AI遇上高合規行業：金融、通信、能源的研發轉型為何比想象中更快

??深響原創 · 作者｜呂玥

AI Coding正加速重塑研發范式。Stack Overflow 2025年開發者調查顯示，84%的開發者已在使用或計劃使用AI輔助編碼工具，“人機共融”正從概念走向日常。

但在金融、通信、能源這類行業，事情卻沒那么簡單。

首先這類行業對穩定性要求高，通信骨干網和基站調度會要求全天候不間斷運行，金融核心系統里一行代碼漏洞就可能導致數億損失。其次合規審計嚴苛，AI每一次決策都必須經得起審計。而且數據安全是紅線，很難利用公有云AI工具。再加上企業業務流程復雜、組織架構龐大、歷史代碼和文檔散落各處……AI落地難幾乎是必然。

困境確實存在，但困境不等于無解。

2026年6月Force大會，TRAE企業版完成了從“AI編程工具”到“企業AI生產力平臺”的戰略升級。銀河證券、亞信科技、尚博信科技這三家分別來自金融、通信、能源的頭部企業同臺分享，用真實落地數據，打破了行業AI落地難的認知偏差。

銀河證券：金融行業AI coding的“實戰”

引入AI之前，銀河證券的研發團隊和大多數企業一樣，卡在相似的記憶負擔重、調試耗時久、重復勞動多等效率瓶頸里。

等AI來了，銀河證券又遇到了三道坎：一是核心交易和風控代碼絕對不能出內網；二是規范與標準缺失，團隊成員各自摸索，提效效果參差不齊；三則是工具鏈割裂，已有工具彼此孤立，開發人員頻繁切換。

對應來看，安全是AI進入銀河證券的第一道關。

銀河證券依托TRAE企業版構建了安全高效的本地化部署方案。方案將開發代碼、業務數據及模型均置于內網環境，充分保障數據安全與合規性。同時借助TRAE的外部記憶功能，對內部知識資產進行深度整合——將代碼倉庫、API文檔、歷史PRD等核心數據在內網完成向量化索引構建，讓AI能夠深度“理解”銀河證券的業務邏輯與技術語境。如此一來，AI既能“懂”銀河證券，也有足夠數據支持準確理解和生成代碼，又全程不違反數據不出域的要求。

合規審查機制也同步建立了起來。

AI生成的每一段代碼都按Skills庫中定義的審查標準自動校驗，且全程可追溯，全部留痕。“AI生成”不是免責理由，但“AI生成、人工評審、全程記錄”可以成為合規的開發方式。

安全底座打好之后，銀河證券的AI落地進入組織推廣階段。

銀河證券研發效能負責人黃金澤介紹，Vibe Coding讓開發者從代碼編寫者變成了AI協作者，但代碼量漲了，工程節奏卻沒同步變快。于是銀河證券轉向SDD（規格驅動開發），要求開發者在編碼前先寫好結構化的規格文檔，AI再按規格生成代碼。

銀河證券研發效能負責人黃金澤

這套框架很快在子賬戶與融券系統重構這個場景中得到驗證。這是銀河證券跨境交易的核心支撐，系統復雜度高、業務邏輯敏感。團隊借TRAE的SDD工作流，重構周期從原預計的4個月壓縮到2個月，AI代碼采納率后端78%、前端98%，Bug率下降25%，單元測試覆蓋率提升30%。在代碼安全方面表現出色，好于95%的項目。同時券池規模和服務客戶量均擴大了20倍。

隨后，團隊將這套方法論快速復制到了多個項目之中，機構客戶服務門戶的代碼采納率達到95%，交付周期縮短一半；基金管理人項目代碼采納率達到100%，交付周期縮短70%；客戶拜訪手冊項目前端采納率大于95%、后端100%，交付周期縮短40%。

項目實踐之外，銀河證券還搭建了組織級AI賦能體系。Skill Market將41個經過驗證的Skill模板放至企業內部公共倉庫，涵蓋需求分析、代碼生成、代碼審查與測試等常用場景；MCP打通了項目管理、Wiki、代碼倉庫、CICD流水線、安全檢查等傳統工具。還有AI4SE平臺，作為Web端AI Agent能自動完成需求拆解、任務分配，甚至人效分析。

