大模型在數(shù)字銀行研發(fā)效能提升方面的探索與落地

話題概述:
AI代碼助手，如GitHub Copilot等，已成為現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中不可或缺的一環(huán)，它們極大地加速了代碼編寫(xiě)的進(jìn)程，提升了工作效率。然而，伴隨而來(lái)的是對(duì)代碼質(zhì)量、開(kāi)發(fā)流程乃至開(kāi)發(fā)者角色的深刻挑戰(zhàn)。特別是在金融這一數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，對(duì)代碼精確性、數(shù)據(jù)合規(guī)性的要求嚴(yán)苛至極。如何讓大型AI模型在金融行業(yè)的研發(fā)領(lǐng)域得以有效應(yīng)用，真正助力研發(fā)人員提升效率，而非僅成為初級(jí)開(kāi)發(fā)者的輔助工具或高級(jí)開(kāi)發(fā)者的娛樂(lè)玩具，是我們亟需解決的問(wèn)題。在本次分享中，我們將從架構(gòu)設(shè)計(jì)、工程實(shí)踐、團(tuán)隊(duì)協(xié)作策略、工具選擇與整合等多個(gè)層面，深入探討在AI助手日益普及的背景下，如何構(gòu)建一套既提升開(kāi)發(fā)效率又保障代碼質(zhì)量的軟件開(kāi)發(fā)生態(tài)。同時(shí)，基于我們豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與深刻反思，我們將分享對(duì)AI助手在軟件開(kāi)發(fā)中角色定位的前瞻思考，以及對(duì)AI輔助編程未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的展望。

演講題綱:
一、引言
1.1 AI代碼助手的崛起與挑戰(zhàn)：概述AI代碼助手（如GitHub Copilot）在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中的重要地位及其對(duì)代碼質(zhì)量和開(kāi)發(fā)流程帶來(lái)的挑戰(zhàn)。
1.2 金融行業(yè)特殊性與需求：強(qiáng)調(diào)金融行業(yè)對(duì)代碼準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)合規(guī)性的極高要求，以及對(duì)AI代碼助手在金融研發(fā)領(lǐng)域的獨(dú)特期待。

二、AI代碼助手在金融研發(fā)領(lǐng)域的適配策略
2.1 模型選型與定制化：闡述如何根據(jù)金融行業(yè)特點(diǎn)選擇或定制大模型，確保其滿(mǎn)足數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性要求。
2.2 代碼質(zhì)量保障機(jī)制：介紹在AI助手輔助下，如何建立有效的代碼審查、測(cè)試、重構(gòu)流程，以保持代碼質(zhì)量。

三、構(gòu)建兼顧效率與質(zhì)量的AI輔助開(kāi)發(fā)生態(tài)
3.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)與工程實(shí)踐：分享如何在項(xiàng)目架構(gòu)層面整合AI助手，以及在工程實(shí)踐中如何規(guī)范AI輔助編程行為，確保代碼的可讀性、可維護(hù)性。
3.2 團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通：探討如何調(diào)整團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式，促進(jìn)AI助手使用中的信息共享、知識(shí)傳遞，避免“低級(jí)開(kāi)發(fā)者工具，高級(jí)開(kāi)發(fā)者的玩具”現(xiàn)象。
3.3 工具選擇與整合：介紹適用于金融研發(fā)場(chǎng)景的AI助手及相關(guān)工具，包括眾安保險(xiǎn)的開(kāi)源智能助手DevPilot和內(nèi)部研發(fā)支持平臺(tái)靈狐，以及如何進(jìn)行有效的工具鏈整合，提升整體開(kāi)發(fā)效率。

四、眾安保險(xiǎn)智能插件在金融研發(fā)中的應(yīng)用
4.1 DevPilot開(kāi)源智能助手：詳細(xì)介紹DevPilot的功能特性、技術(shù)架構(gòu)、與金融行業(yè)開(kāi)發(fā)環(huán)境的契合度，以及其在提升金融研發(fā)效率、保障代碼質(zhì)量方面的具體應(yīng)用案例。
4.2 靈狐內(nèi)部研發(fā)支持平臺(tái)：闡述靈狐平臺(tái)的核心功能、與其他AI工具的協(xié)同作用，以及其如何為金融研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供全方位的支持與服務(wù)，提升整體研發(fā)效能。

