В современном мире финансовых технологий надежность и стабильность сервисов играют ключевую роль для укрепления доверия пользователей. Компания Cashfree Payments, лидер в области платежных решений и API-банкинга в Индии, обрабатывающая свыше 350 миллионов транзакций в месяц, понимает, насколько критично обеспечить безупречное качество своих продуктов. Каждая транзакция несет не только финансовую ценность, но и репутацию бизнеса, а также ожидания миллионов клиентов. Поэтому высококачественное тестирование становится важнейшим элементом инженерного процесса компании. Традиционные методы генерации тестовых кейсов, основанные на ручной работе, на определенном этапе перестали соответствовать требованиям быстрорастущего и сложно устроенного программного обеспечения.
Ручное создание тестов оказалось трудозатратным, подверженным человеческим ошибкам и ограниченным в масштабировании. Команда Cashfree Payments приняла решение переосмыслить процесс тестирования, внедрив инновационные методы с использованием генеративного искусственного интеллекта. Основу решения составила интеграция моделей естественного языка, в частности, GPT-4o-mini от OpenAI, способной не только генерировать тестовые сценарии высокого качества, но и обрабатывать большие объемы информации. Эта модель обладает впечатляющим контекстным окном до 128 тысяч токенов, что позволяет учитывать обширные спецификации API и максимально точно отражать требования к тестам. За счет оптимального соотношения стоимости и производительности GPT-4o-mini стала идеальным техническим выбором для компании.
В результате была разработана внутренняя система автоматической генерации тестов, которая позволяет не просто создавать базовые проверки, а выстраивать высококачественные сценарии, ориентированные на актуальные задачи и ограничения продуктов. Автоматизация тесткейсов освободила инженеров по тестированию (SDETs) от рутинных операций и позволила сосредоточиться на более сложных и критичных аспектах программного обеспечения. Особенностью решения Cashfree Payments стала глубокая интеграция с рабочими инструментами команды. Генерируемые тесты автоматически размещаются в Google Sheets, что обеспечивает прозрачность, удобство доступа, совместную работу и актуализацию тест-кейсов в реальном времени. Такой подход способствует более эффективному взаимодействию между командами разработки и тестирования.
Архитектурно система построена на асинхронной обработке запросов генерации тестов, что позволяет масштабировать нагрузку, обеспечивать быструю реакцию и высокий уровень параллелизма. Для преодоления ограничений по объему входных данных запросы разбиваются на блоки и последовательно отправляются в модель, что не снижает качество и полноту создаваемых тестовых сценариев. В техническом аспекте служба тестогенерации построена на FastAPI, что гарантирует удобство внедрения и расширяемость для различных проектов внутри компании. Пользователи запускают генерацию тестов через API, указывая параметры, такие как описание тестируемого API, cURL-команда, номер задачи в системе управления проектами и дополнительные настройки. После обработки они получают ссылку на документ с готовыми тест-кейсами.
Одним из ключевых достижений стало сокращение времени ручного тестирования более чем на 160 часов за два квартала, что эквивалентно почти полному месяцу рабочего времени команды. Этот результат явился убедительным подтверждением эффективности использования ИИ на практике и значительного повышения производительности. Автоматизация также позволила быстрее достигать целевых показателей покрытия тестами, обеспечивая более стабильную работу продуктов. Кроме повышения эффективности, генеративный искусственный интеллект помог снизить ошибки и субъективные пробелы, свойственные традиционным методам. Автоматически сгенерированные тесты обеспечивают более полное покрытие различных сценариев использования API, включая краевые и нестандартные ситуации, что обеспечивает повышенную надежность и безопасность системы.
Команда Cashfree Payments активно развивает текущее решение, планируя дополнительно внедрять обогащение данных на основе OpenAPI спецификаций, что позволит автоматически извлекать ключевую информацию о путях, параметрах и схемах ответов API. Такой подход обещает увеличить релевантность и точность генерируемых тестов, еще больше снизив ручное участие. Дальнейшие планы также включают автоматизацию обработки и анализа различных типов исходных данных — системных требований, пользовательских историй и проектной документации. Использование передовых алгоритмов обработки естественного языка (NLP) позволит ускорить и упростить трансформацию исходной информации в тестовые кейсы, обеспечивая гибкость и адаптивность к меняющимся потребностям разработки. Еще одним вектором развития стало обучение моделей на примерах автотестов, чтобы повысить понимание специфики конкретных проектов и умение создавать сценарии, максимально соответствующие реальным условиям эксплуатации.
Такой итеративный подход способствует постоянному улучшению качества и полноты тестов. Опыт Cashfree Payments демонстрирует, как грамотное применение современных технологий искусственного интеллекта может не только повысить качество программных продуктов, но и существенно оптимизировать рабочие процессы инженерных команд, делая их более продуктивными и сокращая издержки. В условиях жесткой конкуренции в финансовом секторе скорость вывода новых функций при сохранении высочайшего уровня надежности становится конкурентным преимуществом. Использование генеративного ИИ в тестировании — стратегический шаг, который позволяет компаниям идти в ногу со временем и соответствовать высоким ожиданиям пользователей. Таким образом, успех Cashfree Payments – это показатель того, как инновационные технологии трансформируют традиционные процессы разработки и тестирования ПО, помогая создавать более качественные и устойчивые решения, а также расширять возможности команд для более глубокого анализа и повышения ценности конечного продукта.
Следующие этапы развития AI-ориентированного тестирования обещают сделать этот подход еще более универсальным и эффективным, продолжая расширять границы возможного в сфере финансовых технологий и за ее пределами.
