打造銀行軟件測試成果交流與共享平臺——2019年中國銀行業軟件測試成果交流會綜述

來源：中國金融雜志

2019年12月5日，由中國金融出版社主辦的第四屆“中國銀行(3.620, 0.00, 0.00%)業軟件測試成果交流會”在北京召開。來自監管部門、金融機構以及IT企業的有關負責人和專家共同分享了銀行測試工作的最新成果。會議由中國金融出版社總編郭建偉、副社長程建國主持，中國人民銀行科技司副司長羅永忠、中國金融學會金融科技專業委員會秘書長楊竑出席會議并致辭。來自金融機構和軟件測試行業的代表200多人參加會議。此次會議圍繞建立中國銀行業軟件測試框架和標準、軟件測試工作如何根據銀行業新的組織架構變化實現快速交付、銀行軟件測試與金融數字化轉型的關系等主題進行了深入討論。
中國人民銀行科技司副司長羅永忠表示，自2016年創辦以來，“中國銀行業軟件測試成果交流會”迄今已成功舉辦了四屆，已經成為業界重要的交流平臺。在過去幾年中，各家銀行在軟件測試領域也做了非常多的探索和嘗試：一是引進了TMI測試程度模型，構建了度量平臺；二是完善了測試組織架構，形成了測試管理的架構體系，推動整個測試工作有序發展；三是組建專業化的團隊，開展自動化測試工具的研發，取得關鍵的技術突破，極大地提升了測試的效率；四是豐富了測試的組織形式，采用產學研深度融合，重塑了行業的生態圈。羅永忠指出，盡管國內銀行軟件測試的工作取得了非常不錯的成績。但我們也必須看到，軟件測試作為保障信息系統質量的重要環節，在助力整個信息化建設健康發展、提升網絡安全防范水平等方面還有發揮更多價值的空間。近幾年來，銀行軟件測試交流會充分發揮了展示平臺和交流平臺的作用，行業軟件測試跨機構跨行業協同與合作逐步加強。但同時我們也看到，各機構間的測試能力不平衡，部分中小的測試能力發展不平衡仍然存在，有些規模偏少，有不少的工作可能依賴外包。另外，在整個測試人才，特別是高級的測試人才上缺口仍然很大。這些都需要銀行業內部和外部充分交流與高效與企業加強合作，以實現行業的整體進步和發展。面對未來挑戰，銀行軟件測試工作有以下幾點需要關注。一是軟件測試的寬度在不斷擴展。整個銀行業的軟件規模、復雜度都越來越高，對軟件的可靠性要求與以前不可同日而語，給我們測試工作帶來了新的挑戰。二是軟件測試的深度在不斷加深?，F在整個軟件測試已經從純業務應用發展到了基礎平臺軟件，尤其在分布式架構上大量應用了開源軟件的代碼。三是軟件測試的速度要求加快。隨著金融科技的快速發展和廣泛應用，銀行業務運營模式對用戶需求的響應速度越來越快，在軟件測試在實現快速交付的同時如何做到快和穩兼顧，這是一個必須重視問題。四是軟件測試的角度更加豐富。這些年銀行信息化團隊的組織架構開始進行重大的調整，不少銀行成立了或者即將成立金融科技子公司。軟件測試團隊要以新興的組織架構來適應整個信息行業的發展，從而發揮最大效益。
中國金融學會金融科技專業委員會秘書長楊竑首先回顧了以往三屆軟件測試交流會所取得的豐碩成果。2016年首屆交流會正好趕上銀行業軟件測試逐步得到重視，開始進入發展快車道，會上各家銀行分享了各自軟件測試工作的發展路徑和價值差異，從而引發了銀行業軟件測試該如何定位的討論。第二屆銀行軟件測試交流會就如何應對挑戰、使軟件測定能夠適應銀行轉型發展新形勢展開了討論，與會專家提出要采用與國際對標的方式提升軟件測試的基礎性、框架性和質量控制水平。2018年召開的第三屆的交流會圍繞軟件測試行業人才培養機制等問題進行深度交流，旨在為整個行業的發展夯實基礎，重塑生態圈，逐步形成了交融互建、帶著問題去串門的良好氛圍，形成了諸多共識。大家通過中國銀行業銀行業軟件測試交流會的公眾號和交流群積極開展線上交流。為了探索更符合中國銀行業自身特點和更具操作性的本土框架，由交通銀行(5.470, 0.00, 0.00%)共同發起組成中國銀行業軟件測試框架小組，在2018年銀行業軟件測試成果交流會上成立，這個框架將幫助同業迅速縮短差距水平，從而整體提升銀行業軟件測試的交付價值。