一、项目背景及目标

为应对保险产品迭代快、测试复杂、人力成本高等痛点，海保人寿于2025年6月至2026年5月，实施了以AI为核心的智能化自动化测试平台。

项目利用DeepSeek等大模型自动解析保险条款等非结构化数据，智能生成高质量测试用例，设计效率提升60%；结合事件驱动与“时间注入”技术，实现复杂流程编排与并行测试，环境利用率提升3倍；并建立100%自动化核对体系，覆盖数据、文件、短信及财务凭证。

平台显著缩短交付周期、消除测试盲区、降低生产故障，已成功应用于新产品全流程及保单事件等测试场景。

1.项目背景

为应对保险产品迭代快、测试场景复杂、人力成本高等行业痛点，海保人寿制定并实施以AI技术为核心的智能化自动化测试方案。方案旨在构建一个集智能生成、自动执行、精准核对于一体的测试平台，最终实现测试效率的跨越式提升、测试质量的全面保障以及研发成本的显著优化，支撑公司业务的快速创新与数字化转型。

2.项目目标

目标一：缩短交付周期，提升业务响应速度。通过自动化测试体系建设，压缩新产品从研发完成到上线发布的测试周期，快速响应公司业务部门的产品上线需求，抢占市场先机。

目标二：扩大测试覆盖，消除质量盲区。从“重点抽测”升级为“全流程、全场景覆盖”，杜绝测试盲区，改变“挑重点项目测试”的被动局面，实现应测尽测。

目标三：精准发现漏洞，降低生产故障。通过智能化手段提升缺陷发现能力，减少因人为失误导致的系统故障，将风险拦截在上线之前，保障系统稳定运行。

目标四：优化人力配置，提升测试效能。减少重复性、低价值的人工测试工作，将人力聚焦于复杂场景探索，用更少的人、更短的时间，完成更高质量的测试。

二、创新点

建立基于大模型与智能体协同的测试全生命周期创新体系

本项目的创新性体现在从需求理解→案例生成→场景模拟→结果验证的全链条智能化重构，核心突破如下：

创新点一：认知层创新——从“经验驱动”到“语义驱动”的用例生成范式革命，让机器“读懂”需求，而不是让人“猜测”需求。

传统痛点：测试用例编写高度依赖个人经验，存在三大顽疾——覆盖盲区、理解偏差、效率瓶颈。

核心创新：将DeepSeek大模型深度嵌入测试需求解析环节，通过自然语言提示工程，实现对原始需求文档的语义级拆解与逻辑重构。

突破性成果：

自动提取需求中的显性与隐性关键内容。

自动生成覆盖核心业务逻辑、边界场景、正反向用例的高质量测试案例。

案例设计周期缩短70%以上，且覆盖度从“经验抽样”提升为“全逻辑遍历”。

创新点二：执行层创新——从“单点验证”到“弹性编排”的测试执行模式突破，从“模拟操作”到“复现真实业务”。

传统痛点：测试数据准备繁琐，单场景与批量场景割裂，无法灵活适配不同测试目标。

核心创新：构建可配置的测试数据自动转换引擎，实现“生成即执行”。

突破性成果：

灵活粒度：用户可选择单条数据执行（快速验证）或批量执行（高并发/回归测试）。

弹性调度：支持批量并发调用，实现从单元测试到系统级压测的平滑切换。

场景复现：独创性地支持多个保全项组合的复杂交互场景模拟，高度还原客户真实操作路径，验证系统在并发、交错操作下的稳定性与一致性。

