В современную эпоху стремительного развития финансовых технологий, обеспечение надежности и безотказной работы программных продуктов становится первостепенной задачей для компаний. Особенно это важно для платежных систем, где каждый сбой способен привести к серьезным финансовым и репутационным потерям. В этой связи Cashfree Payments, один из лидеров рынка платежей и API-банкинга в Индии, применила инновационные технологии генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации процесса тестирования. Данный подход позволил сэкономить свыше 160 часов ручного тестирования за два квартала и значительно улучшить качество и масштабируемость программных продуктов. Надежность – основа доверия клиентов в финтех-сфере.
Cashfree Payments обрабатывает ежемесячно свыше 350 миллионов транзакций, поэтому стабильность системы и максимальная точность работы становятся главными показателями успешности. Одним из краеугольных камней, обеспечивающих надежность, является тщательное тестирование программного обеспечения. С ростом числа функций и усложнением продуктов традиционные методы ручного создания тест-кейсов начали становиться все менее эффективными. Ручная генерация тестов оказалась крайне трудоемкой, подверженной человеческим ошибкам и ограниченной в масштабах и скорости. В ответ на эти вызовы Cashfree Payments запустила инновационный проект интеграции крупных языковых моделей (LLM), в частности GPT-4o-mini от OpenAI, в их процессы контроля качества.
Это позволило создать автоматизированное решение для генерации тест-кейсов, способствующее увеличению охвата тестированием и сокращению временных затрат. Основной целью данного решения стало повышение качества покрытия тестами с минимальным ручным вмешательством. В основе лежит технология «prompt engineering», при которой создаются тщательно продуманные запросы к языковой модели с необходимым контекстом и требованиями. За счет этого генерируются максимально релевантные тестовые сценарии с учетом отраслевых стандартов и специфики проекта. Особое внимание уделяется созданию комплексных и контекстно осмысленных тестов, способствующих обнаружению скрытых дефектов и увеличению надежности систем.
Ключевой особенностью решения Cashfree Payments стала интеграция с привычными для команды инструментами, в частности с Google Sheets. Генерируемые тестовые случаи автоматически выгружаются в таблицы, что обеспечивает удобство для совместного просмотра, редактирования и валидации. Такой подход обеспечил прозрачность и легкость работы, позволил упростить процессы согласования и повысить вовлеченность всех участников тестирования. Также внедренная архитектура построена на асинхронной обработке запросов. Это позволяет параллельно обрабатывать множество запросов на генерацию тестов, эффективно использовать ресурсы и значительно ускорять работу.
Для обхода ограничений по размерам запросов к модели GPT-4o-mini система разбивает запросы на сегменты и отправляет их поочередно. Такой подход помогает не терять точность и глубину тестов, несмотря на высокую скорость работы. Использование OpenAPI спецификаций стало дополнительным преимуществом. Они позволили стандартизировать взаимодействие с сервисом и унифицировать формат передаваемых данных, что упростило интеграцию решения с другими системами компании. Открытый и стандартизированный API-интерфейс обеспечил гибкость и масштабируемость сервиса.
Результаты внедрения искусственного интеллекта в процесс тестирования превзошли ожидания. За первый период использования системы удалось покрыть тестами около 60 различных программных функций и сгенерировать порядка 1000 тестов, что дало экономию порядка 160 часов ручной работы — эквивалент около 20 полноценных рабочих дней. Это позволило инженерам сосредоточиться на более сложных и критичных аспектах разработки, оптимизировать рабочие процессы и повысить общую производительность. Кроме этого, решение открывает новые возможности для дальнейшего развития. В будущем Cashfree планирует интегрировать углубленное обогащение данных с использованием OpenAPI спецификаций, что поможет создавать еще более точные и контекстно релевантные тесты.
Также рассматривается возможность автоматизации сбора и обработки данных из разнообразных источников, таких как документация, пользовательские истории и системные дизайны, что ускорит процесс и снизит человеческий фактор. Еще одним перспективным направлением является обучение моделей на основе существующих автоматизированных скриптов тестирования. Это позволит языковым моделям учиться на реальных сценариях и лучше понимать специфические требования проектов, создавая более адаптивные и качественные тестовые решения, приближенные к реальным условиям эксплуатации. Таким образом, внедрение генеративного ИИ в тестирование в Cashfree Payments стало примером того, как современные технологии помогают значительно повысить качество, надежность и скорость разработки сложных программных решений в сфере финтех. Компания не только сэкономила массу времени и ресурсов, но и сделала шаг к новому стандарту корпоративного тестирования, где искусственный интеллект становится надежным партнером инженеров.
Эта история подтверждает важность инноваций в области автоматизации и показывает потенциал ИИ для решения давно существующих проблем в индустрии программного обеспечения. Опыт Cashfree Payments вдохновляет другие компании следовать по пути цифровой трансформации и использовать возможности больших языковых моделей для улучшения процессов разработки и обеспечения качества. Нельзя недооценивать значение надежного тестирования в масштабных высоконагруженных системах, которые обслуживают миллионы клиентов и обрабатывают огромные объемы данных. Интеграция ИИ в эти процессы становится необходимым шагом для обеспечения конкурентоспособности, безопасности и удовлетворенности пользователей. Cashfree Payments задает тренд для всего рынка финтех, демонстрируя, как качественные технологические решения создают долгосрочную ценность для всех участников экосистемы.
В дальнейшем можно ожидать, что подобные технологии будут активно развиваться, а опыт Cashfree Payments станет отправной точкой для создания новых инструментов и методов в области тестирования программного обеспечения. Это позволит индустрии идти в ногу с развитием и создавать продукты, соответствующие самым высоким стандартам качества и надежности.