另外，由工商銀行(5.750, -0.02, -0.35%)、中國銀行和交通銀行組成的聯合課題組重新定義了銀行測試人才的知識結構、級別劃分、能力評價和培養路徑。至此，銀行業軟件測試成果交流會已經成為業內重要的品牌盛會。楊竑指出，面對日新月異的各種數字化新技術挑戰，銀行軟件測試不僅要依靠產業自身的努力，還要依靠良好的行業生態環境和資源有效聚集。一是重視測試前移，將測試融入信息技術建設，分析需求的可行性，確保產品的可測試性，使測試不僅是出口，更能成為入口。二是拉近個體差異，進一步對標國際標準，持續豐富自身最佳實踐經驗，站在行業的高度構建符合行業需要的企業測試框架。特別是要鼓勵發展比較晚、規模比較小的機構積極參與已經建成的行業共享體系，積累數據，檢驗成效，充分利用行業資源縮小與同業的差距。
中國工商銀行業務研發中心總經理毛衛東表示，為積極應對快速響應市場變化，滿足客戶個性化產品研發需求，工商銀行積極探索、穩中求變，于2017年底正式啟動智慧銀行信息系統ECOS工程建設，重塑了產品端到端的全生產鏈條，并于2018年底整合產品中心和數據中心（北京）兩個機構組建業務研發中心，致力于優化和完善工行業務研發模式，構建從需求創意開端、驗收投產中端，再到推廣支持與運營分析末端的產品和業務全流程管理與服務，在業界率先開啟了業務創新與技術變革深度融合轉型發展之路。近一年時間里，工商銀行在確保質量的前提下，瀑布模式需求編寫效率較2018年提升18%，需求審批用時縮短22%；新研發模式推進1000余個需求項的實施，需求項平均研發效率比2018年提升明顯。這是工商銀行審時度勢、面向未來、擁抱新時代的又一次有益探索。
中國農業銀行(3.610, -0.01, -0.28%)研發中心副總工程師蔡仕志做了題為“農業銀行自動化測試技術的實踐和思考”的主題演講。他介紹了農業銀行八年來的自動化測試發展歷程和各階段的主要收獲，總結了農業銀行在自動化測試實施過程中遇到的困難和突出問題，以及針對這些問題所構建的自動化測試核心技術棧，重點分享了其中“手自一體”的案例標準化整體方案、“商”語言技術體系、數據標準化、業務規則標準化等關鍵技術點，以及“無腳本化”“無案例化”、平臺化建設等具備一定獨創性和前瞻性的自動化測試發展理念。
中國銀行軟件中心副總經理李兆云指出，數字化轉型已經成為國內銀行業發展戰略的重中之重，開放、互聯、競爭、合規、風控以及新興技術的應用給銀行業軟件測試帶來很大的挑戰，但同時也面臨著機遇。如何構建數字化的質量管理體系，實現全流程測試的自動化和智能化，讓測試更敏捷，并成為創新、質量和效率的催化劑，是要重點思考和解決的問題。中國銀行通過質量管理數字化轉型探索和實踐，建立了“112N-4”的質量管理數字化框架（即1個體系、1個平臺、2個目標、N個場景、4個成效），以支持瀑布和敏捷雙模的質量管理體系為支撐，引入AI、大數據和監測技術，建立質量智能管理平臺，實現質量數據標準化、質量分析數字化、質量管理智能化，達到沉淀質量數據、構建質量畫像、賦能管理決策、提高質量效率的目標。實現質量管理的數字化，做到軟件質量的“可預測、可監控、可審計”，賦能銀行業務價值的快速發展。
建信金融科技公司測試與質量控制中心主任涂耀旭介紹了建設銀行(7.140, 0.00, 0.00%)在測試與質量控制工作的探索，圍繞金融科技公司面臨的體制轉型，業務左右岸雙線布局以及ABCDMIX等新技術帶來的挑戰，測試與質控中心著力從以下四個方面開展探索和創新工作：一是建設全面質量管理體系，以可信的視角，針對穩態、敏態、同業輸出等多維度構建靈活差異化的測試與質量管控體系；二是履行全面質量管理，實現研發過程的在線化、透明化、數字化、精益化的質量控制，構建駕駛艙式的能力成熟度和質量畫像，以及“看得見的質量”；三是打造端到端的全流程的智能協同研發平臺，以資產為基石構建高效的研發、質控和管理的融合平臺，在研發流程內嵌質控實現質量內建。四是深耕專業化測試與質控能力，以智能化的代碼透視、鷹眼探測等精準測控技術，從傳統的“收費站”模式轉型為“加油站”模式，賦能研發質量和效率。