创新点三：验证层创新——从“人工肉眼比对”到“AI多模态自动核验”的质效跃迁，让AI代替人眼，从“抽样核对”升级为“全量自动校验”。

传统痛点：测试结果验证需要人工比对电子保单、批单、数据库、短信等多源异构数据，耗时长、易出错、难追溯。

核心创新：引入AI智能体，实现结构化与非结构化文档的自动抓取、解析与交叉核验。

突破性成果：

多源融合：同时抓取数据库原生数据、电子保单文件、短信通知等多维度输出

精准比对：结合配置化查询逻辑，自动完成跨格式、跨系统的内容一致性核验

彻底变革：彻底解决传统人工比对“数据量大→效率低”、“格式多样→误差高”的双重困境。

三、项目技术方案

（一）本项目融合大模型智能生成与自动化执行技术，核心方法包括：

提示词工程：基于DeepSeek大模型设计保险领域专用提示词，实现对条款、需求文档的高精度业务规则提取与测试用例生成。

Dify流程编排：构建可视化可配置的自动化测试流水线，实现生成、执行、核对全链路一体化调度。

UI页面流多端执行：支持UI与API双入口、单场景与高并发多模式、跨浏览器自动化测试。

（二）实施步骤与里程碑

第一阶段（智能生成）：深度融合大模型与提示词工程，自动解析保险条款及需求文档，精准提取业务规则，智能生成覆盖核心流程、边界及异常场景的契约与保全测试用例。

第二阶段（自动执行）：基于UI自动化工具构建多入口执行引擎，支持UI/API双通道触发，实现单案例多场景遍历、批量高并发执行，全面满足回归与压力测试需求。

第三阶段（自动核对）：建立多维度自动化核对体系，通过配置化SQL、AI文件解析、正则匹配等方式，实现关键测试结果100%自动化核对，彻底消除人工比对疏漏。

第四阶段（全业务闭环）：将能力延伸至理赔领域，自动提取理正方向测试用例并完成模板化执行；同时对契约、保全、理赔的收付费信息自动提取财务凭证并校验正确性，实现全业务链条覆盖。

（三）难点与攻关措施

核心难点：保险业务涉及多险类、多状态、长周期的复杂事件路径，传统脚本方式无法穷举全场景，且多人并行测试时存在时间冲突问题。

（四）创新攻关措施

保单事件驱动模型：首创“主动事件+被动事件”双分类机制。后端对不同险类的保单生命周期进行抽象解析，主动事件（如续期、周年提醒）由系统自动触发，被动事件（如保全、理赔）由客户操作触发，按时间序列统一编排后驱动前端自动化执行，从根本上解决了多险类场景的用例覆盖难题。

时间注入机制：为每个测试会话创建独立的虚拟时间轴，彻底解决多人并行测试下的时间冲突问题，实现对续期、保单周年等时间敏感场景的无缝并行测试，环境利用率提升3倍。

五、运营情况

1.推广应用情况

本项目已从信息技术部内部系统集成测试团队成功拓展至公司运营、财务等核心业务部门，实现了跨部门、多角色的全面推广应用。目前，项目成果已深度嵌入日常测试工作流，成为各相关团队不可或缺的基础支撑工具。

应用广度：覆盖契约、保全、理赔等核心业务流程，全面支撑新产品全流程测试、保单事件测试及单个保全项测试等多样化场景。

用户反馈：各使用部门反馈良好，普遍认可其在提升测试效率、降低人工成本方面的显著成效。同时，后续使用人员结合实际业务提出了多项优化建议，项目团队已积极响应并完成迭代升级。

