作者｜吕玥

AI Coding正加速重塑研发范式。Stack Overflow 2025年开发者调查显示，84%的开发者已在使用或计划使用AI辅助编码工具，“人机共融”正从概念走向日常。

但在金融、通信、能源这类行业，事情却没那么简单。

首先这类行业对稳定性要求高，通信骨干网和基站调度会要求全天候不间断运行，金融核心系统里一行代码漏洞就可能导致数亿损失。其次合规审计严苛，AI每一次决策都必须经得起审计。而且数据安全是红线，很难利用公有云AI工具。再加上企业业务流程复杂、组织架构庞大、历史代码和文档散落各处……AI落地难几乎是必然。

困境确实存在，但困境不等于无解。

2026年6月Force大会，TRAE企业版完成了从“AI编程工具”到“企业AI生产力平台”的战略升级。银河证券、亚信科技、尚博信科技这三家分别来自金融、通信、能源的头部企业同台分享，用真实落地数据，打破了行业AI落地难的认知偏差。

银河证券：金融行业AI coding的“实战”

引入AI之前，银河证券的研发团队和大多数企业一样，卡在相似的记忆负担重、调试耗时久、重复劳动多等效率瓶颈里。

等AI来了，银河证券又遇到了三道坎：一是核心交易和风控代码绝对不能出内网；二是规范与标准缺失，团队成员各自摸索，提效效果参差不齐；三则是工具链割裂，已有工具彼此孤立，开发人员频繁切换。

对应来看，安全是AI进入银河证券的第一道关。

银河证券依托TRAE企业版构建了安全高效的本地化部署方案。方案将开发代码、业务数据及模型均置于内网环境，充分保障数据安全与合规性。同时借助TRAE的外部记忆功能，对内部知识资产进行深度整合——将代码仓库、API文档、历史PRD等核心数据在内网完成向量化索引构建，让AI能够深度“理解”银河证券的业务逻辑与技术语境。如此一来，AI既能“懂”银河证券，也有足够数据支持准确理解和生成代码，又全程不违反数据不出域的要求。

合规审查机制也同步建立了起来。

AI生成的每一段代码都按Skills库中定义的审查标准自动校验，且全程可追溯，全部留痕。“AI生成”不是免责理由，但“AI生成、人工评审、全程记录”可以成为合规的开发方式。

安全底座打好之后，银河证券的AI落地进入组织推广阶段。

银河证券研发效能负责人黄金泽介绍，Vibe Coding让开发者从代码编写者变成了AI协作者，但代码量涨了，工程节奏却没同步变快。于是银河证券转向SDD（规格驱动开发），要求开发者在编码前先写好结构化的规格文档，AI再按规格生成代码。

银河证券研发效能负责人黄金泽

这套框架很快在子账户与融券系统重构这个场景中得到验证。这是银河证券跨境交易的核心支撑，系统复杂度高、业务逻辑敏感。团队借TRAE的SDD工作流，重构周期从原预计的4个月压缩到2个月，AI代码采纳率后端78%、前端98%，Bug率下降25%，单元测试覆盖率提升30%。在代码安全方面表现出色，好于95%的项目。同时券池规模和服务客户量均扩大了20倍。

随后，团队将这套方法论快速复制到了多个项目之中，机构客户服务门户的代码采纳率达到95%，交付周期缩短一半；基金管理人项目代码采纳率达到100%，交付周期缩短70%；客户拜访手册项目前端采纳率大于95%、后端100%，交付周期缩短40%。

项目实践之外，银河证券还搭建了组织级AI赋能体系。Skill Market将41个经过验证的Skill模板放至企业内部公共仓库，涵盖需求分析、代码生成、代码审查与测试等常用场景；MCP打通了项目管理、Wiki、代码仓库、CICD流水线、安全检查等传统工具。还有AI4SE平台，作为Web端AI Agent能自动完成需求拆解、任务分配，甚至人效分析。

整体来看，TRAE企业版在银河证券的运用已贯穿需求理解到测试审查的全链路，这也印证了TRAE企业版“企业AI生产力平台”的升级。

亚信科技：让AI更“懂”通信巨头

亚信科技在通信行业深耕三十多年，服务四大运营商，数万名研发工程师、数千个并行项目，体量庞大。因此在展开AI研发时也面对着三个层层递进的难题：

一是知识散断。代码仓库、API文档、设计规范、历史PRD、故障复盘散落各处，没有统一的结构化沉淀。

于是，TRAE企业版首先就是帮亚信科技实现了企业知识私有化能力，把所有内部知识资产在企业内网完成向量化索引，全过程数据不出内网。AI从“通用助手”变成了“懂亚信”的专属能力。