交通銀行測試中心葉旻處長結合當前銀行業軟件測試發展的挑戰和機遇，分享了交通銀行測試中心在轉型實踐探索中積累的經驗，并提出了轉型發展、合作共贏的相關思考和倡議。他認為在金融科技迅速發展的新形勢下，銀行業軟件測試面臨著來自業務發展、技術更新和組織變革等方面的挑戰，同時也蘊含著巨大的發展機遇：銀行對軟件測試工作的重視程度進一步提升；銀行軟件測試的組織成熟度和團隊能力顯著提高；銀行軟件測試不斷調整自身定位。他從豐富測試策略、升級基礎設施、優化組織體系等方面分享了交通銀行測試中心前期開展的探索和實踐，并提出了三點思考和倡議：一是借助行業標準，促進能力提升；二是深化同業交流，促進自身轉型；三是加強生態建設，促進共同發展。
中國民生銀行(6.190, 0.01, 0.16%)質量與測試管理中心主任劉晨東認為，傳統的商業銀行目前正面臨著來自互聯網的強力挑戰，銀行的很多開發團隊積極向敏捷開發轉型，測試團隊如何適應這種轉型并快速改變，成為擺在各家銀行測試團隊面前的首要和迫切任務。結合商業銀行軟件測試未來發展趨勢，中國民生銀行從2018年開始實施質量與測試一體化平臺建設項目。旨在打造一個測試、開發、運維、業務等相關人員協同工作的云測試平臺，從而更有效提升銀行IT系統的投產效率與質量，加快適應互聯網+金融時代的快速反應模式。民生銀行云測試平臺通過全新的系統架構設計、引入分布式技術、整合開發運維管理工具和流程，實現了銀行業IT系統在質量與測試管理方面的創新性突破。借助這一全新的平臺，民生銀行實現了質量與測試管理水平、測試工作交付效率的大幅度提升，從而不斷降低測試成本與生產運營風險。
中國軟件(76.170, 2.61, 3.55%)測試認證委員會大中華地區首席代表、TMMi基金會中國分會理事長劉琴表示，當今金融測試行業的發展以及全球軟件測試界的技術演化十分迅捷，呈現出與各行業緊密交叉結合的趨勢，軟件測試關注的熱點包含大數據AI系統測試、開源群智測試和區塊鏈加密體系的測試等。作為ISTQB（國際軟件測試認證委員會）授權的大中華地區唯一協會和TMMi（測試成熟度模型集成基金會）授權的大中華地區唯一中國分會，中國軟件測試認證委員會作為立足本土、架接世界的橋梁，一直秉承“吸納先進理念和技術，服務國家建設與人才培育”之目標，國內已有2萬余名專業技術人員獲得各等級認證證書。在前期和銀行業軟件測試領域合作的基礎上，兩個協會將繼續為國內金融行業提供合作科研攻關、國家標準聯合編制、專業人才培養等領域的優質服務，共建產學研用平臺，助力中國金融業自主創新，更好地服務于人民。
中國工商銀行業務研發中心資深經理張桂偉介紹說，工商銀行業務研發中心于2018年11月通過了TMMi5級認證，成為國內銀行業首家通過5級認證的組織。經過兩年的改進并通過認證，構建了基于風險的全生命周期的測試管理體系。該體系以測試基礎流程為主線，全面引入風險管理和風險防控的理念，在立項可行性評估、需求分析、測試設計、測試執行、投產準備等各階段，將風險分析的結果做到可繼承、可跟蹤、可追溯。同時，在測試全生命周期中強化測試評審，加強過程監督，使得測試過程透明、測試風險可控。構建該體系的主要目的有四方面：一是重塑測試風險；二是重構測試流程；三是強化測試評審；四是建立質控模型。認證通過后的主要變化，一是從原來的以發現缺陷為目的的測試，轉向以風險防控為目的的測試；二是從以基于人員經驗開展的測試，轉向以基于資產復用開展的測試。
