通过质量工程推动金融机构在通用人工智能领域的成功.pdf
本报告探讨了质量工程（QE）如何在新技术背景下转型，尤其是通用人工智能（GenAI）的影响。报告指出，为了适应快速变化的技术格局，QE 必须进行转型，而这正是《质量时代》旨在回答的问题。
报告的核心观点在于，GenAI 正在从根本上改变组织对未来工作方式的设想。对于 QE 而言，GenAI 具有双刃剑效应：它改变了质量工程师的测试方式，同时也要求其自身被测试。组织需要熟练的专业人士来协调和验证这些系统，确保软件达到最高质量、可靠性和安全性标准。
报告强调了以下关键方面：
1. **智能型开发人员和质量工程师的融合**：金融机构正在转型其软件开发方式，生成式人工智能(GenAI)显著扩展了它们向客户提供日益复杂的数字服务解决方案的能力。文章强调，质量不容妥协，GenAI 正在加速融合开发人员和质量工程师的角色。
2. **生成式人工智能对 QE 的影响**：文章引用 IDC 的数据，预测自动化软件质量（ASQ）市场到2028年将以12.7%的复合年增长率增长，这表明 GenAI 在 QE 中的作用越来越重要。对200位金融服务提供商的质量工程专业人士的调查显示，他们期望 GenAI 对关键技术关键绩效指标产生即时影响。
3. **QE 对生成式人工智能的影响**：如果通用人工智能（GenAI）不给予足够的关注，它将不会成功。在量化宽松（QE）方面，人工智能生成的代码通常不准确，质量监控存在固有风险。报告强调，QE 专业人士认为，通用人工智能(GenAl)将对C级管理层关注的 KPIs 产生重大影响，如提高客户满意度评分、加快产品开发周期，以及增加在产品发布前识别出的质量问题数量。
4. **如何将生成式 AI 注入量化宽松(QE)**：文章介绍了将通用人工智能（GenAI）集成到质量工程基础设施中的三个成熟度级别：基准到期日，增强型到期日，高度成熟。每个级别代表着测试过程复杂性和自主性的一个前进步骤。
5. **如何量化宽松最大化企业从生成式人工智能中获益**：文章介绍了 LLM 优化即服务 (LLMOaaS)，即通过结合先进技术、稳健的基础设施和下一代关键绩效指标 (KPIs)，确保企业级大型语言模型 (LLMs) 持续得到评估、调整和优化以实现最佳性能。LLM 优化的主要方法将围绕上下文理解、内容评估和持续反馈循环展开，结合传统的质量工程实践与 AI 特定的指标和调优策略。
6. **建立负责任和伦理的 AI 实践**：文章强调，随着通用人工智能 (GenAI) 在质量工程 (QE) 所有方面的能力扩展，建立负责任和道德的 AI 实践变得至关重要。
7. **智能银行——集大成之作**：文章通过一个场景，展示了通用人工智能(GenAI)如何提升传统的量化宽松(QE)角色，并为客户提供更智能和个性化的服务。
报告总结，人工智能的强大力量正在改变一切，量化宽松（QE）的作用必须演变，拥抱人工智能，组织可以将挑战转化为机遇。现在是采取行动的时候了， 通过投资质量工程、任命有远见的领导者，并拥抱通用人工智能的潜力，企业将能够实现创新和增长。
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