國泰世華 QA 與 SRE 創新轉型，以 AI 和雲端打破技術與職涯邊界

國泰世華銀行 CUBE App 用戶已突破 700 萬，其系統承載性、穩定性與應變速度顯得更為重要，當異常或緊急狀況發生時，須在法令規定的 30 分鐘內恢復正常，系統維運團隊已成為金融業者鞏固客戶信任與競爭力的關鍵。

有鑑於此，國泰世華銀行成立由 QA（Quality Assurance，品質保證）同仁所組成的跨部門虛擬組織「QA 戰情室」，並與 SRE（Site Reliability Engineering，網站可靠性工程）團隊協作，跨越部門隔閡，共同扮演全行系統維運的關鍵角色。

不僅如此，國泰亦致力於維穩技術的創新突破，結合AI與雲端技術應用，實踐維運效能與生產力提升，減少重複性工作時間，讓團隊得以專注於優化、整合與專業領域知識累積等高價值任務。

打造全行測試技術中樞，國泰以自建 AQUA 整合平台為核心

相較於業界常見的單點式測試平台，國泰透過自建 AQUA 整合平台，確立其作為全行測試技術中樞的戰略地位。國泰世華銀行科技應用發展部協理曾棨達解釋，AQUA 核心目標在於實現功能集中化、測試案例（下簡稱測案）與測試資料（下簡稱測資）管理系統化，並整合各單位使用的工具，最終消除測試流程中的人工斷點，推動「開發者自助測試」文化。目前平台已涵蓋腳本自動化、API 規格管理與編輯、測案留存與複用、測資再生及報告自動產出等功能。

為實踐測案整合，國泰世華銀行數位雲科技發展部協理黃一峯指出，AQUA 平台結合 TestRail 商用工具來集中化管理，不僅確保行內測試經驗傳承與業務領域知識不散落於個人，也讓測案成為自動化測試引擎的核心資源，有助測試情境標準化，提升回歸測試覆蓋率，並保障核心交易模組品質，未來也能持續迭代更新。

而針對測資散落各核心主機的痛點，國泰則透過數百個複雜的 API 組合，結合 AI 打造「智能測資查找」機制，避免耗費人力反覆探詢，整合跨核心、業務與前端通路等單位，加速理解資料來源並驗證可靠性。

成功整合案例與資料管理，才能更加速 AI 應用開發。國泰世華銀行業務中台部協理鄭正略說明，國泰已實踐AI辨識功能性與非功能性需求並自動產生測案，使原本需人工耗時 5 天的測試，在 AI 輔助下約 50 分鐘即可完成，且生成的測案數量比傳統方式增加逾 30%。同時，國泰也正嘗試把 AI 在測試流程的應用往前推，像是 AI 摘要會議紀錄並驗證需求描述，以有效降低規格錯誤。

國泰世華銀行業務中台部鄭正略協理（左）；國泰世華銀行技術中台部經理鄒明良（右）

借力 AI 推進 SRE，從被動應對邁向主動預警

在 SRE 領域，國泰已將角色從「被動處理問題」轉型為「主動偵測異常」，並結合 AI 技術，協助團隊快速辨識最適解方，在客戶察覺前掌握系統風險並及時處置，並能累積經驗持續優化。

鄭正略舉例，以往 SRE 需人工巡檢數百個儀表板，極為耗時費力。為解決痛點，SRE 團隊善用 GitHub Copilot 撰寫自動化腳本，實現儀表板 Selenium 自動截圖與異常偵測，讓巡檢時間從 1 至 2 小時縮短至 10 分鐘內。

AI 不僅提高日常作業效率，更賦能 SRE 同仁拓展開發領域的職能，實踐 DevOps 文化。國泰鼓勵團隊善用工具實現創新想法，例如透過 AI 快速生成自動化腳本或程式碼，不僅幫助資深同仁提升流程效率，也樂見新進同仁透過不同 Prompt 所帶來的新語法與新解方。

