基于DevOps与AI辅助的平台工程化交付体系

以DevOps理念为核心，打造开箱即用的持续交付平台，集成原子化微应用（项目管理、CI/CD流水线、制品库等），并通过AI驱动的“黄金路径”智能推荐最优交付流程。平台利用Hook机制实现工具链深度互联，结合机器学习模型对构建失败、测试阻塞等事件进行根因分析，自动生成改进建议。该体系不仅打破工具孤岛，更推动研发效能从“经验驱动”迈向“数据+AI驱动”，全面支撑兰州银行“轻型化、数字化、绿色化”战略落地。

（四）基于多模态AI的智能控件识别技术

突破传统自动化测试对原生控件的依赖，创新融合计算机视觉（CV）、光学字符识别（OCR）与深度学习模型，实现对金融场景中动态安全键盘、图形验证码、非标准表格及模糊文本的高精度识别。该技术已适配移动端与Web端复杂交互界面，识别准确率达行业领先水平，大幅提升脚本稳定性与覆盖率，有效解决金融安全组件“不可测、难维护”的技术瓶颈。

（五）自然语言与低代码驱动的AI测试编排引擎

颠覆传统脚本编码模式，推出“手自一体”智能测试交互体系：UI测试支持拖拽录制与NLP自然语言指令生成（如“登录后查询余额”自动转为可执行脚本）；接口测试采用可视化表单配置，内置AI参数推荐与断言生成。该引擎大幅降低技术门槛，使业务人员可直接参与测试设计，推动测试能力普惠化，加速复合型研发队伍建设。

（六）全栈信创兼容与AI增强的安全合规架构

系统全面适配国产芯片、操作系统、中间件及数据库，支持SM2/SM3/SM4国密算法。同时集成AI驱动的代码克隆检测与供应链风险分析模块，实现代码授权管控、开源组件漏洞智能扫描与风险溯源，确保研发资产全生命周期安全可控，为金融信创改造提供坚实底座。

（七）云端智能设备调度与弹性测试资源池

构建统一纳管的云端设备集群（含移动端、PC端及接口服务器），引入强化学习算法实现测试任务的智能分发与负载均衡。系统可根据设备型号、空闲状态、历史性能动态调度资源，支持大规模并发执行与手工测试远程协同。资源利用率与任务吞吐量较本地模式提升超60%，有效破解高并发测试资源瓶颈。

三、项目技术方案

（一）项目建设历程

1、2022年12月，项目合同签订。

2、2023年3月，完成需求分析。

3、2023年6月，完成系统设计开发。

4、2023年8月，系统测试及上线准备完成。

5、2023年8月，试点上线。

6、2023年12月，完成试点项目接入平台。

7、2024年12月，完成中国信息通信研究院《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型》三级成熟度评估。

8、2025年3月，完成系统试运行，全面推广使用。

9、2026年3月，持续推进软件研发项目接入平台。

（二）总体思路

1、将需求->开发->构建->测试->部署流程线上化，基于平台工程提供自助式一体化的研发流程。

2、场景化DevOps微应用提供原子化工具与能力，如项目管理、研发协同、流水线、代码库、制品库、自动化测试等。

3、打破工具平台孤岛，整合打通DevOps系统工具链，实现工具链互联互通，利用有效机制将DevOps流程串联。

4、基于DevOps理念并结合我行特点，形成项目管理、代码扫描、项目交付验收、虚拟机部署等亮点功能，更加专注于提升研发交付质量和稳定性。

（三）技术方案

1、系统业务架构

软件研发管理系统打通研发、构建、部署、测试、投产全流程，实现统一代码库协作，自动化构建，全方位扫描，自动部署，多重测试、投产发布环节衔接，在流程的关键节点持续收集质量度量指标，助力研发效率效益持续提升。对应架构图如下：

