文/王强

以长江证券为研究对象，系统探讨金融科技在核心交易系统变更质量管理中的创新应用路径与实践成效。面对系统架构复杂、变更点海量、测试覆盖不足、风险评估依赖人工等挑战，公司构建了以AI-native为核心理念的智能变更质量管理平台，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，实现了从变更比对、影响分析、测试生成到稳定度评估的全流程智能化管控。通过体系化、流程化、平台化的系统建设，显著提升了变更效率与系统稳定性，降低了人为依赖与操作风险，为证券行业推进系统变更从“经验驱动”向“数智驱动”转型提供了可复制、可推广的实践范本。

一、研究背景

核心交易系统作为证券公司业务运营与风险控制的核心基础设施，承载着交易执行、账户管理、资金清算等关键职能，其稳定性、安全性与可靠性直接关系到资本市场的平稳运行与投资者权益保障。随着本市场深化改革持续推进、金融科技迭代加速、程序化交易需求激增以及监管合规要求日趋严格，核心交易系统面临着前所未有的运行压力与变更挑战。

据统计，2014年至2024年间，监管部门共对33家证券公司出具信息技术类罚单49张，其中信息安全事件相关罚单达34张，占比高达69%。这一数据凸显了证券公司信息系统，尤其是核心交易系统，在安全稳定运行方面的脆弱性，也反映出传统变更质量管理模式已难以适应日益复杂的系统架构与快速迭代的业务需求。

在此背景下，强化核心交易系统变更质量管理，构建智能化、体系化、流程化的管控机制，已成为证券行业数字化转型进程中亟待突破的关键课题。长江证券作为国内领先的综合型金融服务商，积极落实行业“全面管控信息系统变更风险”的要求，率先在核心交易系统变更质量管理领域开展金融科技应用的深度探索，致力于打造安全、高效、智能的系统变更管控新范式。

二、研究对象

（一）基本情况

长江证券成立于1991年，是经中国证监会核准的全国性、全牌照、全业务链证券公司，于2007年在深圳证券交易所主板上市（股票代码为000783），是中国第6家上市券商。经过30多年坚持不懈的努力，公司已发展成为一家实力雄厚、功能齐全、管理规范、业绩突出的全国性综合型金融服务商。

作为中国资本市场第一批成立的证券公司，公司始终坚持以客户为中心，依托齐全的业务资格以及领先行业的服务能力，为广大个人、机构投资者、企业及政府客户提供财富管理、投资银行、资产管理、研究、投资、国际业务等全方位综合金融服务。

目前，公司已建成涵盖证券经纪、投资银行、资产管理、基金、期货、私募股权投资、另类投资和海外业务等领域的证券金融控股集团架构，旗下拥有长江保荐、长江资管、长江资本、长江创新投资、长江期货、长证国际、长信基金等7家全资和控参股子公司，深度拓展国内业务市场，同时依托在港子公司不断扩大国际业务网络。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（其中证券分支机构279家，期货分支机构21家）。

公司以“服务实体经济发展、服务客户财富增长”为出发点，全面升级服务模式，打造长江特色，围绕“零售、机构、企业”三类客 户和“财富、机构、投行、自营、资管、国际”六大业务，推动业务突破与创新，致力于成为有特色的现代化投资银行。公司以资产配置为核心推进高净值财富管理，大力发展“产业+金融”模式的产业投行，推进机构客户服务，以平台化保障战略落地。

公司秉持“忠诚于党和国家、忠诚于企业、忠诚于客户”的价值理念，始终把“回报社会、反哺社会”的社会责任理念视为企业的神圣使命。在三十多年的稳健经营中，公司坚定做社会责任的践行者、倡导者、传播者，在守法、合规创造财富的同时感恩回馈社会，先后荣获“中国证券行业十大影响力品牌”“最佳社会责任券商”“中国上市公司价值百强”“中国证券市场20年最具影响力证券公司”等多项殊荣，在行业和市场上树立了良好的品牌形象。

（二）科技赋能与系统建设情况

长江证券始终秉持“科技驱动、智慧运营”的发展理念，在信息技术建设与金融科技应用方面持续投入、前瞻布局。公司高度重视核心系统的稳健性与安全性，将系统变更质量管理视为保障业务连续性与客户体验的关键环节。

近年来，随着公司业务规模扩大与产品复杂度提升，核心交易系统变更频率显著增加。以2024年为例，公司组织多批次系统升级，涉及账户、交易、两融、期权、转融通、内存清算等子系统的修改点超过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。面对如此庞杂的变更规模，传统依赖人工经验、文档规范与分散工具的质量管理方式已显得力不从心，通过技术革新构建智能、协同、高效的变更质量管理新体系，公司实现了核心系统变更零故障。

