代碼是開發各種軟件和應用程序的基礎，大模型則是目前最受關注的技術之一。目前，不少機構正探索在代碼領域應用大模型，以提升研發效率等。金融機構也不例外。

工行、中信、平安、民生等銀行在代碼大模型方面取得新進展

早在2024年1月，中國信通院與工行牽頭發起的《智能化軟件工程技術和應用要求第1部分：代碼大模型》標準正式發布，為業內首個代碼大模型標準，旨在推動大模型等AI技術在軟件工程領域的應用。除了工行外，參編該標準的銀行還包括平安銀行、交行、中信銀行、郵儲銀行、浦發銀行、中原銀行。

可見，銀行對于在代碼領域應用大模型持積極態度。從今年的公開信息來看，有多家銀行在代碼大模型方面取得新進展。

9月消息，工行軟件開發中心正致力于建設以大模型為核心的智能研發體系，其將大模型應用于需求設計、代碼編寫、代碼復核、測試輔助、交付發布的研發全流程。彼時介紹，編碼助手生成代碼量占總代碼量的比值達到32%以上，單元測試生成行覆蓋率60%以上，顯著提升研發效能。

中信銀行2024半年報透露，其自主研發倉頡大模型平臺，落地包括代碼生成在內的5大重點應用領域；該行2024三季度報則顯示，倉頡大模型在代碼生成等多個場景應用效果初現。

平安銀行2024三季度報透露，其完善大模型平臺和基礎能力底座，拓展代碼開發輔助等大模型場景應用。具體在研發方面，其通過AI工具賦能、低代碼模式推廣，提升需求交付效率，9月末，該行通過AI代碼輔助平臺生成的代碼占比為28.7%。

民生銀行2024半年報顯示，其已在智慧研發等8個領域實現大模型技術應用落地，在代碼輔助等多個場景進行試點。

事實上，民生銀行在代碼大模型方面取得了更進一步的成效。幾個月前的一案例介紹，該行提出代碼大模型規?；瘧梅椒ā盎鄞a”旅程?；谛袃却竽Ｐ推脚_私有化構建了代碼生成研發輔助工具體系，其打造了覆蓋開發、集成、測試、投產的端到端運行風險監測能力。彼時已在全行各板塊進行規?；圏c，生成采納率為20-30%之間，采納代碼與提交量占比大致在30%左右，代碼注釋率從18%提升至約30%。

另外，一些銀行在代碼領域應用大模型方面擁有相關發明，并進行了專利申請，涉及代碼生成、代碼檢測等具體場景。

比如2024年5月28日，工行“可提升檢測精度的代碼檢測方法、裝置、電子設備及介質”申請發明專利公布。該發明通過使用大規模的訓練提升大模型對代碼語義分析的能力，進而提升大模型對代碼的語義理解層面的能力，提高代碼檢測的準確性和效率，避免之前傳統基于靜態分析和規則匹配等技術無法檢測出的惡意攻擊類型的代碼的問題，可有效地識別和阻止惡意代碼，提高代碼安全性。

2024年11月8日，招行“測試代碼生成方法、裝置、設備、存儲介質及產品”申請發明專利公布。該發明通過輸入提示詞及抽象語法樹提取的關鍵上下文信息至大模型，由大模型生成的符合特定編碼風格和測試場景需求的測試代碼，使得測試代碼生成的工作量得到明顯降低，工作效率顯著提高。

探索低代碼和大模型結合，招行聚焦3大場景

值得注意的是，目前，在很多場景下，“低代碼”開發模式受到歡迎。低代碼的優勢在于，其可降低開發門檻，提高開發效率，幫助企業快速響應業務需求。通過可視化的界面和組件，低代碼開發平臺使得開發人員或業務人員能通過圖形化用戶界面，以拖拉拽組件、模塊的方式進行應用開發。

如此看來，低代碼與大模型的結合“大有可為”。目前，已有銀行進行相關探索。

比如招行在2023年開始探索低代碼與大模型的融合，利用大模型的新特性為低代碼平臺在開發輔助、應用生成、運營問答、交互體驗等方面帶來提升。

招行方面介紹，其在尋求低代碼與大模型的融合點上，主要有2個思路：

從低代碼開發的全旅程去分析：在需求分析、數據表設計、界面設計、流程編排、測試上線這些環節上，有大量節點可借助大模型降低開發門檻和簡化流程。

從大模型的典型應用模式去分析：智能問答、知識檢索、文本生成、總結摘要等大模型典型應用模式，能夠為開發帶來效率和質量的提升。

基于這2個思路，招行將重點聚焦在“低開Copilot”“低開應用生成”“低開運營”3大場景。其中，低開Copilot具體包括前端的JS生成、CSS生成、頁面推薦和后端的數據表創建、業務編排生成、SQL生成；低開應用生成包括Excel生成應用、圖片生成應用、多輪對話生成應用、需求文檔生成應用；低開運營包括知識管理、業務問答、數據飛輪。

華夏銀行方面也曾表示，低代碼與大模型的融合，為銀行業帶來一種前所未有的強大且高效的應用開發范式。通過將大模型嵌入低代碼開發平臺中，業務人員能夠使用AI的能力迅速構建應用。這一組合可極大拓寬應用開發的領域，使得應用能夠更好地應對業務支持、市場營銷、風險管理及產品運營等一系列復雜而精細的任務。

責任編輯：陳愛