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。
相关攻略
硅心科技与某国有银行合作，通过部署专用大模型、结合银行私有数据进行个性化训练，并实现安全私有化部署，构建了专属智能研发体系。该方案使银行数据不出行，AI生成代码占比提升至35%，整体开发效率提高超30%，有效解决了金融行业在效率、安全与定制化方面的核心挑战。
9月4日，硅心科技（aiXcoder）近日宣布推出领域化程序分析平台，旨在通过上下文工程技术解决大模型在企业软件开发中的领域知识缺失问题。该平台可整合企业代码库、设计文档、API规范等多源数据，通
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