整體來看，TRAE企業版在銀河證券的運用已貫穿需求理解到測試審查的全鏈路，這也印證了TRAE企業版“企業AI生產力平臺”的升級。

亞信科技：讓AI更“懂”通信巨頭

亞信科技在通信行業深耕三十多年，服務四大運營商，數萬名研發工程師、數千個并行項目，體量龐大。因此在展開AI研發時也面對著三個層層遞進的難題：

一是知識散斷。代碼倉庫、API文檔、設計規范、歷史PRD、故障復盤散落各處，沒有統一的結構化沉淀。

于是，TRAE企業版首先就是幫亞信科技實現了企業知識私有化能力，把所有內部知識資產在企業內網完成向量化索引，全過程數據不出內網。AI從“通用助手”變成了“懂亞信”的專屬能力。

第二個難題是工具碎片化和協同斷層。亞信科技之前用過多種AI coding工具，員工個人提效沒問題，但對管理者來講做不到量化。亞信科技運營商服務事業群總工程師王愛民直言，選TRAE企業版的核心訴求之一就是“全域統一入口、統一標準、統一規范”。只有統一平臺，才能把個人能力轉化為組織能力。

亞信科技借助TRAE的多Agent編排能力，形成了從需求分析到編碼、測試、評審、運維的端到端智能研發流水線，配套效能數據看板、內訓體系和最佳實踐庫，確保組織級推廣落地，3個月內覆蓋了全業務線數千名研發人員。

第三個難題是效果度量。王愛民特別提到：“代碼生成率容易誤導老板，貢獻率才是真正有意義的數據。”亞信科技曾專門排查貢獻率，發現員工在TRAE里生成代碼后提交是在流水線里完成的，貢獻率就不被計入。“真正應該看的是SDLC——整個全生命周期全部要量化。”

建立度量體系之后，亞信科技借助TRAE的效能度量加上Skills庫沉淀——DORA四指標加AI專屬效能指標，讓提效從“感覺變快了”變成可量化、可追蹤；Skills庫把個人最佳實踐沉淀為組織可復用的資產。最終，千行代碼缺陷率降低了35%，單測覆蓋率提升了27個百分點——而通信行業的平均水平只有25%到30%。

亞信科技運營商服務事業群總工程師王愛民

回過頭來看，亞信科技的判斷很清晰：“TRAE對我們來講不僅僅是一個工具，而是亞信科技邁向AI Native研發組織的起點。”

尚博信科技：能源大項目交付高效且合規

能源行業，尚博信科技也是因TRAE受益的代表。這家公司聚焦能源行業十五年的數字化解決方案服務商，一千多人的技術團隊，平均每年交付三百多個項目。

尚博信科技AI與先進制造事業部總經理蘇德良表示：“過去20年我們一直在升級工具，現在真正被升級的是研發系統本身。工具的升級是平滑的，而系統的升級往往是被逼出來的。”

尚博信科技AI與先進制造事業部總經理蘇德良

之所以是“被逼出來”，首個痛點在項目體量太大，串行交付模式跑不動。傳統串行瀑布模式下，需求、設計、開發、測試、上線排隊等待，周期越拉越長。

尚博信科技借助TRAE，把交付模式從串行瀑布轉向AI并行驅動。結果就是AI生成了70%以上的業務代碼，團隊從80人減到50人，交付周期從18個月壓到了10個月，縮短44%。

第二個痛點是合規門檻高。等保三級測評、信創適配、零缺陷上線……在能源行業，每一條都是必須通過的硬性要求。AI寫的代碼質量，到底能不能過得了這些合規檢查？

尚博信科技借助TRAE實現了質量左移——把質量保障從測試階段提前到編碼階段。編碼階段就能發現80%以上的缺陷，提前把質量問題攔截住。最終，等保三級一次通過、信創適配一次通過、零缺陷上線。蘇德良表示：“在能源行業，三個'一次通過'非常罕見。”

第三個痛點是協同成本高、知識資產流失快、人才短板突出。能源項目業務和技術高頻協作，溝通成本巨大；項目周期長，人員流動導致知識資產流失嚴重。蘇德良觀察到大項目里面真正難交付的點不是寫代碼，往往是對不齊。業務說不清想要做啥，開發聽不懂。業務知識全在老員工腦子里，一個人走了知識立馬清零。

借助TRAE，尚博信科技重塑了協作流程——業務與技術實現無縫對話，知識資產自動沉淀，評審效率提升5倍以上，新人獨立產出周期縮短50%。大量重復性、標準化的工作被AI承擔，團隊開始把精力放在更高價值的事情上。

三個行業，有同樣的難點，也有所處行業獨特的合規痛點。但三家企業借助TRAE企業版，都在各自的行業里找到了對應的解法，每個解法都有可追溯的數據成果。

強監管正是檢驗AI工具是否真正成熟的標尺。回過頭看，金融、通信、能源這些最難啃的行業，反而成了檢驗TRAE企業版能力的試金石。