利用AI来测试企业应用程序的质量

虽然利用AI用于测试质量的应用程序，但企业可能面临多种挑战，例如识别确切用例，缺乏对真正需要完成的挑战，缺乏认识，根据已输入的数据验证应用程序行为，测试功能的应用程序，性能，可伸缩性，安全性等。Cigniti在使用AI，ML和Analytics方面的丰富经验，有助于企业改善自动化框架和QA实践。Cigniti通过实施其下一代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
  • 使用基于AI的情感分析：Blueswan Cigniti企业情感分析仪（CESA） - 用于查找，分类和分发对话的整体情绪（积极，负，中性）以获得更好的决策
  • 实时仪表板和基于AI的预测分析：Blueswan Verita™ - 用于缺陷预测，代码覆盖，响应时间和可伸缩性预测的分析驱动的工作负载建模
• 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影响分析仪 - 改变请求，补丁和升级期间测试套件影响分析的解决方案
  • 基于机器学习的测试用例/脚本的自动化优先级
• 智能自动化
  • 对每个新版本的脚本跨脚本的自动更改检测
  • 基于应用程序变更的测试脚本的自我修复

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。

Cigniti的智能测试案例管理方法提供了保证的好处：

• 更快的部署
• 通过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
• 具有无人参与的早期反馈的整体方法
• 一个综合平台

访问Cigniti的AI＆ML COE，包括：

• Verita：Cigniti的下一代IP，Blueswan的关键组成部分 - 一个质量工程平台和仪表板，具有预测分析功能betway必威集团
• Prudentia：Blueswan的另一个组件 - 一种基于模型的测试工具，使用系统要求的模型自动生成智能软件测试程序和场景，利用专利算法
• 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，用于实现成熟的自动化实践
• 具有ML和AI辅助工具的测试自动化COE，如Applitools，Saucelabs，Testim，Seepights，Test.ai，Mabl和Retest
• 算法测试您的AI系统

通过强烈关注AI算法进行测试套件优化，缺陷分析，客户情绪分析，情景可追溯性，集成需求可追溯性矩阵（RTM），Cigniti的快速影响分析，综合文档和对数分析，我们建立了一个4强子AI-LED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- 确定测试资产之间的关系，例如洞察力的缺陷和软件要求
• 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，输入分辨率并进行持续学习