通过质量工程推动金融机构在通用人工智能领域的成功

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《通过质量工程推动金融机构在通用人工智能领域的成功》探讨了质量工程（QE）在金融机构通用人工智能（GenAI）发展中的关键作用及转型策略。

随着技术变革，GenAI对金融软件开发影响深远，既提升开发者生产力，也带来风险。这促使开发人员和质量工程师角色转变，质量工程的重要性日益凸显。

通过对200位金融服务质量工程专业人士的调查发现，GenAI整合到QE中，有望提升自动化测试生成、数据增强等关键技术指标，还能提高客户满意度、加快产品开发周期。但GenAI生成的代码准确性存疑，需密集测试，否则会给组织带来多种风险。

将GenAI注入QE可采用成熟度模型，包括辅助通用人工智能量化宽松、增强型通用人工智能量化增强、代理人工智能QE三个级别，分别在不同程度上提升测试能力。同时，要重视提示工程，质量工程师借此创建复杂测试场景，保障金融系统合规与安全。

为最大化从GenAI中获益，QE可提供LLM优化即服务（LLMOaaS），从上下文相关性评估、内容质量和完整性保证等方面优化大型语言模型，提升客户体验。并且要建立负责任和道德的AI实践，如实施政策、进行公平性审计等，确保AI模型合规运作。

金融组织应积极变革，将质量工程提升到战略高度，可设立新角色监督GenAI与QE的整合，或设立首席质量官，充分挖掘GenAI潜力。通过投资质量工程、任用有远见的领导者，金融机构能将挑战转化为机遇，在快速变革的时代保持竞争力，实现创新与增长。Amdocs的brAIn框架可提高对AI模型的信任度，助力QE组织转型。

以下为报告节选内容

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