中國光大銀行(4.190, -0.02, -0.48%)信息科技部副總經理邵理煜介紹說，為響應集團提出的“科技、敏捷、生態”的發展戰略，應對金融科技快速響應市場的挑戰，配合DevOps轉型，光大銀行聚焦質量保障的關鍵點，建立了跨部門協同交付的流程和標準，構建了適應于雙模生態的基礎平臺和工具鏈，在全行范圍內規?；耐茝V了分層級多項實踐，并通過信息化系統落地，做到流程可以追蹤、標準可落地、結果可反饋、度量可精準。主要開展的實踐包括：代碼級的“靜態代碼掃描”和“單元測試”，功能級的“測試覆蓋度分析”和“測試自動化”，安全級的“代碼安全掃描”和“產品安全掃描”，交付級的“預投產制版打包”和“自動化回歸”。一年來，光大銀行超過15%的系統投產頻次由“月月投”提升為“周周投”，整體業務需求響應提速30%；生產事件密度持續下降，?應用系統可用率連續三年保持在99.999%以上，科技服務業務既快又好的效果逐步顯現。
中信銀行(5.970, 0.00, 0.00%)軟件開發中心副總經理冷煒表示，為應對IT雙模時代對測試的挑戰，適應敏捷開發模式，2019年中信銀行測試部門通過建設具備“專業化團隊打造、集約化測試管理、線上化作業實施、高復用資產共享、跨地域測試協作”能力的測試中臺，實現了組織結構調整、工作模式變革、測試工具服務化能力改造以及高可用資產庫建設，初步完成了能同時適應“穩態”及“敏態”模式的測試體系轉型。今后，中信銀行測試部門將繼續在人員培養、能力建設、工具研發、服務開放四個方向推動軟件測試從e測、享測到慧測的轉型進階之路。
杭州笨馬網絡技術有限公司（PerfMa）首席技術官童庭堅表示，如何在快速迭代下保障系統穩定性是性能測試團隊的核心任務。只有讓全鏈路性能評測與調優手段敏捷化和智能化，并將性能視為質量紅線，才能更好的保障持續迭代后系統的性能和容量。PerfMa的一站式性能解決方案從壓測數據準備、環境健康檢查、分布式壓測調度，到性能數據的采集與分析，全流程做到一次編排多次回放的高自動化能力。同時在壓測過程中可以實時的透視每一個業務場景背后的全鏈路性能損耗。當出現性能瓶頸時，會診斷到函數、代碼行、配置級別，甚至能給出部分優化方案。目前，PerfMa已經幫助多家企業實現了在團隊規模沒有擴張的前提下，性能回歸測試覆蓋率提升3-5倍、壓力機資源投入減少至最低十分之一，全年發現近千個有效性能問題。同時也將持續性能評測敏捷化，幫助企業實現了近百個關鍵系統每周發布前的全量自動化回歸與潛在性能風險識別能力。PerfMa的客戶覆蓋多個行業，包括證券、銀行、保險、互聯網等，各行業客戶都在POC階段即獲得顯著性能提升收益。未來， PerfMa將繼續專注探索解決測試“快”和“準”的問題，并將落地方法抽象形成測試技術中臺為質量賦能。
通動力信息技術（集團）有限公司銀行業務事業群副總裁陳晟以“測試 AI 與 AI測試”為主題分享了軟通動力信息技術（集團）有限公司在AI和軟件測試領域的思考與實踐。AI是當前IT領域熱點，AI系統內生的成長性、數據密度高、結果不確定等特點，決定了AI系統測試與傳統應用系統測試有著顯著差異。軟通動力認為算法是AI系統測試中的主要測試對象，數據實驗是AI系統主要測試方法，測試數據的自動化構建是重要有效途徑，并通過實例進行了說明。同時，AI如何應用于軟件測試，也是業界關注的重要論題。軟通動力通過實例介紹了AI應用于測試的三個層面：一是將是機器學習用于對象與系統狀態識別，支持現有自動化測試工具更高效地執行測試；二是AI用于學習手工測試資產，并自動生成新的測試案例，突破原有自動化測試主要用于執行階段的局限；更進一步是綜合利用機器學習與知識圖譜技術， 對業務設計及業務數據選擇進行有效性驗證，特別適用于銀行業當前業務快速創新的場景?；趯I的深刻理解并以解決當前測試領域挑戰為目標，軟通動力將與業界持續加強溝通與合作，致力為客戶提供包括Al技術在內的高水平、專業化服務。
