【极客传媒】微众银行大模型助效研发实践——AI为主角、人为助手的协作模式

近日，极客传媒发布了一份名为《微众银行大模型助效研发实践——AI为主角、人为助手的协作模式》的行业研究报告。该报告由微众银行的黄叶飞撰写，深入探讨了人工智能大模型在提升研发效能方面的应用实践和挑战。报告指出，在银行内部研发流程中，复杂性带来的挑战日益凸显，而大模型的引入，旨在通过AI的辅助来优化研发流程，提高效率。报告中详细分析了大模型在需求分析、代码编写、测试、运维等多个环节的应用，并探讨了在实际应用中遇到的困难及解决方案。此外，报告还介绍了基于RAG技术的Multi-Agents研发流程提效方法，以及人机交互方式的优化等前沿内容。这份报告不仅为金融科技领域的研发团队提供了宝贵的参考，也为AI在其他行业的应用提供了有益的启示。

这份报告深入剖析了人工智能大模型在提升研发效率方面的应用及其面临的挑战，提出了创新的人机协作模式，对于推动金融科技领域的发展具有重要的指导意义。报告内容丰富，不仅涵盖了大模型在研发流程中的初步探索，还详细分析了遇到的困难和应对策略，以及多Agent系统在研发流程提效中的应用实践。通过阅读这份报告，我们可以了解到AI技术如何助力研发流程的优化，以及在实际应用中需要考虑的关键因素。这些内容对于金融科技行业的从业者来说，无疑具有很高的参考价值。

在数字化浪潮的推动下，银行业正经历着前所未有的变革。在这场变革中，人工智能技术，尤其是大模型技术，扮演着至关重要的角色。微众银行的一份最新报告《微众银行大模型助效研发实践——AI为主角、人为助手的协作模式》为我们揭示了人工智能在银行研发流程中的应用现状、挑战与未来展望。

报告指出，银行内部研发流程的复杂性是制约效率提升的主要瓶颈。这种复杂性主要体现在人员、产品和监管等方面。为了应对这些挑战，微众银行开始尝试将大模型技术应用于研发流程，以期提升研发效率。然而，这一过程并非一帆风顺。

首先，大模型在研发效能上的初步探索取得了一定的成效。例如，AI辅助编程功能，包括代码Review、实时代码续写、代码解读、代码注释生成以及自然语言转代码等，都显著提升了开发效率。然而，微调模型的试验之路却充满了挑战。一个团队内的所有代码量巨大，且几乎每周都有版本更新，这给模型的微调带来了巨大的困难。

此外，大模型辅助研发过程中遇到的困难也不容忽视。统计数据显示，编码工作在研发人员的时间投入中占比并不高，这意味着需要更全面的提效方案。同时，模型Token数的限制、微调服务器成本高昂等问题也制约了大模型在研发流程中的应用。

面对这些挑战，微众银行提出了Agent离不开的RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法。RAG方法通过数据处理、检索、生成、研发知识库、知识存储和问题分析等环节，提升了Agent的能力。这种方法在复杂性问题上取得了显著的进展，但仍有提升空间。

为了进一步提升研发流程的效率，微众银行还提出了Multi-Agents的实现方案。通过基础Agents、简单Agent、多环节Agent和全流程Agent，微众银行实现了从需求到代码的自动生成。这一过程不仅提高了研发效率，还降低了研发成本。

然而，让AI成为主角的人机交互方式并非易事。模型能力的限制、无法自动化的问题以及人工调整Agent制定的Planning等，都是实现这一目标的障碍。尽管如此，微众银行仍然在不断探索和优化，以期实现更高效的人机协作模式。

展望未来，微众银行认为，随着更多便利的工具的开发、更多人投入Agent开发以及更稳定的环境和更自动化的流程管理，银行内部研发效率将得到进一步提升。这不仅将推动银行业的数字化转型，也将为整个社会带来更多的便利。

这篇文章的灵感来自于《微众银行大模型助效研发实践——AI为主角、人为助手的协作模式》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。通过深入研究这些报告，我们可以更全面地了解人工智能在银行业研发流程中的应用现状和未来趋势。

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