来源 :软通动力2026-09-10
9月9日，第八届中国金融科技交流会在北京召开，围绕大模型应用与安全、数据要素与科技创新、金融机构数智化转型等议题，共探融合发展新路径。软通动力高级副总裁车忠良带队出席，并以《AI软件工程实践》为题发表演讲，系统分享了公司以AI重塑软件工程范式、助力金融机构大规模软件重构的思考与实践。
当前，金融机构正加速推动前沿技术从“支撑业务”向“驱动业务”转变，如何让生成式AI在生产环境中可信、可控、可落地成为行业核心命题。车忠良在演讲中指出，AI正深刻改变软件工程范式，从Vibe Coding到AI原生大型软件工程，提质增效作用日益凸显；但AI推理的随机性也带来了过程不可解释、结论波动大等“黑箱”困境，这是构建可信AI必须跨越的障碍。为此，软通动力提出“驯服AI、分段控制”的质量控制方法论：将复杂AI生成任务按工程工艺拆解为风险可控的工序阶段，为每道工序设立严格质量门禁，并基于阶段评测决定下游放行。该方法将生产过程从不可知的“黑箱”转化为透明可控的“白盒”，实现全流程可观测、可度量、可评价，为 AI 规模化应用提供坚实保障。
目前，软通动力已构建覆盖需求、设计、装配、构造、验证、放行全链路的AI使能工程流水线，通过定义、贯标、跟踪、确认、纠偏、检核为AI使能设定可控路径，并打造“模型主导、人类决策”的人机协同范式——由模型给人派工单，人类负责决策、沉淀与迭代，让工程“在上一轮基础上继续前行”，而不是每次从头再来。
车忠良认为：AI时代要更加关注工程流水线的规范化建设和运行体系：让AI行为可约束、执行过程可观测、可干预、工程成果可验证、质量记录可审计，让工程规范可定义、作业流程可配置、人类指令可贯标、产出成果可复现，构建“责任明确、过程可控、逻辑可溯、结果可信”的工程体系。
面向未来，软通动力将持续深耕“AI for Software Engineering”，以扎实的工程化流水线锻造可信的关键领域软件工程体系，携手产业伙伴共同推动金融业数智化转型迈向更高水平。