面对海量业务需求和成千上万的测试用例，传统人工评审耗时费力，智能工具又常“不解人意”。如何破局？大语言模型（LLMs）的成熟为我们带来了新思路。

那么，AI具体如何为测试质效按下“加速键”？这一切始于我们对当前测试用例评审痛点的深刻洞察。

在软件测试中，测试用例的覆盖完整度、冗余控制及对需求变更的适应能力，直接关乎软件质量保障成效。面对业务需求指数级增长与用例库持续膨胀，传统人工评审在效率、准确性和可扩展性方面已难以为继；现有自动化工具则受限于规则固化、缺乏反馈闭环及语义理解能力不足，难以应对高复杂度评审任务。

一、传统评审局限与大语言模型落地障碍：金融测试用例评审的双重挑战

（1）传统人工评审的困境

人力评审易疏漏，关键场景覆盖不足：在金融这类高合规性行业中，单次需求迭代常涉及数百至数千条测试用例，需逐条审核以满足监管与涉账安全要求。受限于紧张的交付周期，评审时间被严重压缩，评审人员易因认知负荷过高或疲劳而疏忽关键缺陷或边缘测试场景，可能引发资金差错、合规风险或关键服务失效。

风险识别高度依赖个体经验，业务理解能力参差不齐：测试人员对金融业务规则（如清算、风控、合规条款）的掌握程度存在显著差异，经验不足者容易忽略领域特定的高风险路径。由于缺乏统一、结构化的风险评估框架，测试用例对关键异常或合规场景的覆盖往往不充分，埋下潜在业务漏洞。

自动化与智能化程度不足，重复性工作负担重：尽管银行已建立严格的测试用例编写规范（如格式、要素、覆盖维度），但大量合规性校验、格式检查及基础逻辑验证仍依赖人工完成。现有工具多基于静态规则，无法理解业务语义，难以应对复杂或非结构化场景，导致大量低价值重复劳动，严重制约评审效率与资源投入的产出比。

大语言模型（LLMs）凭借强大的自然语言理解与逻辑推理能力，为测试用例智能评审开辟新路径：通过深度语义分析实现“需求–用例”语义对齐，精准识别覆盖盲区、冗余用例与设计缺陷，并支持智能补全与优化。然而，将LLMs应用于测试用例评审仍面临若干关键挑战。

（2）大语言模型在用例评审中的应用挑战

需求文档格式异构，关键信息难以结构化提取：原始需求文档来源多样，格式与表述规范不一，缺乏统一结构。大模型难以自动精准识别和抽取评审所需的语义锚点（如功能点、约束条件、风险场景），影响后续用例对齐与分析效果。

输入长度受限，长文档处理能力不足：主流大语言模型（如GPT-4 Turbo）的上下文窗口通常不超过128K tokens。而金融场景下单次迭代的原始需求与测试用例总文本常超此限制。若强行整体输入，模型不得不截断内容，导致关键信息丢失，直接影响评审完整性与准确性。

注意力稀释导致语义理解偏差：在处理超长输入时，模型的注意力机制难以聚焦核心逻辑，关键需求或异常路径易被“淹没”在冗余文本中。这种注意力稀释会引发对用例覆盖范围、边界条件或业务规则的误判，显著降低评审稳定性。

针对上述挑战，我们团队自主研发了面向银行业务的智能评审系统，构建“AI预检+人工复核”协同机制——AI结合知识库和行内制定的用例编写规范、专家经验，高效处理格式错误、显性冗余等常规问题，人工聚焦高价值疑难缺陷，实现评审效率与质量双提升。

二、智能用例评审创新框架探索与实践

我行提出一种将测试管理规范与专家经验显性化、结构化，并系统性转化为大语言模型提示词（prompt）的协同评审范式，构建测试人员与AI深度融合的新型协作机制。该机制将行内测试用例编写规范、典型缺陷模式及异常场景测试要求等团队经验有效嵌入模型推理流程，并通过合理的人机分工——由AI高效处理重复性、规则性检查点，测试人员聚焦高价值的复杂判断与决策，有效保障评审过程的规范性、评审质量的稳定性与过程可追溯能力。

