“这个时代最大的风险，是不确定性。”当数字化浪潮席卷各行各业，银行业也不例外。传统的金融机构正面临着前所未有的转型压力。而AI，无疑是这场变革中最耀眼的那颗星。但AI并非万能药，如何让这项技术真正落地，解决实际问题，成为摆在所有企业面前的难题。
正如润和软件战略技术中心首席架构师、人工智能研究院常务副院长吴昊所言，“企业在推进数智化转型时，最大的难题往往在于数据治理。因为企业现有的数据采集能力有限，数据间的流通存在障碍。润和软件的做法是先帮助企业进行数据治理、打通数据，让数据流动起来，再进行数据挖掘，最终帮助企业实现智能化。”
数字浪潮下的银行业软件测试困境
润和软件战略技术中心首席架构师、人工智能研究院常务副院长吴昊
正如吴晓波在《激荡三十年》中描述的中国企业在改革开放浪潮中的迷茫与探索，如今的银行业也正经历着相似的阶段。一方面，数字金融的大旗高高举起，银行纷纷拥抱新技术，试图在激烈的竞争中抢占先机。另一方面，数智化转型的深入，使得银行的业务系统日益庞大和复杂。系统间的关联性越来越强，业务逻辑也越来越复杂，每一次更新都可能引发“牵一发而动全身”的连锁反应。这使得软件测试的难度呈指数级增长，传统测试方法捉襟见肘、举步维艰。
同样，IDC报告也指出：当前银行软件测试正面临前所未有的挑战。客户行为线上化、移动化，促使银行产品迭代速度越来越快，测试任务也随之激增。为了守住金融安全、客户隐私的底线，银行软件测试必须做到极致严谨。这就如同在高速运转的机器上进行精密的零件组装，任何一个微小的失误，都可能导致客户资金损失，甚至引发系统性风险。软件测试成为银行业数智化转型的一道关键屏障，也是让众多银行技术负责人倍感头痛的“心腹大患”。
面对传统测试模式的困境，企业将AI视为一把能够刺破迷雾的利剑。然而理想很丰满，现实却很骨感。AI大模型在理论上拥有强大的数据分析和逻辑推理能力，但在实际应用中却面临着诸多现实挑战。尤其在金融领域，数据往往具有高度的敏感性，数据质量参差不齐、数据孤岛的问题普遍存在；AI技术本身的技术门槛较高，需要大量专业人才；大模型容易出现“幻觉”现象，生成错误或不准确的答案。这些问题就像一颗颗隐形的“炸弹”，阻碍着AI在金融领域的应用落地，让人们对AI的期望大打折扣。
润和软件：“原子化”破解难题
润和软件的应对之道则显得颇具“匠心”。他们没有选择盲目追逐通用AI，而是聚焦于具体的应用场景，从“原子化”的角度出发，解构复杂的AI应用，最终将其融入到具体业务流程中，实现价值创造。
首先，润和软件的AI测试平台，能够将先进的AI技术与金融业务场景深度融合。吴昊表示：“通过集成大语言模型、NLP自然语言处理、AI机器视觉等技术，平台实现了测试脚本自动生成、测试用例自动执行、软件缺陷自动识别等功能，极大提升了测试效率和准确性，将测试人员从繁琐重复的工作中解放出来，专注于更具价值的任务。”
其次，润和软件深知数据的重要性。吴昊认为：“数字化转型首先要解决基础设施的问题。润和软件拥有ABCDI（AI、区块链、云计算、大数据、物联网）等数字基础设施平台。企业可以选择部分使用，也可以全部采用我们的平台，搭建好数据基础设施，让数据流动起来。同时，我们会根据企业的实际情况和需求，提供个性化的落地方案。既可以帮助企业进行长期规划，一步一步落地，也可以提供‘开箱即用’的解决方案，让企业在短时间内看到成效。”
更重要的是润和软件专注于“实用性”AI，不做“空中楼阁”。他们不追求通用型AI，而是深入理解金融业务场景，将AI技术与金融业务深度融合，打造出软件测试、金融投顾、合同审核、专业文档撰写等一系列“接地气”的应用场景解决方案。
润和软件荣获IDC《中国生成式人工智能技术与品牌推荐》报告
测试自动化领域唯一推荐厂商
润和软件将AI的应用场景进行了细致的拆解。吴昊认为：“以金融测试为例，并非简单地将AI作为工具，而是根据银行的具体需求，分析测试内容，制定测试计划，并利用AI生成测试脚本，甚至直接进行测试。”
同时，大模型经常存在“幻觉”问题，润和软件则采用“原子化”思维来消除幻觉。吴昊认为：通过RAG（检索增强生成：Retrieval-augmented Generation）技术，将流程分解为“文档切片”、“检索步骤”、“知识范畴”等多个环节，并对每个环节进行精细化的优化与控制。同时引入GraphRAG（知识图谱增强）技术，提升模型对用户意图的理解，从而提高回答的可靠性。最终能将模型的效果提升到85分以上。而那些开源的框架只能达到60分左右，并不能很好地在商业环境中使用。
ALL in AI，实现“场景化”产品矩阵
与很多企业追求通用AI不同，润和软件更专注于根据客户的具体应用场景，提供专业的大模型应用落地。正如吴昊所言，很多企业将“ALL in AI”看成是企业的宣传口号，认为产品中加入了AI就是“ALL in AI”，但润和软件认为要从能否重构业务流程，能否实现局部升级来衡量。
基于这一理念，润和软件构建了完善的“场景化”产品矩阵。从HopeTP系列数字化底座，到DevOPS企业数字化开发支持平台，再到金融、能源电力等行业场景化应用和可复用业务组件，他们都力求将AI技术融入到具体的业务流程中。
在金融投研领域，润和软件为客户提供数据服务、平台和应用构建，帮助客户将投研报告周期从数周缩短到2~3天。在软件测试领域，他们通过集成大语言模型、NLP自然语言处理、AI机器视觉等技术，使平台能够在AI的指导下进行自主测试，提高测试效率和精度。
此外，润和软件还开发了AI数字人产品，并将其应用于智能问答、智能取数等场景，为银行的数字办公、数字客户服务领域带来了显著的降本增效效果。
“真正的创新，不是颠覆过去，而是更好地利用过去。”润和软件在AI领域的探索，恰恰印证了这一观点。他们没有盲目追求颠覆，而是立足于实际问题，将AI与金融业务进行深度融合，创造出具有真正价值的解决方案。
润和软件的成功，不仅为银行的数字化转型提供了新的思路，也为其他行业提供了借鉴。在AI技术日益普及的今天，企业不应将AI看作一种“万能药”，而应深入了解自身的需求，将AI技术与自身的业务场景相结合，才能真正实现价值。
相信，随着AI技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，AI将在银行业发挥越来越重要的作用。未来银行业的AI服务将不再是冰冷的数字和代码，而是更加智能、高效、人性化的服务。而像润和软件这样的企业，将在这一变革浪潮中扮演更加重要的角色，推动整个行业朝着更加美好的未来前进。
