大模型在数字银行研发效能提升方面的探索与落地

话题概述:
AI代码助手，如GitHub Copilot等，已成为现代软件开发中不可或缺的一环，它们极大地加速了代码编写的进程，提升了工作效率。然而，伴随而来的是对代码质量、开发流程乃至开发者角色的深刻挑战。特别是在金融这一数据密集型行业，对代码精确性、数据合规性的要求严苛至极。如何让大型AI模型在金融行业的研发领域得以有效应用，真正助力研发人员提升效率，而非仅成为初级开发者的辅助工具或高级开发者的娱乐玩具，是我们亟需解决的问题。在本次分享中，我们将从架构设计、工程实践、团队协作策略、工具选择与整合等多个层面，深入探讨在AI助手日益普及的背景下，如何构建一套既提升开发效率又保障代码质量的软件开发生态。同时，基于我们丰富的实践经验与深刻反思，我们将分享对AI助手在软件开发中角色定位的前瞻思考，以及对AI辅助编程未来发展趋势的展望。

演讲题纲:
一、引言
1.1 AI代码助手的崛起与挑战：概述AI代码助手（如GitHub Copilot）在现代软件开发中的重要地位及其对代码质量和开发流程带来的挑战。
1.2 金融行业特殊性与需求：强调金融行业对代码准确性和数据合规性的极高要求，以及对AI代码助手在金融研发领域的独特期待。

二、AI代码助手在金融研发领域的适配策略
2.1 模型选型与定制化：阐述如何根据金融行业特点选择或定制大模型，确保其满足数据安全、合规性要求。
2.2 代码质量保障机制：介绍在AI助手辅助下，如何建立有效的代码审查、测试、重构流程，以保持代码质量。

三、构建兼顾效率与质量的AI辅助开发生态
3.1 架构设计与工程实践：分享如何在项目架构层面整合AI助手，以及在工程实践中如何规范AI辅助编程行为，确保代码的可读性、可维护性。
3.2 团队协作与沟通：探讨如何调整团队协作模式，促进AI助手使用中的信息共享、知识传递，避免“低级开发者工具，高级开发者的玩具”现象。
3.3 工具选择与整合：介绍适用于金融研发场景的AI助手及相关工具，包括众安保险的开源智能助手DevPilot和内部研发支持平台灵狐，以及如何进行有效的工具链整合，提升整体开发效率。

四、众安保险智能插件在金融研发中的应用
4.1 DevPilot开源智能助手：详细介绍DevPilot的功能特性、技术架构、与金融行业开发环境的契合度，以及其在提升金融研发效率、保障代码质量方面的具体应用案例。
4.2 灵狐内部研发支持平台：阐述灵狐平台的核心功能、与其他AI工具的协同作用，以及其如何为金融研发团队提供全方位的支持与服务，提升整体研发效能。

五、实战经验与反思
5.1 踩过的“坑”与应对策略：分享在引入AI助手过程中遇到的实际问题、应对方法，以及从中获得的宝贵经验，特别侧重于使用众安智能插件DevPilot与灵狐平台的实践经验。
5.2 AI助手的角色定位与未来展望：基于实战经验，探讨AI助手在软件开发中的理想角色，以及对未来AI辅助编程演进路径的预测，同时结合众安智能插件的特性和发展趋势进行深入探讨。

六、金融数据密集型场景下的大模型落地实践
6.1 具体应用案例解析：详细介绍金融行业某具体项目中，大模型如何在数据密集型任务中发挥作用，提升研发效能，同时展示众安智能插件如何辅助大模型在金融场景中的应用。
6.2 效能提升数据与成果展示：通过具体数据和案例，直观呈现大模型在金融研发中对效率、质量、成本等方面的改善效果，以及众安智能插件在其中的贡献。


话题亮点：
1.金融行业特异性AI代码助手适配方案：针对金融行业对代码准确性和数据合规性的极高要求，我们提出了针对性的大模型落地策略，确保其在满足严苛行业标准的前提下，有效提升研发人员效率，避免沦为单纯提升初级开发者生产力或仅供高级开发者探索的工具。
2.多维度构建AI辅助开发的最佳实践生态：通过架构设计、工程实践、团队协作策略、工具选择与整合等全方位视角，系统性地阐述如何在AI助手广泛应用的环境中，兼顾开发效率与代码质量，构建健康、高效的软件开发生态。
3.直面挑战，提供实战经验与前瞻性思考：基于亲身经历的“坑”与反思，分享在应对AI助手带来的复杂问题时的实际应对策略与深度思考，为听众提供宝贵的一线实践经验，并对AI助手在软件开发中的角色定位和未来演进方向给出前瞻性的见解。
4.持续优化，确保代码质量与开发流程双提升：尽管面临挑战，我们坚信并已通过持续探索与实践证明，能够成功驾驭AI助手的变革力量，在享受其效率红利的同时，确保代码质量与开发流程的稳健进化，为企业技术创新与业务发展提供坚实保障。
5.金融数据密集型场景下的大模型落地典范：以金融行业为背景，探讨大模型在数据密集型企业研发效能提升的具体应用与落地，为同类企业提供可借鉴的成功案例，展现大模型技术在复杂业务场景下的强大价值与适用性。