中信百信银行推出《迈向AI原生时代：大模型驱动的智能化研发白皮书》

8月24日，中信百信银行正式推出《迈向AI原生时代：大模型驱动的智能研发白皮书》（以下简称“白皮书”）。该白皮书由中信百信银行牵头编制，百度作为技术协作方之一，在编码规范实践等维度贡献了参考案例与能力支撑，致力于为金融行业构建大模型驱动的智能化研发体系输出系统化指引。

近些年，大模型技术正从模型迭代阶段迈向智能体规模化应用阶段，随着人工智能能力持续提升，银行的软件系统建设路径与研发岗位的工作模式都在经历深刻变革。银行业的研发工作长期面临效能提升与合规安全的双重压力，但当前业内仍缺乏一套完整、可落地的智能研发方法论。

基于此，中信百信银行组建联合研究团队，融合自身在大模型方向长期沉淀的实践经验与阶段性产出，提出了一套较为完整的智能研发落地方案，聚焦推动人工智能贯穿需求解析、方案规划、程序编写、上线交付、运行保障及安全审查等完整链路，并明确将智能研发定位为AI原生银行建设的核心基础能力之一，标志着银行业在AI应用层面正由零散的工具体验，逐步迈向体系化的能力构建阶段。

白皮书对银行研发工作进行了系统拆解，共梳理了247项具体任务，并将核心研发流程凝练为七个阶段、42个关键节点。研究表明，在日常研发任务中，约80%的环节具备人工智能辅助参与的潜力。其中，规则明确、重复性较强的工作可在人工监督下交由AI辅助执行；需要专业判断的工作由AI输出分析结果与初步方案，再由人员拍板；而涉及方向决策、重大风险、跨部门协同及责任归属的工作，仍必须由人主导。这一结论既呈现了AI的广阔应用前景，也清晰厘定了其能力边界，印证了“人机协同”是当前阶段最核心的落地范式。

SPEC×Harness双轮驱动框架

白皮书围绕SPEC与Harness提出“先把诉求讲明白，再让人工智能动手执行”的研发逻辑。需求侧需向人工智能阐明“期望达成的结果”，同时软件工程侧需明确“禁止事项与达标标准”。这一思路有助于降低理解偏差，避免人工智能生成貌似合理却实质错误的输出，特别契合对安全性与准确性要求严苛的金融行业。

此外，白皮书勾勒了从“辅助使用”到“人机自主协同”的演进路径，使金融机构能够识别自身所处的阶段、明确下一阶段应着重构建哪些能力。同时建立了一套全新的评估体系，着重衡量从业务构想到系统上线的耗时、人工智能产出成果的实际采纳率、系统缺陷情况、安全合规表现以及最终业务价值。这使智能研发从难以度量的技术尝试，转变为可观测、可分析、可迭代的管理实践。

在安全治理层面，白皮书强调“人工智能可以辅助执行，但责任不可转嫁给人工智能，最终决策与责任必须由人承担”。中信百信银行借助内部私有化部署、数据不出安全域、自动化安全扫描、同行复核与定期审计等手段，搭建了多层防护体系。实践中，人工智能与传统安全工具协同后，代码缺陷审查在特定场景下准确率突破90%，单个问题的审核耗时由15至30分钟压缩至1至2分钟，在金融业严苛的安全合规要求下，这一成效实现了效率与安全的同步跃升。

中信百信银行主动探索“人+AI”协同研发新范式，推动AI化的需求开发、产品规划、编码实现、测试验证及上线交付等环节形成AI可控闭环。借助AI在代码辅助生成、自动化测试等方面的优势，研发人员能够更专注于业务理解、方案设计与关键风险管控，实现人与AI的优势互补与协同增效。试点项目关键系统模块迭代的人力投入降低45%，测试覆盖率提升80%；前端页面类需求的交付周期由原来的按周计算缩短至小时级；大型项目的验证周期也由5天压缩至8小时。实践表明，AI技术的应用有效提升了科技交付的效率与质量，为数字化能力构建提供了坚实支撑。

中信百信银行相关负责人表示：“智能研发是AI原生银行建设的起点与驱动力。作为原生的数字银行，中信百信银行高度重视自主研发投入与人工智能技术的深度融合。此次发布白皮书，我们希望分享实践心得，与同业携手共建大模型驱动的智能研发体系，也为银行业智能化转型提供一份兼具前瞻视野与可操作价值的参考样本。后续，中信百信银行将继续加大在人工智能研发领域的资源投入，与行业伙伴携手共进，推动智能研发持续迭代升级。”

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