导读：在近期举办的“智能体重塑银行业：探索与挑战”闭门研讨会上，交通银行测试中心总经理孙莉分享了对于AI测试挑战的思考，并介绍了交通银行在AI测试方面的实践。她提到，在多环节AI应用叠加的情况下可能带来差错的放大，不仅要考虑“人机协同”，未来还要探索如何“机机协同”。

孙莉 交通银行测试中心总经理

第一，银行软件测试面临双重挑战。

一方面，数字化转型深度提升、软件系统规模激增，对软件质量的要求也大幅提升，使得测试范围从单一系统的功能测试，拓展至端到端完整链路测试以及性能、数据、体验、安全等领域。与此同时，迭代速度要求更快、容错度要求更低，这些构成了目前测试的现实挑战。

另一方面，金融行业对测试结果的确定性要求高，而AI模型的准确率本质上是概率问题，概率模型与确定性需求之间存在可靠性的落差。在多环节AI应用叠加的情况下可能带来差错的放大，不仅要考虑“人机协同”，未来还要探索如何“机机协同”。此外，还要促使AI应用满足公平、安全、向善的要求，解决数据偏差、歧视、不可解释等问题。

第二，“AI测AI”的双轮驱动思路。

其一是“测试的AI”，即如何用AI赋能软件测试。去年，交通银行开展人工智能训练营，其中已落地测试评审、测试大纲、测试案例生成这三个助手。已落地助手的平均可接受率为30%-40%，对于需求结构化、标准化程度高的系统可达 70%。目前也探索打造了一批测试专用智能体，建设人机协同链路。

其二是“AI的测试”，即对AI的“确定性”进行评估验证。具体而言，从建体系、定目标、建工具链三个方向推进。一是参考同业经验、相关标准和经验，聚焦AI特性建设测试体系，强化可测性；二是实施分层递进的验证策略，探索建立AI测试指标体系；三是逐步建设完善AI评测的工具链，建立模型迭代的反馈与监控的闭环。

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