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)代軟件開發(fā)中不可或缺的一環(huán)，它們極大地加速了代碼編寫的進程，提升了工作效率。然而，伴隨而來的是對代碼質(zhì)量、開發(fā)流程乃至開發(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)，對代碼精確性、數(shù)據(jù)合規(guī)性的要求嚴苛至極。如何讓大型AI模型在金融行業(yè)的研發(fā)領域得以有效應用，真正助力研發(fā)人員提升效率，而非僅成為初級開發(fā)者的輔助工具或高級開發(fā)者的娛樂玩具，是我們亟需解決的問題。在本次分享中，我們將從架構設計、工程實踐、團隊協(xié)作策略、工具選擇與整合等多個層面，深入探討在AI助手日益普及的背景下，如何構建一套既提升開發(fā)效率又保障代碼質(zhì)量的軟件開發(fā)生態(tài)。同時，基于我們豐富的實踐經(jīng)驗與深刻反思，我們將分享對AI助手在軟件開發(fā)中角色定位的前瞻思考，以及對AI輔助編程未來發(fā)展趨勢的展望。

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)代軟件開發(fā)中的重要地位及其對代碼質(zhì)量和開發(fā)流程帶來的挑戰(zhàn)。
1.2 金融行業(yè)特殊性與需求：強調(diào)金融行業(yè)對代碼準確性和數(shù)據(jù)合規(guī)性的極高要求，以及對AI代碼助手在金融研發(fā)領域的獨特期待。

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

三、構建兼顧效率與質(zhì)量的AI輔助開發(fā)生態(tài)
3.1 架構設計與工程實踐：分享如何在項目架構層面整合AI助手，以及在工程實踐中如何規(guī)范AI輔助編程行為，確保代碼的可讀性、可維護性。
3.2 團隊協(xié)作與溝通：探討如何調(diào)整團隊協(xié)作模式，促進AI助手使用中的信息共享、知識傳遞，避免“低級開發(fā)者工具，高級開發(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)場景的AI助手及相關工具，包括眾安保險的開源智能助手DevPilot和內(nèi)部研發(fā)支持平臺靈狐，以及如何進行有效的工具鏈整合，提升整體開發(fā)效率。

四、眾安保險智能插件在金融研發(fā)中的應用
4.1 DevPilot開源智能助手：詳細介紹DevPilot的功能特性、技術架構、與金融行業(yè)開發(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)量方面的具體應用案例。
4.2 靈狐內(nèi)部研發(fā)支持平臺：闡述靈狐平臺的核心功能、與其他AI工具的協(xié)同作用，以及其如何為金融研發(fā)團隊提供全方位的支持與服務，提升整體研發(fā)效能。

五、實戰(zhàn)經(jīng)驗與反思
5.1 踩過的“坑”與應對策略：分享在引入AI助手過程中遇到的實際問題、應對方法，以及從中獲得的寶貴經(jīng)驗，特別側重于使用眾安智能插件DevPilot與靈狐平臺的實踐經(jīng)驗。
5.2 AI助手的角色定位與未來展望：基于實戰(zhàn)經(jīng)驗，探討AI助手在軟件開發(fā)中的理想角色，以及對未來AI輔助編程演進路徑的預測，同時結合眾安智能插件的特性和發(fā)展趨勢進行深入探討。

六、金融數(shù)據(jù)密集型場景下的大模型落地實踐
6.1 具體應用案例解析：詳細介紹金融行業(yè)某具體項目中，大模型如何在數(shù)據(jù)密集型任務中發(fā)揮作用，提升研發(fā)效能，同時展示眾安智能插件如何輔助大模型在金融場景中的應用。
6.2 效能提升數(shù)據(jù)與成果展示：通過具體數(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。


話題亮點：
1.金融行業(yè)特異性AI代碼助手適配方案：針對金融行業(yè)對代碼準確性和數(shù)據(jù)合規(guī)性的極高要求，我們提出了針對性的大模型落地策略，確保其在滿足嚴苛行業(yè)標準的前提下，有效提升研發(fā)人員效率，避免淪為單純提升初級開發(fā)者生產(chǎn)力或僅供高級開發(fā)者探索的工具。
2.多維度構建AI輔助開發(fā)的最佳實踐生態(tài)：通過架構設計、工程實踐、團隊協(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助手廣泛應用的環(huán)境中，兼顧開發(fā)效率與代碼質(zhì)量，構建健康、高效的軟件開發(fā)生態(tài)。
3.直面挑戰(zhàn)，提供實戰(zhàn)經(jīng)驗與前瞻性思考：基于親身經(jīng)歷的“坑”與反思，分享在應對AI助手帶來的復雜問題時的實際應對策略與深度思考，為聽眾提供寶貴的一線實踐經(jīng)驗，并對AI助手在軟件開發(fā)中的角色定位和未來演進方向給出前瞻性的見解。
4.持續(xù)優(yōu)化，確保代碼質(zhì)量與開發(fā)流程雙提升：盡管面臨挑戰(zhàn)，我們堅信并已通過持續(xù)探索與實踐證明，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，確保代碼質(zhì)量與開發(fā)流程的穩(wěn)健進化，為企業(yè)技術創(chuàng)新與業(yè)務發(fā)展提供堅實保障。
5.金融數(shù)據(jù)密集型場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)效能提升的具體應用與落地，為同類企業(yè)提供可借鑒的成功案例，展現(xiàn)大模型技術在復雜業(yè)務場景下的強大價值與適用性。