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想像一個軟體團隊需要設計一個線上銀行系統。他們不會從程式碼開始，而是從一張清晰的圖表開始——一個類別圖，展示帳戶、交易與客戶之間的關係。
這正是人工智慧驅動的建模軟體發揮作用的地方。團隊無需手動繪製連結或翻閱文件，只需用白話描述系統，人工智慧即可生成結構完整且準確的圖表。
結果是？系統元件的清晰地圖——清楚顯示層級結構、關聯與依賴關係——全部在數分鐘內完成。
一個結構良好的類別圖不僅僅是視覺呈現。它成為開發人員、產品經理與分析師之間的共通語言。在銀行情境中，對於帳戶類型、交易流程與服務依賴關係的清晰理解至關重要。
若缺乏適當的建模，團隊可能面臨不一致、重複邏輯或功能遺漏的風險。人工智慧驅動的建模軟體透過將自然語言提示轉化為精確且結構化的圖表，彌補了這項缺口。
讓我們跟隨一位開發人員使用人工智慧驅動建模工具的旅程。
背景:
這位開發人員是金融科技團隊的一員，正在開發一個新的線上銀行平台。團隊需要了解不同元件之間的互動方式——特別是客戶帳戶、交易與銀行服務之間的互動。
目標:
他們需要一個能清楚顯示以下內容的類別圖：
他們沒有時間手動建立圖表，也無法依賴過時的範本。
所採取的步驟:
建立一個線上銀行系統的類別圖。
人工智慧解讀了請求，辨識出關鍵元件，並根據常見的銀行模式開始建構模型。
提供圖表中所呈現的層級結構與關聯的概覽。
人工智慧回應了系統組織的清晰分解，包含繼承、組合與依賴關係。
帳戶 作為基類，由以下類別擴展：儲蓄帳戶 和 支票帳戶交易 連結至 帳戶 並儲存在 交易紀錄自動櫃員機 管理多個帳戶並依賴於 銀行服務客戶 持有一個帳戶並直接使用銀行服務使用者獲得的內容:
此工具不僅產生圖表，更理解領域知識。
這不僅僅是一張圖表，更是一份可執行的藍圖。
| 方法 | 時間 | 准確度 | 需要專業知識 |
|——–|——|———|———————|
| 手動繪製 | 數小時 | 不定 | 高 |
| 模板式 | 數分鐘 | 有限 | 中等 |
| AI驅動的建模 | 數分鐘 | 高 | 低 |
AI驅動的建模軟體消除了猜測。它不會假設，而是從上下文中學習，並提供相關且準確的結構。
在銀行領域，每個組件都必須可追蹤且可靠。AI驅動的建模工具幫助工程師看到整體圖景，而不會迷失在細節之中。
它能加快設計審查速度，減少需求收集中的錯誤，並促進團隊協調。
不只是未來，而是當下的現實。
使用AI驅動建模軟體的團隊不需要是UML專家，只需說明系統的功能即可。
這使得設計從技術性任務轉變為協作對話。
問：AI能否為銀行系統生成類圖？
答：可以。只需以簡單方式描述系統，例如「一個具有儲蓄與支票帳戶的線上銀行系統」，AI便能建立包含層次結構、關聯與關係的類圖。
問：AI在圖中顯示了什麼？
答：它清楚地顯示了各種關係：帳戶類型之間的繼承關係、日誌與交易之間的組合關係，以及自動櫃員機與銀行服務等服務之間的依賴關係。
問：AI如何理解銀行邏輯？
答：它使用領域知識模式。當您描述銀行系統時，會應用已知的結構，例如帳戶層次、交易日誌與服務依賴關係，來建立真實且功能完整的圖表。
問：此工具對非技術利益相關者是否有用？
答：絕對有用。AI能將自然語言描述轉化為任何人都能理解的視覺模型——從產品經理到業務分析師皆可輕鬆理解。
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