券商的数字化转型,赋能业务、降本增效是原始动力,而给投资者带来体验良好的优质服务,则是数字化转型落地的唯一途径。以财富管理业务的数字化转型为例,券商面临通道思维受限、业务向头部券商集中化、自营平台获客能力不足、用户增量红利消失、用户体验有待提升等等问题。可见仅靠粗放式的收取佣金无法满足券商未来发展的需求,也无法满足用户对服务需求。精细化运营需要强有力的科技赋能。
券商旗下的软件App,是数字化时代的直接产物,也是投资者接触最多的交易平台,可以看做证券公司的掌上缩影。软件App的用户体验对券商来说至关重要。而券商的产品质量管控体系则为基础体验的提升提供了有力的保障。据记者了解恒泰证券金科团队推出基于组件化和微服务化能力,代码同构的九点半App和基金大师App,差异化服务于传统股债基场景以及专注基金场景。基于组件化微服务化进行原子级别测试,使提升总体质量变得更可控。
券商服务集群体系比较复杂,在整个DevOps建设过程中,需要自研团队结合自身服务情况以及三方供应商服务做好全链路监控及各个环节的测试研发支持。这其中是自研还是基于开源框架建设或是选择三方厂商,还是要根据实际目标出发,比如接口测试,我们建设了最简化的页面版本,上传excel格式的用例样本,虽然比较简陋但是足以完成接口自动化测试的目的。
像是CR机制、压力测试、单元测试、全链路日志、日志染色等成熟的开源框架较多,但兼容性测试、精准测试、UI自动化测试特点是,业务关联性较强、人工成本较高、工具专业化强。我们会选择优秀的供应商一同建设,比如在云测试领域深耕多年的Testin云测。它最近开发出的移动端自动化测试平台在应用中有很多可取之处。
1. 基于自然语言的自动化脚本
相比于基于编程的自动化脚本,自然语言脚本的核心价值是降低了测试工程师编写、录制和维护脚本时的上手难度。用纯中文书写的方式编写脚本,只需要编写类似“点击登录”,“滑动2次”的中文脚本就能完成测试用例的编写,不仅降低了脚本维护成本,而且利用自然语言的优势,编写效率高,易理解,易维护。
2. 基于深度学习的OCR识别和图像识别AI引擎
传统的OCR文字识别很大的局限性就是文字识别率不够高。而近几年随着深度学习的发展,海量训练数据和深度神经网络算法结合起来,给实现高精度文字识别提供了契机。为了实现99%以上的文字识别精度,关键点在于获取千万级别的文字标注数据,以及使用合适的神经网络模型并针对性进行性能优化。
在获取训练数据方面,利用Testin云测的移动端自动化测试平台,可以获取千万张级别的App、Web端截图标注数据,并基于数据增强技术生成了大量衍生场景的数据(例如文字加粗、文字变色等),为训练高精度OCR模型奠定了数据基础。
3. 支持iOS和安卓跨平台脚本复用
在实现了高精度OCR文字识别和图标识别模型之后,自动化测试平台可以抛弃基于iOS和安卓控件框架的底层控制引擎,完全基于iOS和安卓App的文字和图像特征来进行待测试对象的识别。也就是说,只要iOS和安卓的App UI功能一样的情况下,就可以基于同一套自动化测试脚本来进行App的功能测试,从而实现iOS和安卓的脚本跨平台复用,从而将脚本的开发和维护效率提升接近一倍,而不再需要分别维护iOS和安卓两套脚本。
据报道,恒泰证券经过长时间和Testin云测在业务测试用例等方面的共同打磨,移动端APP的稳定性、兼容性都获得较好的建设成功,常规兼容性测试覆盖600台安卓、100台苹果手机,满足了市面上绝大多数手机的兼容测试要求,释放了大量团队质量部门兼容性测试的人工成本,且执行时间短,可以满足周发版的迭代需求。在UI自动化测试上提供了完善的工具化平台,日常巡检可以建立在自动化测试平台基础上建设,是日常客户端巡检、智能客户端自查自省能力的有效补充。
尽管证券行业在数字化转型中已取得初步成效,但与我国银行业或境外领先机构相比,在数字技术应用领域仍存在较大差距, 根据艾瑞咨询的数据显示, 2019年底,证券行业信息技术人才占行业注册人员数量的3.75%%,而国外很多资产管理机构科技人员占比达30%以上。只有引导、支持有实力、有能力的头部券商,加大证券信息技术研发投入,参与行业基础设施建设和系统功能开发,为行业提供信息技术第三方服务,引领行业向创新驱动发展转型,加快行业数字化体系建设,助力打造行业新的增长极,而云测试将会是券商数字化转型的重要一站。