五、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與反思
5.1 踩過(guò)的“坑”與應(yīng)對(duì)策略：分享在引入AI助手過(guò)程中遇到的實(shí)際問(wèn)題、應(yīng)對(duì)方法，以及從中獲得的寶貴經(jīng)驗(yàn)，特別側(cè)重于使用眾安智能插件DevPilot與靈狐平臺(tái)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
5.2 AI助手的角色定位與未來(lái)展望：基于實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，探討AI助手在軟件開(kāi)發(fā)中的理想角色，以及對(duì)未來(lái)AI輔助編程演進(jìn)路徑的預(yù)測(cè)，同時(shí)結(jié)合眾安智能插件的特性和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行深入探討。

六、金融數(shù)據(jù)密集型場(chǎng)景下的大模型落地實(shí)踐
6.1 具體應(yīng)用案例解析：詳細(xì)介紹金融行業(yè)某具體項(xiàng)目中，大模型如何在數(shù)據(jù)密集型任務(wù)中發(fā)揮作用，提升研發(fā)效能，同時(shí)展示眾安智能插件如何輔助大模型在金融場(chǎng)景中的應(yīng)用。
6.2 效能提升數(shù)據(jù)與成果展示：通過(guò)具體數(shù)據(jù)和案例，直觀呈現(xiàn)大模型在金融研發(fā)中對(duì)效率、質(zhì)量、成本等方面的改善效果，以及眾安智能插件在其中的貢獻(xiàn)。


話題亮點(diǎn)：
1.金融行業(yè)特異性AI代碼助手適配方案：針對(duì)金融行業(yè)對(duì)代碼準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)合規(guī)性的極高要求，我們提出了針對(duì)性的大模型落地策略，確保其在滿(mǎn)足嚴(yán)苛行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的前提下，有效提升研發(fā)人員效率，避免淪為單純提升初級(jí)開(kāi)發(fā)者生產(chǎn)力或僅供高級(jí)開(kāi)發(fā)者探索的工具。
2.多維度構(gòu)建AI輔助開(kāi)發(fā)的最佳實(shí)踐生態(tài)：通過(guò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、工程實(shí)踐、團(tuán)隊(duì)協(xié)作策略、工具選擇與整合等全方位視角，系統(tǒng)性地闡述如何在AI助手廣泛應(yīng)用的環(huán)境中，兼顧開(kāi)發(fā)效率與代碼質(zhì)量，構(gòu)建健康、高效的軟件開(kāi)發(fā)生態(tài)。
3.直面挑戰(zhàn)，提供實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與前瞻性思考：基于親身經(jīng)歷的“坑”與反思，分享在應(yīng)對(duì)AI助手帶來(lái)的復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的實(shí)際應(yīng)對(duì)策略與深度思考，為聽(tīng)眾提供寶貴的一線實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)AI助手在軟件開(kāi)發(fā)中的角色定位和未來(lái)演進(jìn)方向給出前瞻性的見(jiàn)解。
4.持續(xù)優(yōu)化，確保代碼質(zhì)量與開(kāi)發(fā)流程雙提升：盡管面臨挑戰(zhàn)，我們堅(jiān)信并已通過(guò)持續(xù)探索與實(shí)踐證明，能夠成功駕馭AI助手的變革力量，在享受其效率紅利的同時(shí)，確保代碼質(zhì)量與開(kāi)發(fā)流程的穩(wěn)健進(jìn)化，為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)保障。
5.金融數(shù)據(jù)密集型場(chǎng)景下的大模型落地典范：以金融行業(yè)為背景，探討大模型在數(shù)據(jù)密集型企業(yè)研發(fā)效能提升的具體應(yīng)用與落地，為同類(lèi)企業(yè)提供可借鑒的成功案例，展現(xiàn)大模型技術(shù)在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的強(qiáng)大價(jià)值與適用性。