InfCode 与神州信息：破解金融核心系统“技术皇冠”难题

在银行业，核心业务系统被誉为“技术皇冠”。构建该系统往往需要数十至上百人的研发团队投入 2 到 3 年周期，任何细微的代码差错都可能引发难以预料的业务故障。面对传统模式下高昂的人力成本与严苛的合规要求，如何利用 AI 破解这一高投入、长周期的开发难题？

近日，AI 编程智能体厂商词元无限与领先的金融科技企业神州信息达成深度合作。双方聚焦金融研发的实际场景痛点，以“业务语境注入编码智能体”为核心思路，打造了真正适配金融行业需求的智能代码应用平台——InfCode。在实际交付项目中，该平台已实现综合提效 39%、成本降低 20% 的显著成效。

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其严格的规范与多角色协同需求。市面上的通用 AI 编程工具往往只聚焦于编码环节，缺乏全量上下文支撑，难以应对金融业务场景。

InfCode 针对这一痛点，构建了贯穿研发全流程的智能体链（Agent Chain）：

• 业务逻辑智能体：业务人员仅需自然语言描述监管要求或规则调整，智能体即可自动转化为标准化 UML 序列图，提供适配金融场景的架构方案。该流程使需求澄清时间减少 70%，确保代码与业务规则精准对齐。
• 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%。
• 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%。

这种“需求 - 架构 - 代码 - 测试”的全链路协同，已在农信、城商行、外资银行等多个核心项目中应用，将 AI 进化为深度理解金融业务上下文的协作伙伴，而非简单的代码生成器。

02 核心安全壁垒：私有化部署与自主可控

对于金融机构而言，安全与合规是不可逾越的红线。InfCode 采用了全栈私有化部署模式，彻底解决了公有云模式下的数据泄露风险。

• 数据安全可控：平台基于机构内部 GPU 资源运行，支持DeepSeek（深度求索）、通义千问等国产大模型自由切换，确保代码与业务数据“不出域”。
• 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。
• 长期经济性：通过高效的上下文压缩与缓存技术，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。
• 组织经验沉淀：平台通过文档知识库固化企业的业务规范与合规要求，形成可复用的“组织技能包”。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，大幅缩短新人上手周期。

03 定义金融核心系统“智能开发”新标准

词元无限与神州信息的实践，清晰地勾勒出一条 AI 在金融领域落地的高效路径：这不只是工具的比拼，而是将“领域智能体”深度融入研发体系。

其核心突破在于通过 RAG（检索增强生成）与智能体编排技术，让 AI 模型深度理解项目特有的领域上下文，实现数据不出域下的高效协同。未来，双方将继续探索 AI 编程在更复杂场景下的可能性，推动金融软件工程向 AI 原生时代进化。

“InfCode 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。”

—— 词元无限团队