三、研究成果

（一）核心交易系统变更质量管理面临的问题

在系统复杂性提升、变更频率加快、监管要求趋严的多重压力下，传统核心交易系统变更质量管理模式在效率、精度与覆盖度等方面暴露出显著局限，主要体现在以下几个方面：

1.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

核心交易系统架构复杂、模块众多，其变更质量管理长期依赖资深技术人员的个人经验与分散的文档规范。培养一名能够独立承担系统变更评估的技术人员往往需要5–8年时间，知识传承门槛高，人员流动易导致经验断层。传统的知识沉淀机制缺乏体系化、流程化与平台化支撑，难以适应快速变化的业务与技术环境。

2.变更环节智能技术支撑不足，缺乏统一技术架构与标准接口

变更质量管理涉及代码、程序包、日志、数据库、文档等多类型数据，传统Agent应用在与外部数据对接时需大量定制化开发，缺乏标准接口与通信模型，导致开发效率低下、系统耦合度高、扩展性差，难以构建协同高效的智能技术支撑体系。

3.系统代码规模庞大且关系复杂，理解与问题定位效率低下

公司核心交易系统涵盖账户、存管、普通、信用、期权、基金理财、清算、经营管理等多个业务模块，代码规模达数百万行，模块间接口超17000个、参数超4000个。传统基于IDE的代码浏览方式无法直观呈现系统架构与调用关系，技术人员学习成本高，问题定位效率低，影响系统变更的快速响应与故障恢复。

4.变更点众多且关联复杂，人工评估难以全面覆盖风险

核心交易系统每次升级涉及数千甚至上万个修改点，涉及变更点多、业务面广、关联系统众多，传统基于人工经验的分析方法难以全面、精准地评估变更点对相关模块、接口、参数、表数据、业务功能以及业务流程的潜在影响，存在漏判、误判风险，为系统稳定运行埋下隐患。

5.测试案例设计效率低，覆盖不足影响测试可信度

核心交易系统每次变更升级时间周期约为2～3周，需要完成变更提议、变更评估、变更审批、变更实施等一系列流程，其中变更评估占用了超过70%的时间。而测试是评估系统变更风险的重要手段和依据，传统依靠人工设计测试案例的方式效率低下，占用大量测试资源和时间，难以对数千个修改点进行全覆盖测试，导致测试结果可信度降低，无法充分暴露潜在缺陷。

6.系统链路冗长复杂，缺乏多维度稳定性验证手段

核心交易系统调用链路长、依赖关系复杂，常规的单点压测与功能验证无法全面评估系统在异常扰动下的整体行为与稳定性，难以预防因微小异常引发的“雪崩”效应。行业内出现过一些问题案例，比如因很小的非功能性异常被逐渐放大，影响整个核心交易系统，直至系统雪崩；再比如因某外围系统性能短暂下降导致核心交易系统接口效率变低。

（二）金融科技驱动的智能变更质量管理解决方案

为解决上述问题，长江证券以“AI-native”为核心理念，紧密结合变更质量管理实际需求，通过理论创新与工程实践相结合，探索人工智能技术在核心交易系统变更质量管理中的创新应用，构建了集智能评估、知识图谱、自动化测试与混沌工程于一体的核心交易系统变更质量管理平台，实现变更全生命周期的智能化管控。

1.构建变更点分层评估模型与标准化管理流程

基于Jurgen Appelo复杂系统控制理论中的分解、分层、抽象方法，结合公司多年变更管理实践，构建了核心交易系统变更点分层评估模型。该模型从子系统、程序项、代码等多个维度对变更点进行定类、分层与定位分析，为变更点评估提供结构化框架。

2. 构建核心交易系统变更评估标准化流程及管理平台

引入PDCA循环（戴明环）方法论，在公司现有变更实施平台基础上，拓展需求确认、变更比对、测试升级、参数确认、缺陷分析、变更报告生成等功能，形成覆盖变更评估全流程的标准化、平台化管理体系，降低对个人经验的依赖，实现知识的体系化沉淀与复用。

3.打造AI-native智能技术支撑体系

将AI原生理念深度融入变更质量管控流程，通过模型上下文协议（MCP）构建具备认知协同能力的智能体矩阵。各Agent通过MCP实现上下文感知与知识共享，形成覆盖需求解析、代码分析、测试生成、影响预测等环节的智能决策网络。

（1）过程增强：构建需求智能解析、代码语义分析、测试用例自动生成等Agent模块，提升各环节自动化水平。

（2）闭环加速：建立变更影响预测模型，实现监控数据与测试反馈的闭环迭代与持续优化。

（3）知识沉淀：运用知识图谱技术构建系统变更知识中枢，实现缺陷模式、架构约束、性能基线等经验的数字化封装与智能推荐。

4.基于图检索增强生成实现系统认知与问题精准定位

通过代码解析构建核心交易系统知识图谱，以图形化方式呈现模块、接口、函数间的调用关系与依赖链路。结合图检索增强生成（Graph-RAG）技术，技术人员可根据报错信息快速定位相关节点与影响范围，大幅提升问题排查效率。知识图谱亦作为共享平台，支持团队协作与知识传承，为系统持续优化提供智慧支撑。

