當數智化浪潮以摧枯拉朽之勢席卷全球,各行各業正經歷前所未有的變革。在這場變革中,軟件測試從幕后走向臺前,成為企業較量數字化轉型的關鍵戰場。某頭部股份制銀行憑借超 4 萬員工規模與近 10 萬億元管理資產的雄厚實力,在個人銀行、公司銀行等領域深耕多年,但傳統測試模式的局限性,正成為掣肘其進一步發展的 “絆腳石”。面對業務快速迭代、用戶體驗升級等挑戰,這家銀行與 Testin 云測攜手,共同探索金融領域的AI測試實踐,為行業發展提供了極具價值的參考樣本。

舊有測試模式面臨新時代挑戰

在數字化轉型初期,該銀行已在軟件測試領域取得一定成果,自研的接口自動化測試系統和測試管理平臺,實現了測試流程的線上化管理,提升了測試效率和質量。然而,隨著轉型的深入,舊有測試模式的弊端逐漸顯露:

效率與覆蓋的“雙重困境”:傳統 UI 自動化測試維護成本持續提高,面對復雜多變的業務場景,更是力不從心,難以實現全面覆蓋。與此同時,不斷增加的自動化測試用例,讓執行效率越來越低。

測試資產的“孤島危機”:測試用例、數據、腳本等重要資產,分散在不同系統中,缺乏統一管理和標準化規范。這導致測試資產復用率極低,大量重復性工作不僅浪費資源,還降低了工作效率。

測試管理的“信息斷層”:測試管理平臺與自動化測試工具、DevOps 工具鏈之間,存在著嚴重的信息壁壘。流程銜接依賴人工操作,就像不同語言的人交流,難以實現高效協同,影響了整體工作效率。

精細化管理的“能力短板”:如何精準分配測試資源、有效度量測試質量,并基于數據驅動實現持續改進,也成為擺在銀行面前的一道難題。傳統的管理方式,已無法滿足數字化轉型的需求。

這些問題不僅制約著該銀行的數智化轉型,也是整個銀行業在數字化測試領域面臨的共性挑戰。在這樣的背景下,該行迫切需要尋找一位可靠伙伴,助力其突破挑戰。經過慎重考量,該銀行選擇與國內頭部 AI 測試服務商 Testin 云測合作,共同探索測試數智化轉型之路。Testin 云測憑借對銀行業數字化轉型的深刻理解和專業的技術沉淀,從多個維度助力銀行實現測試領域的 “AI蛻變”。

攻堅克難,見證進化的力量

在深度評估該行測試現狀與需求后,Testin 云測結合技術優勢與行業經驗為其量身打造了一套解決方案。產品規劃上,模塊化分層架構可靈活適配業務變化;體系建設依托 TMMI 模型,實現測試流程標準化與線上化;用戶體驗對標互聯網產品,通過 UI 與交互設計優化降低操作成本;技術架構采用微服務模式,升級服務器等設施保障系統安全擴展。從架構設計到用戶體驗,從流程規范到技術保障,全方位構建起高效、智能且安全的測試體系,為銀行AI測試實踐提供有力支撐。在項目實施過程中,雙方團隊緊密協作,針對各種挑戰制定了一系列行之有效的應對策略,攻克了諸多難點。

挑戰一:提升測試效率與覆蓋率

應對策略:優化自動化分層策略,增加接口測試的充分性,提升 UI 端到端的覆蓋率,并探索低代碼 / 腳本混合模式,降低維護成本;引入 AI 輔助測試,利用 AI 技術生成測試用例,尤其是針對復雜業務邏輯和邊界場景;實施測試用例優先級排序,引入分布式測試執行方案,優化資源分配,實現用例的并行高效運行。

挑戰二:提升測試資產復用率

應對策略:構建測試資產中心,建立統一的知識庫,對測試用例、腳本、數據進行分類管理和標簽化檢索;推行標準化模板,制定統一的用例設計規范和數據工廠模板,確保測試資產的可移植性和可復用性;強化資產沉淀,結構化存儲和分析測試過程數據,為質量改進提供數據支撐。

挑戰三:實現測試管理一體化

應對策略:通過 API 技術,深度整合接口測試平臺、數據管理平臺和 DevOps 工具鏈,打破數據孤島,實現平臺間的數據互通和自動化聯動,讓測試管理工作更加流暢高效。

挑戰四:提升精細化管理水平

應對策略:引入動態環境分配算法,優化資源分配,提升測試資源利用率,減少資源浪費;構建多維質量度量體系,建立包括缺陷逃逸率、用例有效性等在內的多維指標看板,精準識別高風險模塊;建立持續優化機制,通過質量回溯會議等形式,推動閉環改進,降低同類缺陷的復發率。

成效顯著,交出量化成績單

通過與 Testin 云測的深度合作,該銀行在軟件測試領域實現了降本增效,取得了顯著成果:

測試效率大幅提升:分布式測試執行和用例優先級排序,使關鍵測試場景執行時間縮短 40%-60%,為測試工作按下了 “加速鍵”。

資產復用優化顯著:統一的知識庫和標準化模板的應用,讓測試用例復用率提升 50% 以上,測試腳本開發效率提高 30%,有效減少了重復勞動。

管理協同更加高效:通過 API 打通工具鏈,需求 - 用例 - 缺陷的端到端追溯效率提升 70%,人工信息同步工作量減少 90%;CI/CD 流水線的自動化集成,大幅提升了測試及時性和測試頻次,讓測試管理工作更加智能高效。

精細化管理有力提升:動態環境分配算法使測試資源利用率提升 60%,閑置資源浪費減少 80%;多維指標看板幫助識別高風險模塊并進行針對性改進,整體質量提升 35%;質量回溯會議推動的閉環改進機制,使同類缺陷復發率下降 50%-70%,實現了測試質量的持續提升。

該銀行與Testin云測的合作實踐,無疑為整個金融行業提供了實操范本:在 AI 技術飛速發展的今天,沒有 AI 賦能的測試模式正逐漸失去競爭力,與專業服務商攜手共創,將為數智化轉型按下加速鍵。而服務商不僅要提供先進技術,更要深刻理解金融行業特性,才能為客戶創造最大價值。隨著數智化浪潮的持續推進,金融行業的競爭將愈發激烈。對于銀行等金融機構而言,積極擁抱 AI,加快測試領域的數智化轉型,才能在這場變革中搶占先機,實現行業領先與持續發展。