图1. 基于“人工智能+”的全链路研发测试运维一体化质效平台系统业务架构

2、系统应用架构或总体架构

场景层：场景化的DevOps微应用，提供一站式的项目管理工作台、研发协同工作台、项目交付工作台。

流程层：灵活编排DevOps流程，串联需求、研发、构建部署、自动化测试、投产流程。

DevOps应用服务：DevOps的业务服务提供原子化的DevOps能力，包括项目管理、代码管理、流水线管理、制品管理、测试管理等服务。

DevOps工具链层：可选配产品内置工具，同时也支持集成现有已建设的工具链，支持主流工具的集成对接。

图2. 基于“人工智能+”的全链路研发测试运维一体化质效平台系统应用架构

3、系统数据架构

应用管理作为底层的支撑微服务模块，给研发管理平台提供了统一的用户服务、权限服务等。

管理员在平台层创建组织，创建用户，用户创建后就可以登录平台。

将用户从平台拉入组织中，用户就可以登录后可以进入组织。

组织管理员在组织中可以创建资源（项目，系统等）。

将用户从组织拉入资源中，用户就可以看到并进入资源使用。

研发管理平台用token从应用管理平台获取用户信息。

图3. 基于“人工智能+”的全链路研发测试运维一体化质效平台系统数据架构

4、系统技术架构

支撑层：平台基于虚拟机搭建，依托微服务平台提供统一的应用管理、统一用户、统一消息、统一流程组件，依托高可用的中间件Webserver, cacheDB，Minio, PostgreSQL提供强有力的数据存储支撑。

工具层：平台打通的工具包括项目管理、代码管理、代码扫描、流水线、测试管理、制品库、环境管理等，其中Gitlab、Jenkins、Sonarqube、Nexus等为集成开源工具，项目管理、需求管理、测试管理、研发协同等为自研工具。

服务层：采用微服务架构，实现服务原子化的DevOps能力。

图4. 基于“人工智能+”的全链路研发测试运维一体化质效平台系统技术架构

5、系统安全架构或安全管控机制设计

该安全架构采用分层防御设计，从设备、传输、应用、系统、数据、网络六个维度构建全链路防护体系，整套架构实现了从终端到数据的纵深防御，满足高安全、高可靠的业务需求：

设备安全：通过硬加密与软加密（密钥交换），从软硬件层面防范设备篡改、破解与数据泄露。

传输安全：采用安全传输协议与报文加密，保障数据传输的完整性与保密性，防止窃听、篡改。

应用安全：依托 Web 应用防火墙拦截 SQL 注入、XSS 等攻击，结合漏洞检测提前修复应用层隐患。

系统安全：通过主机入侵防御、安全镜像与漏洞修复，保障服务器主机环境安全稳定。

数据安全：以数据库防火墙、访问控制、碎片存储等技术，配合灾备备份、审计日志等机制，实现数据全生命周期防护。

网络安全：通过 DDoS 防御、访问控制、防欺骗等手段，抵御网络层攻击，隔离风险节点。

图5. 基于“人工智能+”的全链路研发测试运维一体化质效平台系统安全架构

6、功能目标

（1）兰州银行软件研发管理系统是基于DevOps理念打造的一套持续交付平台，目标首先是解决代码管理问题，确保众多业务系统代码有所沉淀，大幅提高建设项目交付软件材料的完整性；

（2）其次是解决代码统筹问题，通过对代码规范、代码漏洞、敏感信息、开源软件漏洞的扫描，可直观呈现代码技术架构成分，同时在上线前提前发现潜在技术漏洞，并督促开发团队整改，提升系统建设的质量和技术统筹掌控能力；

