Как QA помогает повысить качество финтех-продуктов
Внедрение цифровых решений в финансовом секторе неуклонно растет на протяжении последних пяти лет – и ожидается, что эта тенденция продолжится. Примерно 3,471 миллиона пользователей используют платежные сервисы, а к 2028 году их количество достигнет 4,805 миллионов.
В 2023 году глобальный рынок финтеха оценивался в 294,74 млрд. долларов США. Прогнозируется, что его стоимость достигнет 340,1 млрд. долларов США в 2024 году и вырастет до 1,152 млрд. долларов США к 2032 году, при среднем ежегодном темпе роста в 16,5% за указанный период.
За последние пять лет количество финтех-стартапов в Казахстане выросло в четыре раза к 2024 году и составляет более 200 компаний, как сообщается в исследовании Rise Research.
Финтех-индустрия предлагает инновационные решения и делает финансовые сервисы более доступными и удобными для пользователей.
В условиях растущей конкуренции и стремительного развития технологий, обеспечение качества и надежности финтех-приложений становится критически важной задачей. Дефекты в этих продуктах могут привести не только к потере доверия со стороны клиентов, но и к значительным финансовым убыткам.
Чтобы обеспечить бесперебойные транзакции, улучшить пользовательский опыт и проверить соответствие приложения финансовым регламентам, компании внедряют QA.
В статье рассказываем о трендах QA, которые помогают повысить качество финансовых приложений.
Основные QA-тренды, которые помогают повысить качество финтех-приложений
1) Искусственный интеллект (ИИ)
ИИ активно внедряется в QA для автоматизации рутинных задач и улучшения точности тестирования. Он также используется для анализа больших объемов данных и выявления дефектов, которые могут быть пропущены тестировщиком. ИИ может моделировать реальные сценарии для проведения всестороннего тестирования финансовых алгоритмов, систем обнаружения мошенничества и блокчейн-решений.
Внедрение ИИ в процессы обеспечения качества повышает эффективность тестирования, точность обнаружения дефектов, а также снижает затраты. Для успешной интеграции ИИ в QA-процессы компаниям следует выполнить пять шагов: оценить готовность компании, чётко определить цели, выбрать подходящие ИИ-инструменты, обучить сотрудников и внедрить метрики для мониторинга прогресса. Эти шаги помогут организациям оставаться конкурентоспособными и гибкими в условиях динамично развивающегося цифрового мира.
ИИ также позволяет ускорить процесс выявления уязвимостей в системе, повышая безопасность программного обеспечения. Многие компании внедряют ИИ-решения в свои бизнес-процессы для решения таких задач, как:
· Аналитика и прогнозирование: Искусственный интеллект помогает оценивать кредитный рейтинг и дает рекомендации по страхованию, основываясь на данных о платежах и финансовом состоянии клиентов.
· Безопасность и управление рисками: С помощью ИИ можно выявлять мошеннические операции с банковскими картами, предотвращать кражи персональных данных и управлять рисками, анализируя транзакции и поведение клиентов.
· Автоматизация процессов (RPA): ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, такие как ввод данных, создание учетных записей и обработка кредитных заявок, что значительно повышает эффективность и снижает вероятность ошибок. Например, компания Zurich Insurance внедрила RPA и существенно сократила время на обработку запросов, а также уменьшила число обращений в службу поддержки.
· Чат-боты и виртуальные помощники: ИИ-чат-боты обеспечивают круглосуточную поддержку клиентов, отвечают на вопросы и помогают с финансовыми операциями, улучшая взаимодействие с клиентами.
· Персонализированные рекомендации: Анализируя поведение пользователей, ИИ предлагает индивидуальные рекомендации по инвестициям, продуктам и управлению финансами, что помогает клиентам принимать более обоснованные финансовые решения.
2) Машинное обучение
Машинное обучение помогает создать более интеллектуальные тестовые сценарии, которые можно легко адаптировать к изменениям в коде и бизнес-требованиям. Оно повышает эффективность проверок и снижает риск возникновения критических дефектов на поздних этапах разработки.
