本文来源于：鑫智奖·2025第七届金融数据智能优秀解决方案评选，作者：北银金科关键词：数字化转型,最佳应用创新,操作系统
北银金科：金融操作系统智能化软件测试体系建设
2025-02-28 
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一、解决方案简介
金融操作系统建设项目以“5高2低1智能”（高并发、高穿透、高协同、高一致、高体验；低代码、低耦合；智能化）为建设目标，其质量保障需依托于多维度、全生命周期的测试体系。基于ISO/IEC 25010系统质量模型，测试策略需覆盖功能性、性能效率、兼容性、安全性、可靠性、可维护性及用户体验等关键属性。
在构建金融操作系统的过程中，系统的稳定性和安全性是核心关注点。为确保项目高质量落地，以及系统的稳定与安全运行，需从功能测试、性能测试、稳定性测试、安全测试、智能化测试及过程监理等多个维度对金融操作系统进行全面质量把控。质控工作将涵盖所有系统的关键业务流程和主要功能、性能指标，以支持各系统的稳健运作，提升运行效率，推动统一金融操作系统的建设，从而提升系统的整体性能和用户体验。
专项测试主要在性能、安全、高可靠、混沌、特征性、智能测试和大模型测试上做全面的建设。
1.性能测试
模拟高并发交易场景，通过JMeter工具实施压力测试，量化TPS、RT、错误率等核心指标，建立性能基线。同时进行长稳测试，监控内存泄漏、线程阻塞及数据库连接池稳定性，确保系统在高负载时的稳定性。
2.安全测试
主要包括SCA安全扫描、代码审计、渗透测试等，贯穿应用上线过程中的组件安全、代码安全与应用安全。
3.高可靠测试
根据产品架构和模块部署架构，设计并实施单节点故障演练，对可靠性进行验证，排查系统可靠性问题，提升系统稳定性。
4.混沌测试
针对金融操作系统在云上各系统间存在对接和调用的情况，为保障系统的健壮性，引入混沌测试。对系统的各种状态进行实时监测、预警和处置，持续注入流量，编写并使用工具做故障注入，模拟异常场景快速处理、验证系统恢复运行的状态，验证系统的稳定性。
5.特征性测试
通过调研收集金融操作系统中各子系统特性参数，根据业务使用的特定场景，对涉及Redis、Oceanbase、Elasticsearch、Nginx、Kafka等中间件进行最优值确认及参数调优，确保达到最佳的使用状态。
6.智能测试
围绕需求分析、用例生成、智能问答等多个阶段，基于海量测试数据和AI算法辅助测试人员进行测试用例设计、用例生成、规范解读并对测试相关结果进行自动化监控与分析，自动生成测试报告，以便进行测试定位失败原因与快速修复。
7.大模型测试
结合大模型产品的使用场景，从语言理解、逻辑推理、文本生成丰富等角度出发，验证业务使用场景中的正确性；准确度评估：通过测试工具实现准确度数据量化统计分析，辅助提升产品质量。
二、应用场景痛点简介
在数字经济的背景下，金融服务体系以数据为关键生产要素、以科技为核心生产工具、以平台生产为主要生产方式，需要一个类似于计算机操作系统的金融操作系统，向下对接大量设备、海量数据，向上支撑金融数字化转型的快速开发与部署，实现数据的可信共享、资源的合理配置、服务的质量提升。
金融操作系统旨在构建一个能够支撑金融数字化转型的快速开发与部署的平台，主要突破难点集中在多系统稳定性、一体化数据治理、技术创新等方面，同时对于质量保障主要突破多系统稳定性的保障、数据质量的保障、系统集成与兼容性的保障、安全与合规性的保障、性能与自动化的保障、业务连续性与灾难恢复的保障、用户体验与交互设计的保障、技术创新与维护的保障以及敏捷开发与迭代等方面的挑战。
三、解决方案亮点介绍
1.测试左移右移结合
在需求阶段介入测试设计，提前规避风险；上线后持续监控生产环境，快速定位问题。
2.智能化测试体系
基于历史数据与业务规则，自动生成测试用例，减少人工设计成本。通过可视化看板实时展示测试质量，支持分钟级故障定位。
3.标准化质量度量
建立测试通过率、缺陷修复率等量化指标，驱动项目质量透明化管理。
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