成功可信度高
金融 · 研发设计与仿真 / Agent
中国工商银行基于大模型构建智能研发体系，研发提效
中国工商银行基于大模型构建智能研发体系，覆盖代码生成、单测、代码评审与缺陷定位，提升研发交付效率与质量。
智能研发体系建设
中国工商银行发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
研发效率
代码生成与评审效率提升
来源披露
企业痛点
金融研发提效代码大模型
01
业务背景
大型银行自研系统庞大、研发任务重，交付效率与质量压力大。
02
遇到的问题
代码量大、测试覆盖不足、评审耗时。
03
AI 解决方案
构建研发大模型能力，嵌入IDE与 DevOps 流水线。
- 1构建研发大模型能力
- 2嵌入IDE代码补全
- 3自动单测与评审
- 4接入DevOps流水线
04
实施结果
研发效率：代码生成与评审效率提升
05
风险与边界
金融代码安全规范严，生成需评审。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例入选沙丘社区“2024中国大模型先锋案例TOP30”，由中国工商银行落地（落地客户：中国工商银行），具备较强的行业示范价值，建议结合自身业务参考落地。
适合
银行、金融机构研发部门
前置条件
代码语料、DevOps集成
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
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