落地成效：所有上线相关问题已全面解决，系统稳定支撑公司多款保险产品的快速迭代上线，有力保障了业务敏捷交付。

2.系统运行情况

自2026年5月项目全面上线以来，系统运行持续稳定，各项核心指标均达到预期目标：

稳定性：系统7×24小时稳定运行，未发生因平台自身故障导致的测试中断事件，核心功能可用性达100%。

执行效率：智能测试用例生成效率较人工提升60%以上，自动化执行与核对实现关键结果100%自动化验证，显著压缩新产品测试周期。

并发能力：借助“时间注入”机制，支持多人并行测试场景，环境利用率提升3倍，轻松满足日常回归及压力测试需求。

维护性：平台采用可视化流程编排与配置化管理，业务规则变更时可快速调整，运维成本低，迭代响应及时。

综上所述，本项目已实现稳定、高效、可扩展的常态化运行，全面达成预期建设目标，为公司数字化转型提供了坚实的技术支撑。

六、项目成效

1.公司市场效益

项目带来的测试效率跨越式提升，直接转化为公司新产品上线的市场响应能力增强：

抢占市场先机：新产品测试周期大幅压缩，公司能够更快响应业务部门的上线需求，在竞争激烈的保险市场中抢占时间窗口，提升产品首发优势。

支撑业务创新：高效的测试体系为高频次、多样化的产品创新提供了技术保障，使公司敢于更积极地布局新兴险种与复杂责任组合，增强市场竞争力。

降低上线风险：通过全流程、全场景的自动化测试覆盖，显著降低生产故障率，保障新产品平稳上线，维护公司品牌声誉与客户信任。

2.财务收益与资源效率提升

①一期项目（验证阶段，已落地）

时间范围：2025年10月至2026年5月（共8个月）

核心成果：完成34款新产品的全流程验证，充分验证了方案的技术可行性与稳定性。

效益：完成34款产品测试，按行业综合人月单价计算，直接节省人力成本约32万元。

②二期项目（规模化推广，使用中）

核心升级：通过功能迭代与流程优化，效率进一步提升。

年度效益：年度成本节省66万元。

③综合五年经济性汇总

全周期总节省金额：约362万元（不含因效率提升带来的额外市场机会收益）

七、经验总结

（一）、项目建设经验总结

1.以大模型驱动测试范式重构，实现从“人工创作”到“智能生成”的跃迁

传统测试高度依赖个人经验，用例设计耗时长、质量参差不齐。本项目率先引入DeepSeek大模型，结合提示词工程技术，实现保险条款、需求文档的自动解析与业务规则精准提取，智能生成覆盖核心流程、边界及异常场景的高质量测试用例。实践证明，测试设计效率提升60%以上，从根本上改变了测试工作的组织方式。

2.创新保单事件驱动模型，破解复杂业务场景覆盖难题

保险业务涉及多险类、多状态、长周期事件路径，传统脚本方式难以穷举。项目自主设计了“主动事件+被动事件”双分类机制，后端对不同险类的保单生命周期进行抽象解析，按时间序列统一编排后驱动前端自动化执行。该创新有效解决了多场景下的测试用例覆盖难题，为行业提供了可复用的技术方案。

3.时间注入机制突破并行测试瓶颈，资源利用率大幅提升

针对多人并行测试中的时间冲突问题，项目首创“时间注入”机制，为每个测试会话创建独立的虚拟时间轴，轻松支持续期、保单周年等对时间敏感场景的无缝并行测试，环境利用率提升3倍，显著降低测试资源投入。

4.分阶段迭代推进，确保技术可行性与业务价值快速验证

项目采用“先验证、后推广”的分阶段实施策略：一期聚焦技术可行性与核心流程验证，用8个月完成34款产品测试，验证了50%的效率提升；二期在此基础上迭代优化，实现规模化推广。这种小步快跑、持续迭代的模式，有效控制了技术风险，确保了项目成果的快速落地与价值兑现。

（二）、项目推广经验总结

1.跨部门协同推广，构建共建共享的应用生态

项目从信息技术部内部测试团队起步，通过成果展示与试点验证，逐步推广至运营、财务等核心业务部门。推广过程中，项目团队主动收集各使用方的反馈意见，积极响应并完成迭代优化，形成了“使用-反馈-优化”的良性循环。目前项目已全面融入公司日常测试工作流，成为多部门不可或缺的基础支撑工具。

2.以可量化的效益说话，增强推广说服力

项目注重数据的积累与呈现：一期8个月累计节约272人天、节省成本32万元，投资回收期不足8个月；二期预期年度可节约550人天。这些可量化的效益数据，成为推动项目跨部门采纳和领导层支持的有力依据，也为后续规模化推广奠定了坚实的信任基础。

3.低投入、高回报的示范效应，为行业复制推广提供参考

项目总投入仅约25万元（210人天），而五年全周期预计可节省362万元，投资回报率达14.5倍。这种低门槛、高效益的模式，不仅在公司内部获得广泛认可，也为同行业中小保险公司推进测试智能化转型提供了可借鉴、可复制的范例。

4.持续优化机制保障，确保系统长期稳定运行

项目上线后建立了完善的运维与迭代机制，平台采用可视化流程编排与配置化管理，业务规则变更时可快速调整，运维成本低。目前系统7×24小时稳定运行，核心功能可用性达100%，为项目的持续推广和深化应用提供了坚实保障。