随着金融科技的迅猛发展，支付系统的可靠性成为企业赢得客户信任的关键因素。Cashfree Payments，作为印度领先的支付与API银行公司，每月处理超过3.5亿笔交易，其背后的技术团队对系统的稳定性有着极高的要求。任何测试中的疏漏都可能导致系统故障，影响商业信誉和用户体验。面对日益复杂的产品架构和不断扩大的测试需求，传统依赖人工编写测试用例的方式已经渐渐难以满足快速准确的质量保障需求。Cashfree Payments创新性地将生成式人工智能技术整合入其质量保证（QA）体系，重塑了测试用例生成流程，实现了节省160小时人工测试时间的突破，极大提升了测试效率和覆盖率。 在产品持续迭代和功能不断增多的过程中，保证测试的质量与全面性至关重要。
传统的测试用例编写往往依赖于测试工程师根据需求文档、用户故事和系统设计逐条手工制定，整个过程不仅耗时耗力，而且容易出现主观偏差和遗漏关键测试场景。尤其在复杂的API接口和大量CRUD（创建、读取、更新、删除）操作中，大量重复性工作不仅消耗宝贵的人力资源，也加重了团队负担。面对快速变化的市场和用户需求，测试流程亟需变革。 为解决上述瓶颈，Cashfree Payments启动了以AI驱动的测试用例自动生成项目，将OpenAI先进的GPT-4o-mini大型语言模型（LLM）嵌入QA流水线。该模型具备极强的自然语言理解与生成能力，能够根据API规格说明、用例描述等输入，自动构造高质量、具有情境关联性的测试用例。这套系统支持异步处理和并发请求，采用模块化设计，方便与现有工具无缝集成，同时结合Google Sheets实现团队协作和实时反馈，极大缩短了测试用例的准备周期。
GPT-4o-mini所具备的128K tokens的超大上下文窗口，使其能够一次性处理大量文本信息，适应复杂API接口的需求。此外，它的运行成本相比传统GPT-4模型降低了两到三倍，性价比突出，具有持续大规模应用的潜力。Cashfree Payments通过精心设计的Prompt工程，确保生成的测试用例不仅语义精准，而且符合行业标准和项目特定需求，甚至能够自动引入相关的安全测试场景，提升整体测试质量。 具体流程中，首先测试团队通过API的cURL命令、接口描述以及关联的Jira任务标识向测试用例生成服务发起请求。系统自动构造输入Prompt，并调用GPT-4o-mini完成推理生成多样化测试用例。生成结果同步填充至Google Sheets，团队成员可在线查看、验证与协作修改，保证测试用例的可用性和合理性。
该服务支持同步和异步两种接口，提升高并发时的资源利用率和响应速度。处理长文本时，系统还通过分段请求绕开单次Token限制，确保完整输出。 迄今为止，该自动测试用例生成系统已覆盖约60项产品特性，累计生成近千条测试用例，为团队节约了超过160小时的人工测试时间，折合约20个工作日的人力资源。这不仅显著减轻了测试工程师的重复劳动负担，也使得他们能够将更多精力聚焦于复杂、高价值的测试内容和系统优化，为研发效率带来了显著提升。更重要的是，自动化提升了测试用例的整体一致性和准确性，减少了人为遗漏，增强了产品的稳定性和安全性。 未来，Cashfree Payments计划进一步丰富数据源，结合OpenAPI规范自动提取接口结构、请求参数和响应模式，提升生成测试用例的上下文准确性。
此外，团队将推动自动化的数据解析和处理，支持更多种类的需求文档和设计说明，实现测试用例生成全流程的智能化。更有计划利用历史自动化测试脚本训练定制化AI模型，使测试用例更贴近实际使用场景，持续优化模型能力和测试覆盖率，实现测试的闭环迭代升级。 在金融科技行业，质量和安全是不可妥协的底线。Cashfree Payments成功应用生成式AI构建智能测试平台的经验，为业界探索利用人工智能提升软件质量保障提供了有益借鉴。通过深度融合LLM和云协作工具，不仅极大提升了测试效率，也推动了测试流程的智能化、规模化。未来随着AI技术的不断进步，自动化测试将在保障系统可靠性、缩短上市周期以及提升用户体验中发挥日益重要的作用。
总的来看，Cashfree Payments引入生成式人工智能实现测试用例自动化的实践充分展示了如何在高速发展的金融科技环境中，利用前沿技术驱动业务转型和产品创新。强大的AI模型、合理的流程设计与团队协作机制相结合，使测试变得更高效、更可靠、更具可扩展性。随着更多企业借鉴这一经验，生成式AI有望成为金融软件质量保证的常态，促进行业安全与创新持续共赢的发展局面。未来，我们期待看到Cashfree Payments和更多类似企业，在智能测试领域创造更加卓越的成果，推动全球金融科技生态的健康发展和数字经济的繁荣。
