介紹智能代碼大模型的發(fā)展歷程和代碼編程輔助演進變化，以及當前智能代碼大模型金融領域應用實踐，根據(jù)智能代碼大模型在金融領域的挑戰(zhàn)提出政策建議

智能代碼大模型發(fā)展歷程與代碼編程輔助演進

發(fā)展歷程

自2015年起，AI模型就已被應用在編程開發(fā)場景；2023年初，軟件行業(yè)大模型覆蓋度僅有約10%，隨著ChatGPT等大模型的發(fā)展，2023年底這個覆蓋度已達到約70%；目前智能代碼大模型在軟件開發(fā)場景的平均提效幅度約為30%，從AI參與的維度來看，剛剛進入L3級別，預計2025年底提效幅度將達到90%以上。

代碼編程輔助演進

2021年6月29日之前，智能代碼輔助工具處于1.0時代，作為簡單的代碼提效工具，主要面向開發(fā)人員，提效幅度有限；2021年6月至2024年4月進入2.0時代，以Github Copilot為代表的基于大語言模型的編碼輔助，能夠續(xù)寫代碼、提供技術問答等，但仍需較多人工干預；2024年4月至今來到2.5時代，已實現(xiàn)全面編程輔助，以Devin為代表的多智能體軟件工程師，能夠自我協(xié)同完成部分開發(fā)任務，但仍未完全替代開發(fā)團隊；預測到2025年底將實現(xiàn)全流程業(yè)務代碼生成，多模態(tài)、多智能體的大模型將覆蓋項目級開發(fā)，大幅提升開發(fā)效率。

智能代碼大模型金融領域應用實踐

當前，銀行、基金、私募基金、投行、證券公司都已開始使用智能編程工具。同花順也已自研代碼大模型，并應用在整個公司的開發(fā)流程中，目前使用人數(shù)超1100人，已占公司有效開發(fā)人數(shù)的60%左右，每月超過30萬行代碼由AI生成并上線，每月超三分之一的代碼由大模型生成，其中全流程金融業(yè)務代碼的生成能夠提升至少60%的研發(fā)效率。

智能代碼大模型在金融領域挑戰(zhàn)及政策建議

代碼大模型在金融領域的挑戰(zhàn)

一是高質量金融項目、架構、文檔、代碼數(shù)據(jù)獲取難度高，數(shù)量少；二是金融領域對結果精度要求高，但大模型對項目、架構的理解和生成能力較差；三是對使用人員綜合能力要求更高，需要既是開發(fā)專家又是金融業(yè)務專家，并且懂產品和設計；四是對開發(fā)團隊要求更高，需沉淀標準化業(yè)務代碼組件；五是對大模型的能力全面性要求更高，包括金融業(yè)務知識、取數(shù)能力、計算能力、金融邏輯推理能力等。

代碼大模型在金融領域的政策建議

一是引導行業(yè)數(shù)據(jù)合作，促進機構間市場公開金融數(shù)據(jù)的流通共享；二是加大金融領域大模型的算力扶持力度，在所有垂直行業(yè)中，金融數(shù)據(jù)及相關代碼數(shù)據(jù)體量大，獲取難度較大；三是針對垂直領域大模型快速發(fā)展對該領域造成的潛在影響進行提前干預和引導；四是關注特定垂直領域大模型的安全、信創(chuàng)。

（作者系浙江核新同花順網絡信息股份有限公司首席專家，本文由浙江數(shù)字經濟百人會供稿。）