2023 AIIA先锋案例:代码大模型在证券行业的应用实践

2026-02-08 0 816

研发手段正经历着变革,由之前的线性瀑布模式演变为更富弹性的敏捷模式,企业对于提高研发效能的需求持续上升。国金证券推出的智能化开发方案在众多方案中脱颖而出,为应对这些挑战带来了新的曙光。

研发模式变革

传统的研发过程遵循瀑布模型进行,各个阶段就像流水线一样按顺序进行,每个阶段都必须完美完成才能进入下一个阶段,这种流程缺乏一定的灵活性。面对市场的迅速变化和业务需求的多样性与灵活性,这种模式显得有些难以跟上。因此,许多企业面临着项目延期和产品无法及时满足市场需求的困境。相较之下,敏捷研发模式因其迅速的更新迭代和灵活应对市场变化的能力,更符合当下市场的节奏。互联网产品更新换代迅速,企业通过采用敏捷的研发方式,可以迅速推出新功能,进而有效把握市场主动权。

国金证券方案核心

2023 AIIA先锋案例:代码大模型在证券行业的应用实践

国金证券所推出的智能化开发方案,以代码大模型作为核心动力,整合了金融行业三十年的软件资源,并与人工智能生态紧密相连。这并非简单的组合,而是达到了深度的融合。在金融领域,严格的监管标准和繁杂的业务流程对软件开发提出了巨大挑战。国金证券凭借多年的实践经验,将行业内的专业知识巧妙融合,纳入大模型之中。这样,他们建立了一个功能强大的工程化应用架构,为金融软件的开发打下了坚实的基础。

2023 AIIA先锋案例:代码大模型在证券行业的应用实践

优化开发流程

该方案显著增强了软件开发流程的效率。以往,开发者编写代码时往往需要耗费大量时间查阅资料、寻找合适的代码片段。但现在,得益于代码自动补全和智能代码搜索等新功能的引入,开发效率得到了显著提高。在具体的项目操作中,开发人员能够快速找到所需的代码,这不仅节省了时间,也节省了精力。在项目开发阶段,该方案持续对出现的错误实施监控和进行调整,成功阻止了问题的逐步累积,显著提升了开发速度,从而加快了软件项目的完成速度。

实现结构重构

它对开发流程和人才结构进行了全面的革新。在开发环节中,融入了大型模型,实现了流程的自动化,各环节之间的协作更加紧密,就像汽车生产线上的零件协同作业。在人才配置方面,不再仅依赖经验丰富的开发者,新加入的成员也能通过智能开发辅助工具迅速提高自己的技能,显著降低了学习难度。这有利于企业更科学地调配人才,使资源得到更加高效的利用。

应对企业挑战

企业在运用代码大模型时遇到不少难题,数据安全保护显得格外重要。公有云的访问方式难以保障数据安全,然而,国金证券推出的私有化部署服务,让训练和推理所需的数据得以在企业内部处理,大大增强了数据的安全性。另外,针对计算资源不足的问题,代码大模型的部署只需少量服务器资源,这样有助于降低企业的运营成本。在企业应用场景中,需将企业特有的知识同大模型高效结合,以此打造出专为该企业量身定制的代码大模型,从而保证输出的代码更加贴合企业的具体业务需求。

企业应用成效

国金证券在各个开发团队中推行了代码大模型,这一举措为开发者提供了全面的支持。该模型可以自动生成和补充代码,使得代码量增长了20%到30%,显著提升了开发速度和代码品质。通过这一措施,我们成功解决了代码质量参差不齐、文档缺失等常见问题,不仅提升了软件开发的整体效率,还改善了团队间的协作状况。该金融公司执行了该计划,使得项目的完成时间减少了三分之一,进而明显增强了企业在数字化转型过程中的经济效益。

代码大模型若要充分展现其巨大潜力,关键在于与实际业务领域的深度融合。请问您觉得,在哪些具体的业务场景中,这种模型能够更有效地施展其强大的功能?欢迎您在评论区发表您的看法。此外,也请您为这篇文章点赞,并分享给更多的人!

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