而 DevOps 文化能夠成功落地，關鍵在於跨部門協作機制與標準化指標的建立。國泰世華銀行技術中台部經理鄒明良強調，QA 定義測試覆蓋率等程式品質指標，SRE 定義明確的 SLO（Service Level Objective，服務水準目標）、SLI（Service Level Indicator，服務水準指標）、SLA（Service Level Agreement，服務水準協議），進而讓 QA、SRE與開發團隊建立共同且科學化的語言，更聚焦業務目標設計解決方案，打破部門隔閡與職能藩籬，有效減少溝通成本。

國泰世華銀行科技應用發展部協理曾棨達（左）；國泰世華銀行數位雲科技發展部協理黃一峯（右）

金融業維運創新特色——既接軌國際，也要接地氣

國泰以新技術實踐維運集中整合管理的成果，也獲國際大獎肯定。今年國泰推出全台首個結合 QA 與 SRE 的「雲地混合自動雲平台」，並於 2025 年榮獲素有「商界奧斯卡」美譽的國際商業大獎「史蒂夫獎」（The Stevie Awards）金獎，彰顯國泰維運團隊的技術創新實力。此平台為雲地混合架構，導入 AI 自動化、推動測試服務容器化、前端測試模擬器、測資及報告生成自動化，逐步實現 AIOps 提升系統穩定及反應速度，未來也會串接 AQUA 平台。

而面對金融系統實務面需求，曾棨達強調，維運技術創新必須聚焦於縮短問題處理時間及問題解決能力。換言之就是著重「效度」，要能快速回應並展現成效。鄭正略也補充，金融業的維運技術創新必須接地氣，意味著面對多變求快的金融場景，必須能讓技術落地、確實解決第一線的問題。

重視技術社群的深度耕耘，國泰舉辦過多場維運技術交流活動，分享金融專業領域的 QA 與 SRE 實戰經驗。

AI 打破職能藩籬，維運職涯轉型首重整合力與專業領域知識
面對 AI 降低編程門檻及自動化覆蓋率提高，例行性和重複性的工作將有 AI 代勞，黃一峯認為，QA 未來將轉向 BA（Business Analyst，業務分析師）角色，因此將更著重人才跨階段的整合能力。鄭正略甚至認為，在 AI 時代，傳統「技術藍圖」概念不再適用，取而代之的是個人心態與團隊文化轉變。

因此，國泰在人才招募時已不再強調學科背景或既有經驗，而是聚焦於學習力、積極度與想法。AI 打破了技術藩籬，只要懂得提出正確 Prompt，就能利用 AI 執行多項工作。在 DevOps 文化中，職涯界線更模糊、發展可能性更廣闊且具彈性，維運與開發人才的跑道轉換成本也隨之降低。

國泰世華近五年金融科技專業人才員額數成長近 200%、投入超過 1.2 億元員工訓練費，積極推動多元金融科技人才養成培育計畫，並鼓勵有熱情的跨界轉職人才、程式新手加入，特別安排「QA 測試人才培育計畫」及「資訊人才培育計畫」，搭配導師制度、系統化課程與實務演練，讓學員在半年至一年內完成基礎訓練，並透過 ISTQB 等國際認證建立專業信任感。這些計畫過去成功延攬跨領域人才，並建構從新人到專家的完整生態系統，也使國泰世華 2025 年於數位發展部指導舉辦的「IT Matters Awards」榮獲「最佳IT雇主獎」，展現國泰以科技驅動金融轉型、以數位人才打造企業競爭力的長期布局與實踐。

國泰世華銀行自 2020 年啟動「資訊人才培育計畫」，2023 年起更與國泰金控攜手擴大規模，至今已成功培育超過 160 位非資訊背景學員。

AI 不會取代人類，但不會使用 AI 者將被取代，惟必須跳脫執行者的思維才能與時俱進，因此所有同仁皆須具備運用 AI 學習與思考的能力。國泰積極透過 AI 打破職位邊界，並透過職涯矩陣與培訓班培育新一代整合型人才，引導同仁將工作重心轉向高價值領域知識累積，持續推進智慧金融維運創新。