Прогнозирование возможных проблем на основе данных из предыдущих проектов позволяет вовремя выполнить шаги для их предотвращения, что снижает расходы на исправление дефектов.
Согласно глобальному исследованию, проведённому PwC, 55% организаций сталкивались с мошенничеством или другими экономическими преступлениями за последние 24 месяца. Это подчёркивает необходимость в эффективных решениях, таких как обнаружение мошенничества с использованием машинного обучения.
Например, Danske Bank значительно преобразовал свою систему обнаружения мошенничества и внедрил машинное обучение. Это привело к увеличению обнаружения случаев мошенничества на 50%, что демонстрирует эффективность машинного обучения в борьбе с финансовыми махинациями.
Одним из ключевых преимуществ машинного обучения в сфере финансовых технологий являются эффективные инструменты, которые помогают обнаружить и предотвратить попытки мошеннических транзакций.
3) Блокчейн
Блокчейн-технологии становятся все более популярными в финтехе благодаря прозрачности и безопасности транзакций.
Ключевые преимущества решений на основе блокчейна включают:
· Улучшенная безопасность и конфиденциальность данных: Блокчейн использует криптографию и децентрализованные технологии, что значительно снижает риски взломов и утечек данных.
· Повышение доверия и прозрачности: Благодаря децентрализованной структуре и механизмам консенсуса, каждая транзакция в блокчейне является проверяемой и доступной для всех участников сети, что исключает необходимость в посредниках и минимизирует возможность мошенничества.
· Финансовая инклюзивность: Блокчейн помогает предоставлять финансовые услуги людям, у которых нет доступа к традиционным банковским системам, что улучшает доступ к финансовым инструментам для необеспеченных слоев населения.
· Снижение затрат и повышение эффективности: Использование смарт-контрактов и децентрализованных финансов (DeFi) сокращает транзакционные издержки и ускоряет процессы.
Поэтому тестирование блокчейн-приложений также требует особого подхода. Смарт-контракты и децентрализованные приложения (dApps) следует тщательно проверять на наличие ошибок, которые могут привести к потере данных или средств. Кроме того, следует оценить устойчивость механизмов консенсуса и проанализировать производительность сети в различных условиях.
Чтобы обеспечить надежность и безопасность блокчейн-приложений, компании проводят тестирование, которое, охватывает несколько ключевых областей:
· Функциональное тестирование: проверяет, корректно ли обрабатываются транзакции, работают ли смарт-контракты и соблюдаются ли правила консенсуса.
· Тестирование смарт-контрактов: поскольку смарт-контракты автоматически выполняют транзакции, их тестируют на наличие логических ошибок, уязвимостей (например, повторные атаки и целочисленные переполнения).
· Тестирование безопасности: проверяет уязвимости сети и узлов, а также правильность реализации криптографических методов. Это защищает данные и транзакции от хакеров и несанкционированного доступа.
· Тестирование производительности: оценивает параметры, такие как пропускная способность (количество транзакций в секунду), задержка и масштабируемость сети при увеличении числа узлов, чтобы обеспечить бесперебойную работу системы при больших нагрузках.
· Автоматизация тестирования: позволяет сэкономить время и повысить эффективность тестирования. С помощью автоматизации можно быстро и точно проверить работу всей системы, включая узлы и их взаимодействие.
Тестирование блокчейн-продуктов помогает обеспечить целостность транзакций и выявить потенциальные уязвимости. Благодаря этому финтех-компании могут повысить доверие к своим децентрализованным приложениям и увеличить количество пользователей.
Заключение
С развитием ИИ, машинного обучения и блокчейн, финтех-сектор ожидает значительное улучшение в области обеспечения качества. Автоматизация и использование передовых технологий для анализа данных позволяет значительно повысить эффективность и точность тестирования. Это в свою очередь обеспечивает безопасность и надежность приложений, что является важным фактором для успеха финтех-компаний.
Однако увеличивается и сложность задач, стоящих перед специалистами по тестированию. Новые инструменты и подходы требуют от QA-инженеров не только знания современных методов тестирования, но и умения адаптироваться к постоянно меняющемуся технологическому ландшафту.
Статья подготовлена специалистами a1qa.