同时，系统将传统线下评审流程全面线上化、标准化，支持测试用例编写人员与测试经理在统一平台协同作业，实现评审过程的规范化与透明化。以下是该方案的具体实现路径：

（1）结构化预处理

为了解决需求文档格式异构的问题，系统会先对输入的需求进行结构化预处理，支持多格式需求文档的统一接入，自动提取并保留原始文档的逻辑结构与关键语义，转化为标准化的结构化表示。在此基础上，实现需求的智能拆解与“需求–用例”语义对齐，为后续精准评审提供高质量、可追溯的上下文基础。

（2）分级协同评审机制

为缓解输入长度受限与注意力稀释带来的影响，评审过程采用分层策略：首先从宏观层面评估测试用例对整体需求的覆盖程度及其与业务目标的契合度；继而聚焦微观层面，依据行内测试规范，对用例中各关键字段的细节进行一致性与规范性校验；最后，通过后置校验机制对模型输出进行优化调整，以保障评审结果的稳定性与可靠性。

（3）异常场景覆盖分析

依托我行制定的异常场景测试规范，系统自动识别需求所涉及的异常类型，并对照已有测试用例，主动提示未覆盖的异常子类，有效防范关键风险场景的遗漏，提升测试的完备性与业务韧性。

（4）可视化展示与双向协同校准

评审结果以“需求-功能点-用例”分级结构可视化呈现，如图1的操作界面所示。支持版本对比、AI建议采纳、人工标注与编辑，实现人机高效协同。同时，用户反馈被闭环采集并用于模型迭代优化，推动评审能力持续演进。

图1 测试管理平台智能用例评审操作截图

（5）场景联动

目前，我行星辰平台（测试管理平台）已集成智能用例生成能力，智能评审功能与生成模块深度打通，支持生成后一键触发评审。用例修订完成后，用户可一键同步至测试执行集，并支持本地导出，实现从生成、评审、修订到执行的端到端无缝衔接，高效支撑后续测试流程。

三、实践成效与价值

在技术方案落地后，我们立即在行内展开了试点应用。整个过程遵循‘实践-评估-优化’的循环模式，逐步推进。

首先，通过设计结构化调研问卷并辅以深度访谈，从需求质量、业务复杂度、项目类型等多个维度对潜在应用场景进行系统性评估，以识别高适配度的试点项目。随后，围绕预设评估指标，对模型性能与场景应用效果进行量化分析，并同步开展技术方案的迭代设计与可行性论证。

该方案在行内星辰平台（测试管理平台）投产后，两个月内已有超过20个项目使用该项功能智能辅助用例评审工作，累计检查用例超12000条，AI提出评审意见4696条，采纳率超过50%，这证明了该功能已产生了用户黏度，已融合到各项目组日常用例评审工作中。

实际应用表明，该方案将原本需数小时的人工评审周期压缩至分钟级，效率提升达一个数量级，同时充分保障了金融级测试对正确性、合规性与场景覆盖完整性的严苛要求。

四、总结与展望

试点应用表明，智能用例评审服务在提升测试效率、辅助质量保障等方面的核心价值已得到初步验证，为后续规模化推广奠定了扎实基础。下一阶段，我们将采取“深度优化”与“广泛推广”双轨并行的推广策略：

深度优化：在典型项目中持续开展精细化迭代，重点提升评审准确性、交互流畅性与上下文理解能力，夯实核心体验。

广泛推广：逐步扩大应用范围，系统性收集一线反馈，识别在易用性、可解释性、场景泛化能力等方面的不足，推动产品适用范围逐步扩大。

在评估体系方面，当前以“修改采纳率”为主要指标。后续将构建多维度量化评估框架，拟引入漏检率、有效修改率、误报率及用户满意度等指标，从覆盖度、实用性、准确性与体验四个维度综合评估评审效果，形成数据驱动的优化闭环。

我们相信，随着智能评审模式的持续成熟，它将成为测试工程师的得力助手，共同筑牢金融软件的质量防线。

作者：中国邮政储蓄银行软件研发中心艾山邱、伍珍妍、蒋雪妍、杨叶、董旻、赵玉伟、赵强、阙勤宇、何继开、胡雅亭