文章核心观点 - 长江证券构建了以AI-native为核心理念的智能变更质量管理平台，以应对核心交易系统变更在复杂性、效率、风险评估和测试覆盖等方面的挑战 [2] - 该平台融合模型上下文协议、大模型智能体、图检索增强生成、思维链及混沌工程等关键技术，实现了变更全流程的智能化管控 [2] - 通过该平台的实践应用，公司实现了从“经验驱动”向“数智驱动”的转型，显著提升了变更效率与系统稳定性，为证券行业提供了可复制的实践范本 [2][37] 研究背景 - 核心交易系统是证券公司业务运营与风险控制的核心基础设施，其稳定性直接关系到资本市场的平稳运行 [3] - 2014年至2024年间，监管部门对33家证券公司出具的信息技术类罚单达49张，其中信息安全事件相关罚单34张，占比高达69%，凸显了系统安全稳定运行的脆弱性 [3] - 市场深化改革、金融科技迭代加速、程序化交易需求激增以及监管趋严，使得传统变更质量管理模式难以适应需求 [3] 研究对象基本情况 - 长江证券成立于1991年，于2007年在深圳证券交易所主板上市，是中国第6家上市券商 [4] - 公司已建成证券金融控股集团架构，旗下拥有7家全资和控参股子公司 [5] - 截至2025年6月末，公司在全国31个省、自治区、直辖市的160个城市设有300家分支机构 [5] 科技赋能与系统建设情况 - 公司秉持“科技驱动、智慧运营”理念，高度重视核心系统的稳健性与安全性 [7] - 以2024年为例，公司核心交易系统升级涉及修改点超过13400个，新增或变更业务参数超400个，新增功能接口超650个，新增数据字典超130个，新增数据表超1480张 [7] - 面对庞杂的变更规模，公司通过技术革新构建了智能变更质量管理新体系，实现了核心系统变更零故障 [7] 传统变更质量管理模式的问题 - 系统变更质量管理依赖个人经验与文档，缺乏体系化平台支撑，培养一名能独立承担评估的技术人员需5–8年 [8] - 变更环节缺乏统一技术架构与标准接口，导致开发效率低下、系统耦合度高 [9] - 核心交易系统代码规模达数百万行，模块间接口超17000个、参数超4000个，传统方式理解与问题定位效率低下 [10] - 每次升级涉及数千甚至上万个修改点，人工评估难以全面覆盖风险，存在漏判、误判风险 [11] - 变更评估占整个升级周期超过70%的时间，传统人工设计测试案例效率低下，覆盖不足影响测试可信度 [12] - 系统链路冗长复杂，常规单点验证无法全面评估异常扰动下的整体稳定性 [13] 智能变更质量管理解决方案 - 构建变更点分层评估模型与标准化管理流程，为变更点评估提供结构化框架 [15] - 引入PDCA循环方法论，形成覆盖变更评估全流程的标准化、平台化管理体系 [17] - 打造AI-native智能技术支撑体系，通过模型上下文协议构建具备认知协同能力的智能体矩阵 [19] - 基于图检索增强生成实现系统认知与问题精准定位，大幅提升问题排查效率 [20] - 运用思维链技术智能评估变更风险，通过风险评估矩阵量化影响程度 [22] - 依托大模型智能体实现测试用例的智能生成与执行，测试全流程实现闭环管理 [24] - 基于混沌工程构建系统稳定度评估体系，主动注入故障以识别架构薄弱点 [26] 实践成效与价值 - 提质：系统问题定位时间缩短50%，核心交易系统可用率指标和可靠性指标保持100% [29] - 增效：变更实施周期缩短约三分之一，测试全流程耗时减少70% [30] - 降险：2024年400多项新增业务参数确认实现线上化全覆盖且无一差错 [31] - 赋能：激活核心交易系统数据资产，为产品设计优化、客户服务体验提升等提供数据洞察 [32] 经验总结与展望 - 未来将构建持续优化的技术迭代机制，确保系统长效适配 [33] - 深化人机协同的运营模式，明确人工与智能体的职责边界 [34] - 加强数据治理与知识融合，提升输入数据质量并增强系统整体认知能力 [35] - 推动行业协同与生态共建，积极参与行业标准制定，助力资本市场数字化转型 [36]