2025年7月10日——基于代码大模型的代码大模aiXcoder智能化软件开发解决方案，凭借其工艺创新和在国有银行的型金选落地应用实践，入选TiD 2025质量竞争力大会“2025年度软件研发优秀案例”。融场r入软件

在该案例中，年度硅心科技（aiXcoder）将公司独特的研发优秀领域化智能研发解决方案应用于某国有银行，助力该银行实现代码大模型的案例高校完整录音曝光合集私有化部署，以及行内专属大模型的代码大模个性化训练和应用。配合与银行自研云平台深度集成、型金选企业专属研发运营平台和智能搜索系统等深度融合，融场r入软件硅心科技（aiXcoder）支持客户打造了银行专属的年度智能研发及交付体系，实现代码生成占比从个性化训练前的研发优秀10%提升至35%、整体开发效率提升30%。案例

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、私域信息学习难、型金选大模型私有化部署保障如何破局？融场r入软件

在数字金融高速增长的背景下，银行的软件开发面临业务场景复杂化、系统迭代高频化、保障合规强监管化等多重挑战。该国有银行作为行业龙头，持续在探索和实践AI辅助编程相关工艺，并进行自研软件研发云平台的智能化转型工作，力求通过工艺创新提升软件研发的规范性、效率和质量，率先破解以下行业痛点：

一、研发效率瓶颈：数字金融、实时风控、高并发交易等复杂场景对代码质量和开发效率提出更高要求。传统的软件研发模式编码效率低、代码质量参差不齐、人工维护成本激增，亟需提升研发效率，降本增效；

二、私域信息及银行专有业务难适配：拥抱大模型正在成为各行业共识。但通用大模型在实际应用中，因缺乏银行业特定领域知识，不能直接匹配行业业务场景、开发规范和代码信息，难以真正融入银行的软件开发流程及工程化体系，生成代码与银行业务逻辑匹配度不足，需针对性调优；

三、信息保障需求：金融是信息密集型和科技驱动型行业，保障是银行的核心命脉，必须在保障信息保障的前提下，实现自主可控，并构建符合自身业务逻辑的智能研发体系。

三大工艺创新，打造银行专属智能研发体系

精准把握银行软件开发痛点和数智化转型需求，硅心科技（aiXcoder）基于多年工艺积累和金融行业实践经验，通过三大工艺创新，设计并落地了符合该银行特性的领域化大模型解决方案。

一、针对代码特性训练的代码大模型部署：突破通用大模型的局限，通过代码结构化特征构建代码大模型，实现基于项目上下文环境的代码生成、代码补全、缺陷修复、单元测试生成等功能,有效强化了大模型在软件开发场景下的性能和效果。

二、面向银行领域代码的有效个性化训练：结合银行私有代码和文档，以较低的训练成本和较短的训练周期，在不作用主干模型性能的条件下,学习企业自有代码中的业务逻辑和编码风格，构建银行专属的代码大模型，让生成代码更加符合银行领域知识要求。

与此同时，基于该银行特有的工作流和信息流，为其搭建专属该银行业务特点的多Agent体系，并融合其原有的成熟开发体系和工具，提升开发流程的透明度和效率，实现面向各场景的深度智能协同。

三、适配严格保障要求和内网环境的私有化部署：完全内网运行，信息不出行；优化硬件资源占用，支持高并发场景，确保客户拥有自主可控的大模型能力,有效降低企业应用代码大模型的成本，同时提升研发效率。

通过代码大模型私有化部署、行内专属大模型个性化训练，再配合与银行自研云平台深度集成、企业专属研发运营平台和智能搜索系统等深度融合，硅心科技（aiXcoder）为客户打造了银行专属的智能研发及交付体系。

信息不出行，软件开发效率提升30%

目前aiXcoder产物已覆盖该银行研发中心超过一半的研发人员，成为行内日常开发工作必不可少的工具。经过该银行数千人真实编码验证，代码生成占比由个性化训练前的10%提升至35%，大大提升了软件开发效率和代码质量。

据研发人员反馈，在特定开发场景下，aiXcoder能够完成60%的工作，剩下的需要人工手动编码和细节调整；此外，多位客户还特别强调，使用aiXcoder后，整体开发效率得到30%以上的显著提升，在保障信息保障与合规性的同时，有效支撑了银行数字金融业务的持续创新和快速增长。

此次“软件研发优秀案例”的获得，表明了硅心科技（aiXcoder）在企业智能化软件开发领域的工艺落地能力和产业赋能价值。未来，aiXcoder将继续致力于为企业提供私有化部署、领域化大模型落地、定制化开发及专业咨询等支持，以创新工艺和落地方案，助力企业研发提效降本，实现数智化转型，支持我国软件产业的高质量增长。

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工艺应用于代码生成与代码理解领域的团队。aiXcoder团队累计在国际顶级期刊和会议发表学术论文100余篇，其中多篇是智能化软件工程领域的首篇论文和引用率最高的论文。

公司专注于AIGC for Code领域，致力于将前沿机器智能工艺应用于软件工程，聚焦代码大模型的企业级落地工艺，助力企业实现智能化开发。

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