Al 重塑平安 API 全链路智能化测试生态体系

讲师介绍

现负责平安集团神兵DevOps自动化测试和API管理工具平台，聚焦于全集团API链路治理、AI测试提效应用落地。累计管理全集团API超百万，统管1.5+万开发者质量体系，主导AI注入平安集团测试工具链，打造集团级AI-First Testing"平台，助力企业提升测试效率与质量。

拥有多年DevOps研发工程深耕与实践经验，专注于研发项目管理、软件测试、质量管理等解决方案输出与项目交付工作，曾主导过微众银行、深农行、吉利汽车、荣耀、信通院等超30+家金融，国企、央企、互联网头部企业落地敏稳两态的研管体系的项目交付。

由于AI技术发展迅速，平安集团从传统金融研发流程急需转化到AI生产提效的组织变革上来，围绕从需求到编码到测试全流程应用渗透。其中在测试阶段围绕功能用例生成、AI接口自动化用例生成、AI智能造数、AI精准分析四大亮点功能，入库数十万测试用例，大幅提升测试效率。

演讲提纲

变“被动管理”为“主动发现”，构建可演进的API资产智能地图
- 困境：在DevOps持续交付的高速轨道上，传统API治理正面临资产模糊、依赖混乱、变更无痕、测试无源等挑战。
- 应对：我们提出在DevOps体系中构建可演进的API资产地图，让测试不再是“事后补丁”，而是成为研发流程中可度量、可优化、可演进的智能资产中枢。
变“拍脑袋”为“智能推演”，构建金融级真实、合规、可复用的测试数据引擎
- 困境：面对金融系统对数据真实性、多样性与合规性的严苛要求，传统手工造数模式已难以为继。
- 应对：我们推出基于业务规则建模与AI驱动的数据推演引擎，让测试数据从“成本中心”转型为“质量杠杆”，支撑高并发、高复杂度场景下的可信验证。
变“事后检查”为“测试左移”，构建代码变更的测试智能预判系统
- 困境：在敏捷迭代节奏下，缺陷发现越晚，场景漏测越多，修复成本越高。
- 应对：我们引入基于静态分析+AI模式识别的代码变更质量预判机制。将质量保障从“救火” 转向“防火” ，真正实现“在代码提交那一刻，质量已开始守护”。