5.运用思维链技术智能评估变更风险

基于变更点分层评估模型，构建以修改单为实体的变更管理知识图谱。利用思维链（CoT）技术将修改说明分解为一系列子问题与推理步骤，逐步分析变更可能影响的模块、接口、菜单、参数及业务流程，并通过风险评估矩阵量化影响程度，辅助技术人员全面识别变更风险。

6.依托大模型智能体实现测试用例的智能生成与执行

构建“修改单—程序项—用例”三元映射模型，通过大模型智能体对修改单文档进行智能解析，自动生成功能测试用例，并集成数据管理、任务管理、执行管理与结果管理，实现测试全流程闭环。该系统支持测试任务的灵活配置、执行控制与结果分析，显著提升测试效率与覆盖度。

7.基于混沌工程构建系统稳定度评估体系

通过收集历史缺陷与常见故障场景构建混沌场景库，利用机器学习技术从监控指标与日志中提取特征，辅助设计混沌实验场景与扰动类型。通过主动注入故障、观测系统行为，评估系统在异常条件下的稳定性，识别架构薄弱点，并据此优化系统设计与应急预案，提升系统整体鲁棒性。

（三）实践成效与价值

通过金融科技在核心交易系统变更质量管理中的深度应用，长江证券实现了从“经验驱动”到“数智驱动”、从“人工审查”到“智能协同”、从“被动应对”到“主动评估”的三大跃迁，具体成效体现在：

1.提质：提升变更风险评估精准度与系统稳定性

智能变更风险评估模型可全面覆盖数千变更点，识别潜在影响范围，漏判率显著降低。知识图谱与大模型检索增强生成技术重塑系统认知与问题定位范式，系统问题定位时间缩短50%。混沌工程演练提前暴露系统脆弱点，通过针对性优化，核心交易系统可用率指标和可靠性指标保持100%。

2.增效：实现变更评估流程自动化与测试智能化

打造贯穿版本确认、变更比对、测试升级、参数确认、缺陷分析至报告生成全环节的核心交易系统变更质量管理平台，实现变更评估的自动化、平台化闭环管理，变更实施周期缩短约三分之一。变更实施协同工作机制减少跨部门沟通成本，提升变更决策效率。运用大模型技术，通过集成数据管理、任务管理、执行管理，实现“修改说明导入—用例设计—任务执行—结果展示”的测试全流程闭环管理，测试全流程耗时减少70%，显著提升测试效率与覆盖度。

3.降险：构建智能化变更风控防线与知识传承机制

全流程平台化管控减少人为操作失误，核心交易系统变更升级涉及业务参数确认实现线上化全覆盖，2024年400多项新增业务参数确认无一差错。知识图谱与AI-native架构实现专家经验的数字化沉淀与复用，降低技术人员流动带来的知识断层风险。运用混沌工程技术实现系统风险早发现、早预警、早处置，有效防范了系统变更风险。

4.赋能：激活核心交易系统数据资产，驱动业务创新

在系统变更过程中产生的代码、文档、测试用例、日志等各类数据，通过结构化治理与智能分析，被系统性地整合为高质量数据资产。这些数据不仅服务于变更质量管控，更通过智能分析模块，深入挖掘系统运行规律与业务行为特征，为产品设计优化、客户服务体验提升、业务流程再造等提供数据洞察与决策支持。平台基于数据驱动模式，推动系统架构持续演进与业务创新，助力公司从“经验驱动”向“数据驱动”运营模式转型，进一步增强业务敏捷性与市场竞争力。

（四）经验总结与展望

核心交易系统变更质量管理是一项涉及技术、流程、组织与文化的系统工程，其智能化转型并非一蹴而就。长江证券在实践过程中深刻认识到，系统建成仅是起点，持续运营、迭代优化与跨域协同才是价值实现的关键。未来，公司将从以下方面持续推进：

1.构建持续优化的技术迭代机制

建立变更质量版本管理、反馈收集与效果评估体系，根据业务变化与监管要求持续优化流程、更新规则、拓展场景，确保系统长效适配。

2.深化人机协同的运营模式

明确人工与智能体的职责边界，构建“机器擅处理、人擅判断”的协同机制，既发挥AI的高效与精准，又保留人类专家的灵活与洞察。

3.加强数据治理与知识融合

构建“采集—清洗—标注—应用”的数据治理闭环，提升输入数据质量；推动代码、文档、日志等多源知识的融合与联动，增强系统整体认知能力。

4.推动行业协同与生态共建

积极参与行业标准制定，推动核心交易系统变更质量管理平台在证券行业的交流与推广，共建安全、可靠、高效的核心系统生态，助力资本市场数字化转型。

长江证券通过金融科技在核心交易系统变更质量管理中的创新应用，不仅显著提升了系统稳定性、变更效率与风险防控能力，也为证券行业探索智能化系统变更质量管理提供了可复制、可推广的实践范本。在金融科技与资本市场深度融合的大背景下，以AI-native为代表的技术范式将持续赋能证券公司基础设施的智能化升级，为行业高质量发展注入强劲动力。（资讯）

编辑：孔德瑄