在金融科技（FinTech）高速發展的今日，人工智能（AI）已由「輔助工具」變身為「核心生產力」。香港金融科技協會（FTAHK）早前發表的白皮書指出，本港金融業的 AI 滲透率已高達 38%。這組數據固然反映業界積極擁抱智能化，但也揭示了一個棘手問題——當生意越來越依賴 AI，軟件質素（Software Quality）到底該如何重新定義與把關？
從風控模型、智能投顧，到客服機械人與反洗錢系統，AI 正深度嵌入金融業務鏈條。然而，AI 系統具備「不確定性」、「動態性」與「黑盒性」，與傳統 IT 系統截然不同，令產品質素由「可控」變得「幻變」。在這種大背景下，軟件測試與質保（QA）正成為金融 AI 落地過程中最不可或缺的「基礎設施」。
由「功能正確」到「模型可靠」：金融質保邊界不斷擴張
傳統金融 IT 體系主要看功能是否正確、系統穩唔穩定。但引入 AI 後，質素的內涵被大幅擴展。
一方面，AI 模型存在「漂移」（Drift）風險。以反欺詐模型為例，判斷邏輯極之依賴歷史數據，一旦市場環境或用戶行為模式變樣，模型效果隨時「滑鐵盧」。另一方面，AI 系統往往與核心交易系統深度耦合，一旦判斷出錯，直接牽連業務決策。
因此，金融機構不單要驗證「系統用唔用到」，更要確保「模型信唔信得過」。
Testin雲測香港副總經理余得水指出：「AI 系統的測試對象已不限於代碼邏輯，還涵蓋數據質素、模型表現，以及在複雜場景下的穩定性。這對測試體系提出了更高要求。」這種轉變，本質上是推動測試由單純的功能驗證，走向「全生命週期質素治理」。
高頻迭代下的質素焦慮：AI 應用的另一面
AI 應用的另一大特色是「行得快」。尤其香港作為高度開放的金融中心，虛擬銀行、虛擬資產平台及跨境支付系統百花齊放，系統更新頻率極高。
但頻繁迭代亦帶來新挑戰：
● 兼容性難題：本港金融 App 需適配大量流動設備，iOS 與 Android 兩大陣營版本眾多，要做到全面覆蓋，測試難度極高。
● 效能壓力：在高併發交易場景下，AI 系統若反應「追唔切」，將直接損害用戶體驗甚至影響業務安全。
● 排查難度倍增：傳統 Bug 睇 Log（日誌）通常能搞掂，但 AI 系統異常可能源於數據、模型或交互邏輯的重疊影響，極難定位。
Testin 雲測合夥人兼香港負責人張鵬飛坦言：「金融機構目前的痛點，不在於『上唔上 AI』，而是『點樣喺 AI 驅動下保持系統穩定可控』。這考驗的是質素體系能否跟上 AI 時代的步伐。」
AI 測試崛起：由工具升級到體系重構
面對上述挑戰，業界正重構測試體系，其中「AI 測試」成為大勢所趨。
與傳統自動化測試不同，AI 測試強調「智能化」與「自適應」。例如，利用自然語言生成測試腳本，大大降低門檻；透過圖像識別與 OCR 技術，精準識別複雜的 UI 界面；甚至以數據驅動分析，自動生成報告並揪出問題根源。
以 Testin 雲測為例，其早在 2019 年已將 AI 引入自動化測試，構建統一執行引擎，實現 Android、iOS 及 Web 等多端整合。這種「一套腳本、跨平台運行」的能力，正切合金融應用多終端部署的剛需。
此外，「雲端資源」模式亦漸成主流。透過雲端真機池取代本地硬件，既能覆蓋更多機型，又能減輕硬件投入。數據顯示，相關模式可助企業節省約 50% 硬件成本，並顯著縮短測試週期。
由「測試環節」轉向「質素中樞」
在 AI 驅動的金融體系中，軟件質素不應是研發流程的末端，而應成為貫穿全程的「中樞能力」。金融機構的轉型方向包括：
● 質控前置：在需求設計階段即引入測試思維，提早識別模型與數據風險。
● 持續監控：透過撥測機制實時追蹤系統狀態，確保跨境網絡及多環境部署下的穩定性。
● 安全合規：金融業對數據安全要求極嚴，測試需覆蓋傳輸、存儲及訪問權限，確保合規。
當香港金融 AI 滲透率突破 38%，意味著行業已進入「深水區」。未來 AI 應用會更廣更深，但能否真正發揮價值，全看底層系統是否「夠穩」。對於金融機構而言，誰能率先建立適應 AI 時代的質素體系，誰就能在下一輪競爭中穩操勝券。這亦是 AI 測試在香港金融科技舞台日益受到重視的原因。