在金融科技蓬勃发展的背景下，系统的稳定性和可靠性成为赢得用户信任的关键，而测试环节则承担着保证系统安全和高效运行的重任。现金支付作为印度领先的支付及API银行解决方案提供商，每月处理超过三亿五千万笔交易，其背后的技术团队面临着不断增长的复杂性和规模带来的严峻挑战。传统测试方式因人工编写测试用例需耗费大量时间且易受主观因素影响，已经难以满足快速迭代和高质量保障的需求。为此，现金支付积极探索将生成式人工智能（Generative AI）融入软件测试，成功节省超160小时的手动测试时间，彰显了技术进步在金融科技领域的巨大潜力。 传统测试用例生成依赖于测试开发工程师（SDET）基于需求文档、用户故事和系统设计手动编写测试方案。这种方式不仅工作量大，效率低下，还存在遗漏重要测试场景和误解需求的风险，直接影响测试覆盖率和质量。
面对如此复杂且多样的API接口和产品组件，现金支付意识到必须突破传统限制，借助人工智能技术来实现测试用例生成的自动化和智能化。 在这个技术革新的过程中，现金支付选用了OpenAI推出的GPT-4o-mini——一款拥有高达128K令牌上下文窗口，能够处理巨量信息并生成详细测试场景的强大大型语言模型。与其前辈相比，GPT-4o-mini不仅具备更出色的理解和输出能力，而且在成本和响应速度上也更具优势。现金支付基于GPT-4o-mini构建了内部AI驱动的测试用例生成服务，嵌入到其质量保证（QA）流程中，实现了自动化、异步且可扩展的测试用例生成体系。 该服务通过接收API的cURL命令、接口描述及关联的Jira任务编号，结合定制化的提示工程技术，精准构造生成请求，并交给GPT-4o-mini模型处理。产生的测试场景涵盖API的各种操作请求、边界条件及异常处理，甚至包括部分安全测试相关的场景。
随后，结果自动同步到Google Sheets中，确保团队成员能够方便地查看、校验及协同编辑，极大提升了测试设计的透明度和协作效率。 采用这种方式后，现金支付的测试团队能够将手工编写基础API和CRUD操作测试用例的工作大幅度减轻，令SDET专注于更复杂、多变且风险更高的测试任务。通过提炼重复性且规则明确的测试生成环节，系统在两季度内覆盖了近60个功能模块，生成测试用例近千份，累计节省了相当于20个工作日的测试时间。 此外，基于提示工程技术，生成的测试用例不仅保持了高相关性和详尽性，还具备灵活适应项目需求和行业标准的特点。团队还采用了异步并发处理架构，通过合理拆分提示请求，克服了模型令牌限制，实现了高效的资源利用和响应速度，保证了测试用例质量和覆盖率的优异表现。 除了节省时间和提升效率，这一创新举措还强化了系统的整体稳定性和正确性。
因为AI生成测试用例减少了人为主观误差带来的盲点，有助于发现之前容易被忽略的问题和缺陷，提升了金融交易系统的安全保障。 在未来规划方面，现金支付计划进一步深度整合OpenAPI规范，使测试用例生成基于标准化的API结构和行为信息，增强自动生成测试的准确性和针对性。同时，持续推进数据摄取和处理自动化，对接多种数据格式和来源，利用自然语言处理技术解析需求文档和用户故事，实现端到端测试设计的智能化。 另一项长远目标是通过历史自动化测试脚本数据训练专用机器学习模型，从中学习测试模式和常见场景，进而提升AI模型对项目特定需求的理解，从而产生更加个性化、高质量的测试用例，助力测试团队应对日益复杂的产品迭代。 现金支付的成功经验表明，生成式人工智能不仅能优化测试流程，释放软件测试工程师的生产力，还能推动整个金融科技行业质量管理的进步。随着AI技术的不断发展，测试用例自动化生成将成为更多企业提升效能和保障系统可靠性的必然选择。
通过将技术前沿成果与实际工程需求紧密结合，现金支付打造了可复制、可扩展的智能测试体系，实现了测试效率与质量的双赢。未来，随着AI能力的逐步提升及生态整合，我们有理由相信金融服务软件将迈入更加智能、高效且可靠的新篇章，切实为用户和企业创造更大价值。 现金支付的实践为业界树立了榜样，让更多开发者关注生成式人工智能在软件测试中的深远影响，共同推动金融科技创新和数字化转型的加速。无论是从节省人力成本、提升测试覆盖，还是增强金融系统安全性的角度，为测试流程植入AI智能化已经成为现代软件工程不可逆转的趋势。
