国内掀起“百模大战”后，通用大模型不断孵化行业大模型，如今，生成式人工智能（aigc）的影响力正在向千行百业蔓延，涌现出“大模型 ”的技术趋势，一如当年的“互联网 ”。
9月22日，2023全球软件质量&效能大会(qecon)上海站正式开幕，来自腾讯、字节跳动、华为、testin云测、快手、蚂蚁集团、美团等公司的专家担任出品人，一同策划自动化测试、llm助力下的测试能力创新、金融系统质量保障、车行业质效前沿、云原生质量、音视频测试、数据驱动改进、数智化质量工程等13个分论坛。
在本次大会上，最受关注的话题是ai大模型如何助力软件测试行业提速增效。
大模型尚不能完全替代测试员
在testin云测cto陈冠诚看来，大模型代替测试员还有距离，但大模型在测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等文本分析领域已经可以发挥能力。
“测试执行不仅需要调用大模型的多模态能力来理解测试逻辑和图像，还需要与物理世界交互操作，所以大模型暂时还不能替代人工。” 陈冠诚进一步解释道。
陈冠诚向《it时报》记者透露，目前我们开始探索使用大模型辅助生成代码，我们预估软件开发效率将提升20%至30%。同时，我们也正在测试评估国内、国外的开源大模型能力，尝试用大模型助力测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等软件测试环节，从测试的结果来看，也能达到20%至30%的效率提升。
在2023世界人工智能大会上，用大模型测试大模型的技术趋势已经开始涌现。但放诸垂直行业，大模型的能力还不具备，拿金融行业来说，软件测试的门槛是极高的，测试员不仅要懂软件测试业务逻辑，还要懂金融风控业务规则。“而这些优质的专业训练数据一般都为银行、证券公司、专业软件测试公司所有，而市面上的大模型一般只能拿公开数据训练。” 陈冠诚指出了软件测试大模型的开发先要跨过训练数据这一关，而后要有行业达成共识的测试标准。
金融行业进入智能测试时代
在千行百业拥抱智能测试的过程中，金融行业是最为积极的。以往，金融行业往往存在测试过程管理难、测试效率低、测试人才缺乏、专项测试能力受限等痛点。
国内某头部券商有多个app端产品以及pc端系统，建立了较为完善的测试体系，但在实际测试工作的进行中，仍存在测试工作以手工为主、测试人效偏低的情况。由于产品用户数量大，在产品迭代上线后，经常收到关于产品闪退、界面展示不全等兼容性问题。而用上testin云测的证券行业智能测试解决方案后，这些问题得以解决，并使得该券商发版时间提前了5天以上。
2022年中，testin云测正式对外发布了首个专属于券商的证券行业智能测试解决方案。该方案可以支持app、web、pc等多端的测试类型，帮助证券行业将it系统、软件等问题率降低到最低的同时，测试成本降低30%以上，测试效率提高50%以上。
在助力金融行业进入智能测试时代的背后，是testin云测深耕软件测试领域十数年的一个缩影。
testin云测的证券行业智能测试解决方案覆盖测试用例近7000个，总脚本数超过2000个，脚本支持跨双平台（android ios）执行，自动化目标覆盖率达60%以上。以上述券商软件兼容性问题为例，该方案实现了600款安卓机型、70款苹果全系列机型以及web端多维度组合的兼容测试问题，测试任务下发24小时之内即可收到反馈测试报告。
5天对于券商行业来说，意味着巨大的投资市场先机。在大模型尚不能完全解决一本正经胡说八道的“幻觉”问题前，券商、银行、汽车、电商、地产、工业等应用软件广泛的行业，测试模式也正在向智能测试逐步升级。
陈冠诚认为，测试行业引入大模型的需求肯定是有的，但底线是安全合规，大模型输出的结果不能违反安全风控规则。
相较于其它参会的互联网厂商，testin云测是为数不多的第三方测试服务企业，也是业内率先步入全面智能测试的企业，如今，它已在拥抱ai大模型。