（3）再次是通过自动化构建、自动化部署将业务系统部署流程平台化，将需求提出到测试验证、部署上线时间缩短到天内，提升业务需求响应效率，降低运维维护成本。

（4）最后在原系统的基础上提高测试效率和提升测试质量，整合全生命周期的测试管理能力，形成了从测试管理，到手自一体化测试执行，再到测试报告和缺陷收集的完整管理。

7、非功能目标

（1）支持功能模块化、插件化扩展，可快速新增研发流程、质量管控等能力，不影响核心业务运行。

（2）支持用户与项目规模横向扩展，满足银行中长期多团队、高并发需求，支撑千人级协同操作。

（3）支持第三方工具无缝对接，可灵活集成项目管理、测试等外部系统，接口标准化、易适配。

（4）支持部署架构弹性扩展，可从单机平滑升级至集群，支持服务节点动态扩容。

（5）支持流程与表单自定义扩展，可按需配置研发流程、质量门禁等，适配业务变化。

（6）提供标准化 “黄金流程”，开箱即用，降低学习与落地成本。

（7）界面响应高效，复杂查询与批量操作无明显延迟。

（8）支持多终端适配，PC 端浏览器兼容良好，操作体验一致。

（9）提供自助式能力，支持自助创建项目、查询报表等，减少人工干预。

（10）关键操作具备确认、回退、日志留存机制，降低误操作风险。

（11）满足等保二级及以上要求，符合金融行业研发安全规范。

（12）采用统一身份认证与细粒度权限管控，实现数据隔离与最小权限访问。

（13）支持 IP 白名单、操作审计、日志不可篡改，关键行为全程留痕。

（14）支持代码漏洞扫描、敏感信息检测、开源组件可信源治理，拦截高危风险。

（15）关键信息加密处理，防止泄露、篡改，保障研发资产安全。

（16）核心服务 7×24 小时不间断运行，满足全天候使用需求。

（17）具备服务容错、异常重试、流程断点续跑能力，关键任务稳定可靠。

（18）数据定期备份与快速恢复，核心资产不丢失、可恢复。

（19）支持服务集群与负载均衡，避免单点故障。

（20）支持故障快速定位与自动告警，缩短异常处置时间。

（21）支持信创与 X86 双平台部署，具备跨硬件迁移能力。

（22）全面兼容国产操作系统、数据库、中间件，满足全栈国产化要求。

（23）支持容器化、标准化部署，可快速在多环境间迁移。

（24）技术栈不绑定特定厂商，具备可移植、可演进能力。

（25）采用微服务、前后端分离架构，模块清晰，便于升级与修复。

（26）提供统一日志、监控、告警能力，服务状态可观测。

（27）配置参数化、模板化，支持动态调整，无需修改代码。

（28）支持版本平滑升级，不影响历史数据与核心服务。

四、运营情况

平台已覆盖公司多个核心业务系统及重点项目，累计接入研发项目34个，创建代码仓库360余个，构建开发、测试、生产等不同类型流水线共计700余条，制定源代码扫描规则240余条，形成规模化、标准化的推广应用格局。

在成果实用性方面，平台深度融合需求管理、代码托管、自动化构建部署、质量安全扫描等能力，贯穿软件研发全生命周期。通过可视化流水线编排与自动化执行机制，研发人员可快速完成从代码提交到发布的全流程操作，显著降低手工干预带来的沟通成本与操作风险。700余条流水线覆盖开发自测、集成测试、生产发布等不同场景，支持按需配置质量门禁与安全门禁，确保每次变更均经过统一的代码扫描、依赖漏洞检测与自动化测试验证，真正实现“可重复、可追溯、可控”的交付过程。240余条源代码扫描规则的落地，为代码质量统一管控提供了坚实基础，有效防范常见代码缺陷与安全漏洞。

在成果适用性方面，平台具备良好的灵活性与扩展性，既支持传统单体应用的交付流程，也适配微服务架构下的多模块构建与部署需求。各项目团队可根据自身业务特点与交付节奏，自主选择流水线模板或进行定制化编排，满足从快速迭代型业务到高合规性核心系统的差异化交付要求。平台提供的自动化测试集成等能力，进一步降低了各团队在复杂环境下的技术门槛，提升了跨项目、跨团队的一致性协作效率。

在推广应用范围、规模与数量方面，平台已在公司研发体系中实现规模化落地。34个研发项目的接入覆盖了主要业务线，360余个代码仓库的纳管体现了平台在资产统一管理方面的广泛适用性。700余条流水线的日均执行次数持续增长，成为研发团队日常迭代不可或缺的基础设施。240余条扫描规则的配置与持续优化，表明平台不仅解决了工具集成问题，更在组织层面形成了统一的质量与安全治理能力。总体来看，平台已从初期试点走向全面推广，形成规模化、标准化的研发效能底座，为提升组织级交付效率、保障交付质量与安全提供了有力支撑。

