aiXcoder金融代码大模型入选TiD 2025软件研发优秀案例

2025年7月10日，一则消息在软件研发圈内引发关注：硅心科技（aiXcoder）凭借其与某国有银&行的深度合作实践，成功入选TiD 2025质量竞争力大会的“2025年度软件研发优秀案例”。这个案例之所以脱颖而出，关键在于它精准地切中了当前金融行业数字化转型中最核心、也最棘手的几个难题。

图：aiXcoder获TiD 2025质量竞争力大会“软件研发优秀案例”

银&行软件研发三大痛点——效率低、私域数据学习难、大模型私有化部署安全如何破局？

如今，数字金融的发展一日千里，银&行的软件系统也随之变得前所未有的复杂。业务场景多样化、系统迭代高频化，再加上严苛的安全合规监管，共同构成了压在研发团队肩上的“三座大山”。作为行业龙头，这家国有银&行很早就开始探索AI辅助编程的路径，并着手推动自研研发云平台的智能化转型。他们的目标很明确，就是要率先破解几个普遍存在的行业痛点：

首先，是研发效率的瓶颈。无论是数字金融产品，还是实时风控、高并发交易系统，都对代码质量和开发速度提出了极高要求。传统开发模式不仅编码效率低下，代码质量也参差不齐，导致后期维护成本激增，降本增效迫在眉睫。

其次，是通用大模型的“水土不服”。虽然拥抱大模型已成共识，但市面上的通用模型缺乏银&行业特有的领域知识，难以理解复杂的业务逻辑和内部开发规范。直接拿来用，生成的代码往往与业务场景匹配度不足，需要进行大量针对性调优，这本身就成了新的负担。

最后，也是金融行业的生命线——数据安全。金融业是典型的数据密集型和科技驱动型行业，任何技术应用都必须建立在“自主可控、安全合规”的基石之上。如何在保障核心数据绝对安全的前提下，构建起真正可用的智能研发体系，是摆在所有银&行科技部门面前的一道必答题。

三大技术创新，打造银&行专属智能研发体系

面对这些挑战，硅心科技（aiXcoder）并没有提供一套“万金油”式的方案，而是基于自身在金融行业的深厚积累，通过三项关键技术创新，为该银&行量身打造了一套领域化大模型解决方案。

第一招，是部署真正“懂代码”的专用大模型。与通用模型不同，aiXcoder通过代码的结构化特征进行专门训练，使其能基于项目上下文，精准实现代码生成、补全、缺陷修复乃至单元测试生成。这相当于为银&行配备了一位深度理解软件工程语境的“AI编程专家”。

第二招，是关键一步——面向银&行领域的个性化训练。方案结合银&行的私有代码库和内部文档，以较低的成本和较短的周期，对模型进行“精加工”。这个过程不会影响主干模型的通用能力，却能让它深入学习企业特有的业务逻辑和编码风格，从而生成更贴合银&行实际需求的代码。更进一步，方案还根据银&行特有的工作流，搭建了多智能体（Multi-Agent）协同体系，并与银&行原有的成熟开发工具链深度融合，实现了开发流程的透明化和智能化。

第三招，是确保绝对安全的私有化部署。整套系统完全运行在银&行内网环境中，确保数据“不出行”。同时，方案对硬件资源占用进行了深度优化，支持高并发场景，让银&行在拥有自主可控大模型能力的同时，有效控制了应用成本。

通过这“三步走”——私有化部署、个性化训练、与行内平台深度集成——一个真正属于该银&行的、安全高效的智能研发及交付体系得以构建。

数据不出行，软件开发效率提升30%

那么，实际效果如何？数据显示，aiXcoder目前已覆盖该银&行研发中心超过半数的研发人员，成为了日常开发中不可或缺的助手。经过数千名研发人员的真实使用验证，AI生成的代码占比从训练前的10%大幅提升至35%。

来自一线研发人员的反馈更具说服力。在部分特定开发场景下，aiXcoder甚至能承担约60%的工作量，开发者只需进行后续的细节调整和优化。多位用户证实，使用该方案后，整体开发效率获得了超过30%的显著提升。这意味着，在严守安全底线的前提下，银&行的数字金融业务创新和迭代速度得到了实实在在的加速。

此次入选优秀案例，无疑是对硅心科技（aiXcoder）技术落地和产业赋能价值的一次有力肯定。其意义在于，它证明了一条可行的路径：通过领域化、私有化的方式，大型金融机构同样可以安全、高效地拥抱AI，驱动研发模式的根本性变革。

关于硅心科技（aiXcoder）

硅心科技（aiXcoder）孵化自北京大学软件工程研究所，是全球最早将深度学习技术应用于代码生成与理解领域的团队之一。团队累计在国际顶级期刊和会议发表学术论文百余篇，其中多篇是智能化软件工程领域的开创性研究。

公司长期专注于“AIGC for Code”领域，致力于将前沿人工智能技术与软件工程实践相结合，其核心聚焦于代码大模型的企业级落地，旨在助力各类企业实现研发流程的智能化升级。