随着新一轮科技革命的深入推进,我国的证券行业正在经历着史无前例的数字化变革,以人工智能、大数据、云测试、云计算等为代表的数字技术在证券领域的应用场景正在不断拓宽。在不断加速传统业务转型的同时,证券行业对信息科技重视程度也在不断提高,券商的信息技术投入逐年增长。可以说发展金融科技,深化数字化转型,已然成为证券公司实现业务创新、提高服务质量的必然选择。

前不久,由Testin云测试主办的证券行业高质量发展高层论坛在上海举办,包括中泰证券、华泰证券、海通证券、光大证券、恒泰证券、民生证券等在内的国内知名券商研发总均受邀出席,共同探讨证券行业数字化转型,增强数字化治理能力,促进证券相关业务的融合发展,持续降本增效,提升核心竞争力。

Testin云测CTO陈冠诚接受福布斯中国专访表示:“以AI加持自动化测试,是证券行业保证软件测试质量,提升测试效率刚需”。

人工智能作为象牙塔尖的前沿技术,如今已大规模商业落地。在蜕变成商品之前,这些人工智能技术经历一遍遍反复测试的前夜都发生了哪些探索前沿的故事?

“有没有可能”是Testin云测CTO陈冠诚的口头禅。

“有没有可能机器能够像人一样理解人的语言?有没有可能机器像人一样理解各种各样的图形?机器能不能像人一样对图形有更好的理解?机器有没有可能像人一样去操作软件?”带着这些原始思考去做AI在自动化领域的升级,自2011年开始,Testin云测试就已开始在AI自动化测试领域深耕。

如今,陈冠诚用四组数据说明Testin云测试对行业的智能化提升:“效率提升50%,成本降低30%, 24小时可完成传统1个月的测试量。”

作为业界知名AI技术专家,原IBM研究院高级科学家。陈冠诚师从欧洲科学院院士、ACM/IEEE院士Per Stenstrom教授,在Supercomputing、IEEE BigData等国际顶级会议上发表过多篇大数据数据处理技术相关的国际顶级论文,10年AI技术落地和大数据相关的产品技术经验。从0到1陈冠诚组建了国内最大的Druid开源大数据技术社区,并带领团队研发了业界第一款以AI技术为核心的自动化测试平台,实现了50%以上的测试效率提升。

以下为陈冠诚分享的人工智能落地测试领域十年间的三个内部思考。

思考1、如果要用AI颠覆传统测试解决方案的话,它到底能做什么?

“2015年,在第三次人工智能革命浪潮下。我们在想,如果要用AI颠覆传统测试解决方案的话,它到底能做什么。”

第一,从交互角度来看,自然语言的自动化测试脚本的交互方式,相比传统的写代码模式方式,其实使用门槛是大大降低的,它最后达到一个效果,如果会基础的中文语法或是会打中文文字,就会编写脚本。

第二,从控制层来看,原来传统测试解决方案,更多是依赖于安卓、iOS或者对象控件来进行对象识别。这使得一些开源框架,最基础的方式就是基于控件的方式来做目标定位跟控制。如果想以图像方式,比如文字识别、图标识别,以图找图的方式,是不是能替代掉找控制。还有一些常见的图标能不能直接做分类、识别。比如返回、前进、搜索等相关的图标。直接对它进行识别以后,我们这些图标可以直接作为常用的被控制的对象来进行操作。还有自定义的图像的场景,尤其是在网页或者是App端,有非常多的自定义的图像,是与业务场景相关的,能不能用图像匹配的方式来录制好标记好这个图像之后,在不同分辨率的情况下,不管是网页端或者是手机端能更好找到它。

陈冠诚表示,这是Testin云测试在做的一些核心能力落地。

思考2.如何利用AI大幅度降低测试门槛?

从交互端来看,自动化测试脚本编写的时候,原来开源框架要写自动化测试的脚本、代码,这种是代码驱动的,这种方式的好处是会比较精准,灵活性比较强。但是相应的坏处是使用的门槛相对比较高一些。如果能用这种向下滑动、向左滑动、点击登陆等等中文式的自然语言编写的话,使用门槛会大大降低。这是我们正在做的一个方向。

基于这个大的方向,Testin云测试不断的完善语法知识库。目前Testin云测试的自然语言语法库覆盖了大部分的场景。

Testin云测试要做的是软件的文字识别。印刷字体的识别,在整个OCR大的领域里面,属于右上角的象限。通用类型的手写字体是目前最难攻克的。比如银行,要做所有的办理客户的手写体的汉字识别是非常难的。因为人的手写体具有特别多的不规则性,所以手写体识别精度来讲,最高到50%左右。但是如果应用右上角的手机截屏、网页截屏,目前我们有机会可以做到99%以上。这就是我们在整个OCR领域里面,应用类的截屏、手机类的截屏,网页类的截屏的一些成果。

Testin云测试本身会把整个文字的识别拆解成检测与识别两部分。检测部分有一些算法基于特征工程和深度学习结合的方式去做的,这种算法好处是非常轻量级,检测速度会非常快。

思考3. 如何才能做有效的高精度的检测?

业内经常会有一个讨论:你的AI模型很好,但是你能不能也提供一个CPU的版本?

陈冠诚给出的答案是:同时提供CPU和GPU两个版本的AI模型,以适应不同的算法需求。

在实际使用和研发当中我们发现一个问题,其实AI是需要数据、算法、算力的,但很多我们的合作伙伴可能没有特别好的GPU资源去支撑他们AI的服务,所以他们经常会问你的AI模型很好,但是你能不能提供一个CPU的版本,这样我们可以很好的利用英特尔的服务器,包括未来信创国产化的服务器,能不能在这个CPU上把你的模型跑起来。

所以Testin云测试最后提供了一个混合的模型,CPU版本精度会低一些,整体的端到端的精度达到97-98%。而对于需要更高精度的客户,Testin云测试也提供了GPU版本的AI模型。

“Testin云测试也在探索如何从产品设计上把整体技术能够更好地融合到产品中去,这样能够帮助证券行业企业在使用工具过程当中,真正能帮助这些券商做测试的降本增效。” 陈冠诚说。

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