五、项目成效

在促进内部管理提质方面，平台通过全流程标准化与自动化，推动研发管理从“人治”向“机制驱动”转变。一是实现流程规范化，将需求管理、代码提交、构建部署、质量扫描、安全检测等环节在流水线中固化，形成统一的交付标准，确保每个项目遵循一致的质量与安全要求，有效规避因人员差异导致的交付质量波动。二是实现管控可视化，平台提供从需求到上线的全链路追踪能力，管理人员可实时查看流水线执行状态、质量门禁通过情况、安全漏洞修复进度等关键指标，为管理决策提供透明、量化的数据支撑。三是实现风险可控化，240余条源代码扫描规则与依赖漏洞扫描机制形成前置防护，将质量与安全问题拦截在研发早期，线上缺陷率显著下降，变更失败风险大幅降低，有效提升交付可靠性与系统稳定性。

在降本增效方面，平台带来的效率提升与成本节约成效突出。首先是研发效率大幅提升，通过700余条流水线的自动化执行，研发人员无需在编译构建、环境配置、部署发布等重复性工作上投入大量时间，研发人员可更专注于核心业务逻辑的开发与创新。其次是人力成本有效降低，自动化流水线替代了大量原本需要人工执行的构建、测试、部署操作，减少了运维人员在环境管理与发布支持上的投入，同时统一的质量与安全扫描规则实现了代码问题的自动发现，降低了人工代码审查与安全排查的工作量。再次是资源利用更加集约，360余个代码仓库与34个研发项目在统一平台上集中管理，避免了各项目独立搭建工具链带来的资源重复投入，基础设施与工具维护成本明显下降。

在潜在效益与行业示范作用方面，平台具备良好的示范价值与推广潜力。其一，平台形成了“工具集成+流程标准+质量内嵌”的一体化研发交付模式，为同类型企业从分散工具链向一体化平台转型提供了可复制的实践路径。其二，平台所体现的“可度量、可管控、可优化”的研发治理理念，为组织级研发效能提升提供了方法论支撑，相关管理经验可沉淀为标准规范，推动行业研发管理水平的整体提升。

六、经验总结

本项目历时三年多，成功构建了符合金融行业高标准安全要求、全面适配信创环境、深度融合人工智能技术的“基于‘人工智能+'的全链路研发测试运维一体化质效平台”。项目不仅完成了既定建设目标，更在研发效能、质量管控、安全合规及自主可控等方面取得了显著成果，标志着我行研发体系数字化转型迈上了新台阶，为全行5000+亿资产规模下的业务稳健发展提供了坚实的技术底座。

（一）效能提升显著，守护“效率”金字招牌

平台通过可视化流水线编排与自动化执行机制，实现了研发全流程的线上化闭环管理。数据显示，单服务发布时间缩短80%，日均支撑数百次流水线执行，累计构建各类流水线700 余条。自动化测试与依赖漏洞扫描有效拦截了代码缺陷及安全风险，显著降低了需求上线缺陷率。这不仅实现了从“人治”向“机制驱动”的转变，更大幅提升了业务需求响应效率，有力守护了兰州银行“效率”这一金字招牌。

（二）技术创新突破，深化“数字化”转型方向

项目首创UI 脚本与接口脚本串联的全链路自动化测试体验，解决了金融业务全链路验证难的痛点。引入AI 智能控件识别与 OCR 技术，突破了动态安全键盘、验证码等金融安全组件的自动化识别局限，识别准确率处于行业领先地位。同时，低代码与自然语言驱动交互技术降低了测试门槛，实现了测试能力的普惠化，是我行践行“数字化”转型方向的具体成果。

（三）安全合规坚实，秉承“诚信、合规”核心价值观

平台构建了设备、传输、应用、系统、数据、网络六维纵深防御体系，满足等保二级及以上要求。完成全栈国产化适配，兼容海光/鲲鹏芯片、麒麟/统信系统、达梦数据库及宝兰德中间件，支持国密算法。2024 年 12 月，项目顺利通过中国信息通信研究院DevOps 能力成熟度模型三级评估，证明了研发运营一体化能力达到国内金融行业先进水平，充分体现了我行“诚信、合规”的核心价值观。

（四）管理价值沉淀，落实“科技赋能”工程

平台接入34 个研发项目，纳管360 余个代码仓库，制定240 余条源代码扫描规则。通过全流程标准化与自动化，实现了流程规范化、管控可视化、风险可控化。不仅避免了各项目独立搭建工具链的资源重复投入，更形成了“工具集成 + 流程标准 + 质量内嵌”的一体化研发交付模式，为组织级研发效能提升提供了方法论支撑。