A2--郭晓辉--AI重塑测试：从冷启动到α闭环.pdf

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1、郭晓辉平安人寿质量管理团队副总经理郭晓辉平安人寿 质量管理团队副总经理目前全面负责质量团队的管理工作。通过整合测试，重塑了寿险的质量体系建设：包括组织治理、梯队建设、缺陷管理、研发质效度量、自动化测试、工具平台等。近年来在AI重塑测试方面积累了宝贵的经验。加入寿险前，曾供职于腾讯、百度等多家知名互联网企业，深耕质量工作16年，有丰富的软件质量保障体系建设经验。多次带领团队在顶级行业峰会（QECon、TOP100）做测试相关报告分享，获得广泛好评。目录CONTENTS挑战与机遇0102 思考与应对探索与实践03结语与展望04 PART 01挑战与机遇：AI编码质量和降本风险代码质量 GitHub

2、25年AI代码缺陷密度提升23%辅助编程 QEcon2025降本增效主动人力资源下降u过去3年，每年减少平均XX%人力（开发+测试）老的质量风险依然存在，新的质量风险加速到来UI 代码价值 GitClear24年AI代码重复率同比上升8倍技术债的前置化，代码评审、安全缺陷LLM目前不擅长大型复杂软件编程现实中生产软件大都属此类，出现AI引发的生产问题问题时间损失OpenAI服务中断交易对账故障出行服务崩溃线上课堂崩溃云服务崩溃2024.4 基础设施下线：全网接口504，多个依赖服务中断 AI代码：复制开源代码漏洞，带出浮点数精度问题2024 应急响应资源缩减：无法叫车、通勤瘫痪20242025

3、.4 集群过载：核心业务瘫痪 过载无预警：课程中断，直播业务停摆人力结构调整u项目化趋势，外勤占比提升50%，自动化落地要求加大u25年Q2发布开发故事数同比提升46.2%u测试缺陷数同比增长31.8%AI代码占比爆炸式增长25年5月202422年23年24年25年开发测试开发提速被动测试资源占比持续下降一、能驾驭AI的测试：LLM底层是，可能被滥用（），代码质量下降是大概率事件，测试将更被依赖：（手工用例+手工点点点 调教AI+确认用例+调教自动化代码+确认缺陷）左移（，白盒、TDD、静态扫描、），自动化测试，右移（，总结，风险洞察，持续改进）二、掌握AI的紧迫性：1、：质量、效率背后，还是

4、！2、：幻觉、上下文理解力、输出不确定性，持续改善3、需求因为AI提的更多更快，开发因为AI加速编码三、一些有利的条件：大模型成本降低，能力提升，使用环境改善.LLM编码引入风险的共识，开发人员在慎用LLM知识库缺失，需要显性化如寿险测试的探索：环规则类测试、分析类工作、单据对比LLM辅助编程的短期效率红利与长期债务陷阱-2025年QEcon上海寿险AI编码给到测试压力AI编码-测试缺陷故事比：0.XX非AI编码-测试缺陷故事比：0.XX79%兄弟公司神兵All in AI 测试用例生成接口自动化造数安全测试各BU积极探索CX：UI自动化YH：AI用例YLX：精准测试案例&信心积累外部调研结果

5、：各大公司测试团队用例设计，测试数据准备，自动化测试方面积极开展探索，并有不错的效果。1兄弟公司情况：除上述子领域，集团研发管理平台团队（神兵）All in AI，牵引各BU也在积极探索应用场景，包括精准测试、安全测试。2寿险测试情况：围绕自动化探索，近期开发用AI编码，代码质量出现下降趋势，需要对AI编码质量展开评价，加速自动化提效。3行业标杆UI 活动公司效果UI自动化用例生成造数知识工程建设接口自动化B 接口覆盖率提升，线上故障率下降 覆盖率、异常检测准确率、效率提升TA 复杂场景造数耗时h级降至m级 跨境订单构造从3h缩短至10mBA AI完成90%标准化操作大幅提效 自动爬取+语义分

6、析，动态更新测试AI应用25年之前单点25年以来专项化 East2.0造数 线上问题检查 单证对比 KPI牵引 AI用例替代率、问题发现率 AI用例设计 AI智能造数 AI自动化+用例转化PART 02思考与应对：从单点到闭环需求/设计复审用例设计用例评审冒烟测试UAT测试回归测试发布&生产验证ST测试度量&改进耗时2.28d2d1.4d1d4.46d1d2.62d1.8d2.28d12.1%10.6%7.43%5.31%23.67%5.31%13.91%9.55%12.1%用例设计20.6%造数33%用例执行41.6%（自动化+手工）缺陷分析4.8%24年TOP4测试活动，占整体活动耗时75