平安銀行(15.600, 0.17, 1.10%)科技開發中心測試管理團隊負責人許鵬森表示，測試項目很容易因為前半段的“快”而將壓力和風險測堆積在后半段的測試，因此測試團隊需要發出呼聲，在組織級治理好所依賴的基礎前提，做好測試準入。測試團隊要建設好各類測試工具與能力，如過程管理、精準測試、數據準備、環境維護、自動化、性能、安全等，讓強大的“中臺”賦能測試，讓測試人員輕裝上陣，快速交付。比“快速”更重要的是“質量”，有立體化的質量保證體系，測試部門才有底氣小步快跑、快速交付。測試部門需要建設一支業務精湛、技術扎實的測試隊伍，才能夠快速理解、分析、設計、測試交付業務需求。
中國軟件測試認證委員會（CSTQB）資深專家市場組組長高級講師熊曉虹表示，要應對快速交付持續集成新形勢的挑戰，首先可以從過程上引入大型敏捷開發框架，針對產品規模的大小和銀行的產品戰略采用不同的適當的敏捷開發過程，有選擇地做每日交付時時交付。組織上則要適應開發過程的變化，爭取管理層的支持和承諾。要做驗收測試驅動開發，把驗收測試準則，測試的可測性，測試的自動化作為需求的一部分。測試人員要去掌握需求工程的知識和能力。在需求階段就把需求變成人和機器都易懂的形式語言，一為建立模型和智能生成自動化測試集打好基礎，二可實現在需求階段就把控需求質量，精準描述需求，避免錯誤的需求導致錯誤的開發和測試。要引入數學專家，未來基于AI和模型的自動化測試都離不開算法和統計，自動化測試的快速精準的創建和執行是快速交付的必要條件之一。
星云測試CEO 趙明表示，星云測試在行業上發起的精準測試技術體系是一種計算機輔助分析系統，在關注普通黑盒測試過程中的輸入輸出同時，通過無感技術，可以采集和分離每個用例在運行過程中的海量代碼執行邏輯并關聯起來，實現對用例的深度分析和應用計算機智能算法。用例和代碼的關系就像量子糾纏，它們互相作用并保持一個整體，精準測試可以再測試執行期瞬間重建這種量子糾纏的場景和數據。在敏捷迭代環境下，因為測試用例運行分散在很多程序版本上，因此覆蓋率的統計也失去了原有的數據意義。星云精準測試創新的提出了累積覆蓋率和相關覆蓋率等多種創新的計算法方法，使得覆蓋率技術繼續應用于敏捷環境下。星云精準測試對應的產品名字是ThreadingTest（穿線測試），它的一層含義就是能將開發、測試都非常緊密的聯系起來。例如，它可以讓普通測試產生的數據結果直接執行智能缺陷定位算法，大大增強測試本身的深度和在開發全流程中的價值。星云測試的Wings產品可以在對被測程序深度語法和類型解析的基礎上，全自動完成單元測試用例編碼，解決測試驅動開發的最大難題，并實現一種不需要人工編碼的超自動化系統。
中國銀行軟件中心戰玲玲表示，金融軟件的質量關系到人民群眾的財產安全，投產上線前代表用戶的驗收測試重要性凸顯。為了滿足新的業態和形勢的要求，應及時調整驗收測試的策略和改進工藝。首先要調整測試的側重點和角度，真正站在用戶的角度，注重客戶體驗，并輔以基于風險的策略開展測試，從而提升用戶的滿意度，同時也賦能業務需求的質量；其次要逐漸建立全生命周期驗證標準，打造檢驗軟件質量的“尺子”，并通過建立智能化的分析平臺，實現標準的硬約束，自動監測和分析測試情況、測試的覆蓋情況，賦能軟件開發過程的標準化和代碼編寫質量。
浦發銀行(11.920, 0.03, 0.25%)信息科技部測試服務中心副處長陳俊表示，在保證測試質量的同時提升測試效率，是當前銀行業軟件測試工作面臨的共性問題。為此，浦發銀行開展了相關探索和實踐。一是研發測試案例自動生成技術，在保證測試案例質量的同時，有效提升測試案例編寫效率，建立業務模型資產而非測試案例資產，大幅降低編寫和維護測試案例工作量；同時推動ATDD（驗收測試驅動開發）在軟件研發過程的試點落地。二是推動精準測試工作，建立軟件代碼與業務交易之間的映射關系，精確劃定變更影響范圍及應測內容，減少不必要的測試投入，將有限的測試資源和時間聚焦于高風險測試內容。
此次交流大會得到了杭州笨馬網絡技術有限公司PerfMa、軟通動力信息技術（集團）有限公司、北京文思海輝金信軟件有限公司、上海愛元通科技有限公司、星云測試的協助與支持。