利用AI来测试企业应用程序的质量

而利用人工智能测试应用程序的质量,企业可能面临多重挑战,如识别具体的用例,缺乏对真正需要做的,验证应用程序行为的基础上,数据输入,测试软件功能、性能、可伸缩性、安全性、和更多。Cigniti在AI, ML，和分析方面的丰富经验帮助企业改进他们的自动化框架和QA实践。Cigniti通过其下一代IP BlueSwan™为您的QA框架提供AI/ ml led测试和性能工程服务。

• 缺陷分析
  • 基于人工智能的情感分析的使用:BlueSwan Cigniti Enterprise Sentiment Analyzer (CESA) - ai工具，用于发现、分类和分配对话的整体情绪(积极的、消极的、中性的)，以便做出更好的决策
  • 实时仪表板和基于ai的预测分析:BlueSwan Verita™-分析驱动的工作负载建模，用于缺陷预测、代码覆盖、响应时间和可伸缩性预测
• 性能工程方法
  • 基于ml分析驱动的性能预测:工作负载建模和响应时间
• 回归优化
  • 自动整理依赖的测试用例/脚本——基于更改:Cigniti Impact Analyzer -在变更请求、补丁和升级期间对测试套件进行影响分析的解决方案
  • 基于机器学习的测试用例/脚本的自动优先级
• 智能自动化
  • 每个新版本的对象属性中跨脚本的自动变更检测
  • 基于应用程序更改的测试脚本的自修复

在这个日常部署和DevOps转换的时代，组织需要自动化测试需求的可追溯性和版本控制，以加速QA周期，减少测试管理的开销，并提供更好的质量治理。

信诺的智能测试用例管理方法提供了以下保证的好处:

• 更快的部署
• 对测试数据和测试套件的成熟治理
• 更好的可追溯性与向后和向前集成
• 具有早期反馈和无人参与执行的整体方法
• 一个集成的平台

访问信诺的AI & ML CoE，包括:

• Verita: Cigniti下一代IP BlueSwan的关键组成部分——一个具有预测分析能力的高质量工程平台和仪表盘10bet十博体育网址
• 谨慎:BlueSwan的另一个组件——一个基于模型的测试工具，它使用系统需求模型，利用专利算法自动生成智能软件测试过程和场景
• 社交情绪分析工具:由信诺创新和研发团队开发的内部工具，由机器学习和人工智能提供动力，识别和分类最终用户表达的反馈，从产品和服务质量的角度确定(客观和主观)他们的经验，并创建可执行的见解。
• 增强的Cigniti测试自动化框架，支持各种RPA工具，用于成熟的自动化实践
• 一个带有ML和ai辅助工具的测试自动化CoE，如applittools, SauceLabs, testm, Sealights, Test。AI, Mabl和ReTest
• 测试AI系统的算法

Cigniti专注于测试套件优化的人工智能算法、缺陷分析、客户情绪分析、场景可追溯性、集成需求可追溯矩阵(RTM)、快速影响分析、全面文档和日志分析，我们建立了四种由人工智能主导的测试方法，包括:

• 发现-使用数据存储库创建智能资产，包括缺陷，票据，日志等分析
• 学习识别测试资产(如缺陷和软件需求)之间的关系
• 感觉-通过分析和洞察力预测事件的发生、影响和可能性
• 回应-响应事件，输入解决方案和结果以供持续学习