第二个难题是工具碎片化和协同断层。亚信科技之前用过多种AI coding工具，员工个人提效没问题，但对管理者来讲做不到量化。亚信科技运营商服务事业群总工程师王爱民直言，选TRAE企业版的核心诉求之一就是“全域统一入口、统一标准、统一规范”。只有统一平台，才能把个人能力转化为组织能力。

亚信科技借助TRAE的多Agent编排能力，形成了从需求分析到编码、测试、评审、运维的端到端智能研发流水线，配套效能数据看板、内训体系和最佳实践库，确保组织级推广落地，3个月内覆盖了全业务线数千名研发人员。

第三个难题是效果度量。王爱民特别提到：“代码生成率容易误导老板，贡献率才是真正有意义的数据。”亚信科技曾专门排查贡献率，发现员工在TRAE里生成代码后提交是在流水线里完成的，贡献率就不被计入。“真正应该看的是SDLC——整个全生命周期全部要量化。”

建立度量体系之后，亚信科技借助TRAE的效能度量加上Skills库沉淀——DORA四指标加AI专属效能指标，让提效从“感觉变快了”变成可量化、可追踪；Skills库把个人最佳实践沉淀为组织可复用的资产。最终，千行代码缺陷率降低了35%，单测覆盖率提升了27个百分点——而通信行业的平均水平只有25%到30%。

亚信科技运营商服务事业群总工程师王爱民

回过头来看，亚信科技的判断很清晰：“TRAE对我们来讲不仅仅是一个工具，而是亚信科技迈向AI Native研发组织的起点。”

尚博信科技：能源大项目交付高效且合规

能源行业，尚博信科技也是因TRAE受益的代表。这家公司聚焦能源行业十五年的数字化解决方案服务商，一千多人的技术团队，平均每年交付三百多个项目。

尚博信科技AI与先进制造事业部总经理苏德良表示：“过去20年我们一直在升级工具，现在真正被升级的是研发系统本身。工具的升级是平滑的，而系统的升级往往是被逼出来的。”

尚博信科技AI与先进制造事业部总经理苏德良

之所以是“被逼出来”，首个痛点在项目体量太大，串行交付模式跑不动。传统串行瀑布模式下，需求、设计、开发、测试、上线排队等待，周期越拉越长。

尚博信科技借助TRAE，把交付模式从串行瀑布转向AI并行驱动。结果就是AI生成了70%以上的业务代码，团队从80人减到50人，交付周期从18个月压到了10个月，缩短44%。

第二个痛点是合规门槛高。等保三级测评、信创适配、零缺陷上线……在能源行业，每一条都是必须通过的硬性要求。AI写的代码质量，到底能不能过得了这些合规检查？

尚博信科技借助TRAE实现了质量左移——把质量保障从测试阶段提前到编码阶段。编码阶段就能发现80%以上的缺陷，提前把质量问题拦截住。最终，等保三级一次通过、信创适配一次通过、零缺陷上线。苏德良表示：“在能源行业，三个'一次通过'非常罕见。”

第三个痛点是协同成本高、知识资产流失快、人才短板突出。能源项目业务和技术高频协作，沟通成本巨大；项目周期长，人员流动导致知识资产流失严重。苏德良观察到大项目里面真正难交付的点不是写代码，往往是对不齐。业务说不清想要做啥，开发听不懂。业务知识全在老员工脑子里，一个人走了知识立马清零。

借助TRAE，尚博信科技重塑了协作流程——业务与技术实现无缝对话，知识资产自动沉淀，评审效率提升5倍以上，新人独立产出周期缩短50%。大量重复性、标准化的工作被AI承担，团队开始把精力放在更高价值的事情上。

三个行业，有同样的难点，也有所处行业独特的合规痛点。但三家企业借助TRAE企业版，都在各自的行业里找到了对应的解法，每个解法都有可追溯的数据成果。

强监管正是检验AI工具是否真正成熟的标尺。回过头看，金融、通信、能源这些最难啃的行业，反而成了检验TRAE企业版能力的试金石。