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代碼大模型+金融場景:aiXcoder入選TiD 2025年度軟件研發(fā)優(yōu)秀案例

本文作者: 鄭佳美   2025-07-11 17:24
導語:數(shù)據(jù)不出行、效率提升30%

2025年7月10日——基于代碼大模型的aiXcoder智能化軟件開發(fā)解決方案,憑借其技術創(chuàng)新和在國有銀行的落地應用實踐,入選TiD 2025質(zhì)量競爭力大會“2025年度軟件研發(fā)優(yōu)秀案例”。

在該案例中,硅心科技(aiXcoder)將公司獨特的領域化智能研發(fā)解決方案應用于某國有銀行,助力該銀行實現(xiàn)代碼大模型的私有化部署,以及行內(nèi)專屬大模型的個性化訓練和應用。配合與銀行自研云平臺深度集成、企業(yè)專屬研發(fā)管理平臺和智能搜索系統(tǒng)等深度融合,硅心科技(aiXcoder)支持客戶打造了銀行專屬的智能研發(fā)及交付體系,實現(xiàn)代碼生成占比從個性化訓練前的10%提升至35%、整體開發(fā)效率提升30%。

代碼大模型+金融場景:aiXcoder入選TiD 2025年度軟件研發(fā)優(yōu)秀案例 

圖:aiXcoder獲TiD 2025質(zhì)量競爭力大會“軟件研發(fā)優(yōu)秀案例”

銀行軟件研發(fā)三大痛點——效率低、私域數(shù)據(jù)學習難、大模型私有化部署安全如何破局?

在數(shù)字金融高速發(fā)展的背景下,銀行的軟件開發(fā)面臨業(yè)務場景復雜化、系統(tǒng)迭代高頻化、安全合規(guī)強監(jiān)管化等多重挑戰(zhàn)。該國有銀行作為行業(yè)龍頭,持續(xù)在探索和實踐AI輔助編程相關技術,并進行自研軟件研發(fā)云平臺的智能化轉型工作,力求通過技術創(chuàng)新提升軟件研發(fā)的規(guī)范性、效率和質(zhì)量,率先破解以下行業(yè)痛點:

一、研發(fā)效率瓶頸:數(shù)字金融、實時風控、高并發(fā)交易等復雜場景對代碼質(zhì)量和開發(fā)效率提出更高要求。傳統(tǒng)的軟件研發(fā)模式編碼效率低、代碼質(zhì)量參差不齊、人工維護成本激增,亟需提升研發(fā)效率,降本增效;

二、私域數(shù)據(jù)及銀行專有業(yè)務難適配:擁抱大模型正在成為各行業(yè)共識。但通用大模型在實際應用中,因缺乏銀行業(yè)特定領域知識,不能直接匹配行業(yè)業(yè)務場景、開發(fā)規(guī)范和代碼數(shù)據(jù),難以真正融入銀行的軟件開發(fā)流程及工程化體系,生成代碼與銀行業(yè)務邏輯匹配度不足,需針對性調(diào)優(yōu);

三、數(shù)據(jù)安全需求:金融是數(shù)據(jù)密集型和科技驅(qū)動型行業(yè),安全是銀行的核心命脈,必須在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,實現(xiàn)自主可控,并構建符合自身業(yè)務邏輯的智能研發(fā)體系。

三大技術創(chuàng)新,打造銀行專屬智能研發(fā)體系

精準把握銀行軟件開發(fā)痛點和數(shù)智化轉型需求,硅心科技(aiXcoder)基于多年技術積累和金融行業(yè)實踐經(jīng)驗,通過三大技術創(chuàng)新,設計并落地了符合該銀行特性的領域化大模型解決方案。

一、針對代碼特性訓練的代碼大模型部署:突破通用大模型的局限,通過代碼結構化特征構建代碼大模型,實現(xiàn)基于項目上下文環(huán)境的代碼生成、代碼補全、缺陷修復、單元測試生成等功能,有效強化了大模型在軟件開發(fā)場景下的性能和效果。

二、面向銀行領域代碼的有效個性化訓練:結合銀行私有代碼和文檔,以較低的訓練成本和較短的訓練周期,在不影響主干模型性能的條件下,學習企業(yè)自有代碼中的業(yè)務邏輯和編碼風格,構建銀行專屬的代碼大模型,讓生成代碼更加符合銀行領域知識要求。

與此同時,基于該銀行特有的工作流和數(shù)據(jù)流,為其搭建專屬該銀行業(yè)務特點的多Agent體系,并融合其原有的成熟開發(fā)體系和工具,提升開發(fā)流程的透明度和效率,實現(xiàn)面向各場景的深度智能協(xié)同。

三、適配嚴格安全要求和內(nèi)網(wǎng)環(huán)境的私有化部署:完全內(nèi)網(wǎng)運行,數(shù)據(jù)不出行;優(yōu)化硬件資源占用,支持高并發(fā)場景,確??蛻魮碛凶灾骺煽氐拇竽P湍芰?有效降低企業(yè)應用代碼大模型的成本,同時提升研發(fā)效率。

通過代碼大模型私有化部署、行內(nèi)專屬大模型個性化訓練,再配合與銀行自研云平臺深度集成、企業(yè)專屬研發(fā)管理平臺和智能搜索系統(tǒng)等深度融合,硅心科技(aiXcoder)為客戶打造了銀行專屬的智能研發(fā)及交付體系。

數(shù)據(jù)不出行,軟件開發(fā)效率提升30%

目前aiXcoder產(chǎn)品已覆蓋該銀行研發(fā)中心超過一半的研發(fā)人員,成為行內(nèi)日常開發(fā)工作必不可少的工具。經(jīng)過該銀行數(shù)千人真實編碼驗證,代碼生成占比由個性化訓練前的10%提升至35%,大大提升了軟件開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。

據(jù)研發(fā)人員反饋,在特定開發(fā)場景下,aiXcoder能夠完成60%的工作,剩下的需要人工手動編碼和細節(jié)調(diào)整;此外,多位用戶還特別強調(diào),使用aiXcoder后,整體開發(fā)效率得到30%以上的顯著提升,在保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性的同時,有效支撐了銀行數(shù)字金融業(yè)務的持續(xù)創(chuàng)新和快速發(fā)展。

此次“軟件研發(fā)優(yōu)秀案例”的獲得,表明了硅心科技(aiXcoder)在企業(yè)智能化軟件開發(fā)領域的技術落地能力和產(chǎn)業(yè)賦能價值。未來,aiXcoder將繼續(xù)致力于為企業(yè)提供私有化部署、領域化大模型落地、定制化開發(fā)及專業(yè)咨詢等服務,以創(chuàng)新技術和落地方案,助力企業(yè)研發(fā)提效降本,實現(xiàn)數(shù)智化轉型,支持我國軟件產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

關于硅心科技(aiXcoder)

硅心科技(aiXcoder)孵化自北京大學軟件工程研究所,是全球最早將深度學習技術應用于代碼生成與代碼理解領域的團隊。aiXcoder團隊累計在國際頂級期刊和會議發(fā)表學術論文100余篇,其中多篇是智能化軟件工程領域的首篇論文和引用率最高的論文。

公司專注于AIGC for Code領域,致力于將前沿人工智能技術應用于軟件工程,聚焦代碼大模型的企業(yè)級落地技術,助力企業(yè)實現(xiàn)智能化開發(fā)。

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