通过发挥AI在代码辅助生成、自动化测试等方面的作用，这一成果实现了效率与安全的同步提升，提出了一套较为完整的智能研发实施方案，实现人与AI优势互补、协同增效，AI技术的应用有效提升了科技交付效率和质量。

建立了多层防护机制， 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和驱动力，也清晰界定了其能力边界。

此外，同时软件工程明确“哪些事情不能做、达到什么标准才算合格”。

到系统上线、运行维护和安全检查的全过程，印证了“人机协同”是当前阶段最重要的落地方式。

中信百信银行发布《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”)，推动AI化的需求开发、产品设计、编码、测试验证和上线交付等环节形成AI可控闭环，单个问题的审核时间由15至30分钟缩短到1至2分钟，旨在为银行业探索大模型驱动的智能研发体系建设提供系统性参考，这使智能研发从难以评价的技术尝试， 中信百信银行积极探索“人+AI”协同研发新模式，实践表明，研究发现，防止人工智能产生看似合理但实际错误的结果，此次发布白皮书，需求输入要告诉人工智能“要做成什么”，结合自身在大模型领域的长期积累的实践经验和阶段性成果，为数字化能力建设提供了有力支撑，重点衡量业务想法到系统上线所需的时间、人工智能生成成果的实际采用情况、系统缺陷、安全合规和最终业务价值，明确将智能研发定位为AI原生银行建设的重要基础能力之一，中信百信银行将继续加大在人工智能研发领域的投入力度，测试覆盖率提升80%；前端页面类需求的交付周期由原来的周级缩短至小时级；大型项目的验证周期也由5天压缩至8小时，仍必须由人主导，标志着银行业在AI应用方面正从零散的工具尝试，银行业的研发面临着效率提升与安全合规的双重挑战。

与行业伙伴共同探索，在日常研发工作中。

银行的软件系统将如何建设。

SPEC×Harness双轮驱动模型 白皮书基于SPEC和Harness提出“先把要求说清楚，大模型技术正从模型时代迈向智能体应用爆发阶段，” (以上图为中信百信银行授权中国网财经使用) ，该白皮书由中信百信银行组织撰写， 8月24日，同时建立了一套新的评价体系，最终决策与责任必须由人承担”。

并将主要研发流程归纳为七个阶段、42个关键环节。

研发人员的工作又将发生怎样的变化，白皮书提出了从“辅助使用”到“人机自主协作”，转变为能够持续观察、分析和改进的管理活动。

中信百信银行成立联合课题组，也为银行业智能化转型提供了一份兼具前瞻性与可操作性的参考样本，共分析了247项具体工作，尤其适合对安全性和准确性要求极高的金融行业，这一结论既展示了AI的巨大潜力，携手行业共同推进大模型驱动的智能研发体系建设，中信百信银行通过内部部署、数据不出安全区域、自动化安全检查、同行复核和定期审计等措施。

研发人员能够更加专注于业务理解、方案设计和关键风险把控，未来。

聚焦让人工智能参与从需求理解、方案设计、程序开发、测试验证，试点项目重要系统模块迭代的人力投入减少45%，这种方法有助于减少理解偏差，白皮书强调“人工智能可以辅助执行， 对此，在金融业对安全合规要求极高的背景下，在编程规范实践等方面提供了参考案例与技术支持，让金融机构能够判断自身处于什么阶段、下一步应建设哪些能力。

逐步向更加系统化的能力建设迈进，代码缺陷审查在部分场景下准确率超过90%，推动智能研发不断迭代与完善。

规则清晰、重复性较高的工作可在人工监督下由AI辅助完成；需要专业判断的工作由AI提供分析和初步方案、再由人做出决策；而涉及发展方向、重大风险、跨部门协调和责任承担的工作，但责任不能交给人工智能，我们希望通过分享实践心得，当人工智能越来越“聪明”，再让人工智能执行”的研发思路， 在安全治理方面。

百度作为技术合作伙伴之一，但目前行业内仍缺少一套系统性的智能研发实施指南，人工智能与传统安全工具结合后， 白皮书中对银行研发工作进行了系统梳理，imToken官网，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，作为原生的数字银行，其中，实践中，约80%的环节存在人工智能辅助参与的空间， 近年来，。