提效 39%！词元无限与神州信息达成深度战略合作，共破复杂金融场景智能开发难题

01 全流程协同：从“单一环节辅助”到“智能体链”

金融代码的复杂性在于规范。联机交易、批量处理、接口服务、变量命名等每一项都有极严格的标准。金融软件研发涉及需求分析、架构设计、编码、测试、部署运维等多个环节，需要业务专家、架构师、开发、测试等多角色协同。

传统研发模式对开发人员的知识储备及经验要求极高，不仅上手难，还容易因人员能力高低出现代码交付质量参差不齐的问题。

市面上的通用 AI 编程工具往往只聚焦于编码环节，缺少全量上下文能力支撑，在业务上的表现差强人意。

针对这一场景，词元无限为神州信息构建了贯穿研发全流程的“智能体链”：

1. 业务逻辑智能体

业务人员只需用自然语言描述最新监管要求或规则调整方向，智能体会自动将其转化为标准化 UML 序列图，提供适配金融场景的架构方案。该流程让需求澄清时间减少 70%，确保代码与业务规则的精准对齐。

2. 编码智能体

经业务专家确认后，智能体调用项目已有工具和技术规范，生成可直接编译的代码。目前，代码生成采纳率高达 88%。

3. 测试智能体

Agent 自动根据业务规则生成边界测试用例，精准覆盖风险点，使代码缺陷率降低了 18%。

“需求-架构-代码-测试”的全链路协同，已经在农信、城商行、外资银行等多个核心项目中应用，并实现降本增效。智能代码应用平台 InfCode 的应用实现了综合提效 39%、成本降低 20% 的显著成效。

智能代码平台让 AI 进化成了深度理解金融业务上下文、端到端交付的协作伙伴。它并非替代开发者，而是将开发者从重复的编码、测试工作中解放出来，让他们聚焦于架构创新、业务优化等更具创造性的工作。

02 核心安全壁垒：私有化部署自主可控

对于金融机构而言，安全与合规是不可逾越的红线。词元无限深知，通用 AI 的公有云模式存在数据泄露的潜在风险，难以通过金融行业的合规审核。

为此，我们为神州信息打造的智能代码平台采用了全栈私有化部署模式：

1. 数据安全可控

平台基于机构内部 GPU 资源，支持国产大模型（如 DeepSeek、通义千问等）自由切换，确保代码与业务数据“不出域”，从根源上保障数据安全。

2. 无缝集成

InfCode 可无缝嵌入现有的项目管理工具与 CI/CD 工具链，无需重构现有研发体系，实现平滑升级。

3. 保持长期经济性

通过高效的上下文压缩与缓存技术，InfCode 显著降低了大型模型的 Token 消耗量，平均代码生成任务的 Token 成本比通用方式降低 25% 以上，确保平台在私有化环境中的长期经济性与高效运行。

4. 组织经验沉淀

InfCode 通过文档知识库、多元上下文形成了可复用的“组织技能包”，将企业的业务规范、合规要求等核心知识固化。新团队成员借助该技能包，生成代码的合规率可直接提升至 90% 以上，不仅缩短了新人上手周期，更确保了研发质量的稳定性。