代碼大模型+金融場景:aiXcoder入選TiD 2025年度軟件研發優秀案例

2025年7月11日——基于代碼大模型的aiXcoder智能化軟件開發解決方案，憑借其技術創新和在國有銀行的落地應用實踐，入選TiD 2025質量競爭力大會“2025年度軟件研發優秀案例”。

在該案例中，硅心科技（aiXcoder）將公司獨特的領域化智能研發解決方案應用于某國有銀行，助力該銀行實現代碼大模型的私有化部署，以及行內專屬大模型的個性化訓練和應用。配合與銀行自研云平臺深度集成、企業專屬研發管理平臺和智能搜索系統等深度融合，硅心科技（aiXcoder）支持客戶打造了銀行專屬的智能研發及交付體系，實現代碼生成占比從個性化訓練前的10%提升至35%、整體開發效率提升30%。

圖：aiXcoder獲TiD 2025質量競爭力大會“軟件研發優秀案例”

銀行軟件研發三大痛點——效率低、私域數據學習難、大模型私有化部署安全如何破局？

在數字金融高速發展的背景下，銀行的軟件開發面臨業務場景復雜化、系統迭代高頻化、安全合規強監管化等多重挑戰。該國有銀行作為行業龍頭，持續在探索和實踐AI輔助編程相關技術，并進行自研軟件研發云平臺的智能化轉型工作，力求通過技術創新提升軟件研發的規范性、效率和質量，率先破解以下行業痛點：

1、 研發效率瓶頸：數字金融、實時風控、高并發交易等復雜場景對代碼質量和開發效率提出更高要求。傳統的軟件研發模式編碼效率低、代碼質量參差不齊、人工維護成本激增，亟需提升研發效率，降本增效；

2、 私域數據及銀行專有業務難適配：擁抱大模型正在成為各行業共識。但通用大模型在實際應用中，因缺乏銀行業特定領域知識，不能直接匹配行業業務場景、開發規范和代碼數據，難以真正融入銀行的軟件開發流程及工程化體系，生成代碼與銀行業務邏輯匹配度不足，需針對性調優；

3、 數據安全需求：金融是數據密集型和科技驅動型行業，安全是銀行的核心命脈，必須在保障數據安全的前提下，實現自主可控，并構建符合自身業務邏輯的智能研發體系。

三大技術創新，打造銀行專屬智能研發體系

精準把握銀行軟件開發痛點和數智化轉型需求，硅心科技（aiXcoder）基于多年技術積累和金融行業實踐經驗，通過三大技術創新，設計并落地了符合該銀行特性的領域化大模型解決方案。

1、 針對代碼特性訓練的代碼大模型部署：突破通用大模型的局限，通過代碼結構化特征構建代碼大模型，實現基于項目上下文環境的代碼生成、代碼補全、缺陷修復、單元測試生成等功能,有效強化了大模型在軟件開發場景下的性能和效果。

2、 面向銀行領域代碼的有效個性化訓練：結合銀行私有代碼和文檔，以較低的訓練成本和較短的訓練周期，在不影響主干模型性能的條件下,學習企業自有代碼中的業務邏輯和編碼風格，構建銀行專屬的代碼大模型，讓生成代碼更加符合銀行領域知識要求。

與此同時，基于該銀行特有的工作流和數據流，為其搭建專屬該銀行業務特點的多Agent體系，并融合其原有的成熟開發體系和工具，提升開發流程的透明度和效率，實現面向各場景的深度智能協同。

3、 適配嚴格安全要求和內網環境的私有化部署：完全內網運行，數據不出行；優化硬件資源占用，支持高并發場景，確保客戶擁有自主可控的大模型能力,有效降低企業應用代碼大模型的成本，同時提升研發效率。

通過代碼大模型私有化部署、行內專屬大模型個性化訓練，再配合與銀行自研云平臺深度集成、企業專屬研發管理平臺和智能搜索系統等深度融合，硅心科技（aiXcoder）為客戶打造了銀行專屬的智能研發及交付體系。

數據不出行，軟件開發效率提升30%

目前aiXcoder產品已覆蓋該銀行研發中心超過一半的研發人員，成為行內日常開發工作必不可少的工具。經過該銀行數千人真實編碼驗證，代碼生成占比由個性化訓練前的10%提升至35%，大大提升了軟件開發效率和代碼質量。

據研發人員反饋，在特定開發場景下，aiXcoder能夠完成60%的工作，剩下的需要人工手動編碼和細節調整；此外，多位用戶還特別強調，使用aiXcoder后，整體開發效率得到30%以上的顯著提升，在保障數據安全與合規性的同時，有效支撐了銀行數字金融業務的持續創新和快速發展。

此次“軟件研發優秀案例”的獲得，表明了硅心科技（aiXcoder）在企業智能化軟件開發領域的技術落地能力和產業賦能價值。未來，aiXcoder將繼續致力于為企業提供私有化部署、領域化大模型落地、定制化開發及專業咨詢等服務，以創新技術和落地方案，助力企業研發提效降本，實現數智化轉型，支持我國軟件產業的高質量發展。