随着应用软件和设备的更新，用户对产品质量的需求越来越高，对于产品缺陷的容忍度也越来越低。当谈论用户对于企业的特定产品或服务的忠诚度时，调查表明了产品缺陷或服务质量较差带来的不利影响。91%抱怨的客户会放弃企业提供的产品或服务，而其中13%的客户将会告知15个熟识的人有关其产品和或服务不良体验的消息。研究表明，网站上的一次不良体验使用户再次访问该网站的可能性降低了88%。

这种不良的用户体验自然会影响各行业领域的质量保证运营体系。随着软件结构日益复杂，质量保证测试公司的质量检查流程都变得越来越复杂。对于更高质量、交付速度更快的产品和服务的需求正在增加，为了满足这些需求，企业需要采用合适的端到端测试解决方案。由于时间有限，创建专用的测试用例并从头开始编写脚本对于企业来说成为一项挑战，同时需要涵盖所有关键的测试场景。

这些情况为大型质量保证公司提供了更多机会，可以利用人工智能和机器学习的潜力，以更快的速度、更好的质量、更高的效率来实现高度自动化的测试。这些技术可以帮助企业涵盖高风险的测试场景，并在指定的时间范围内实现完整的测试。

企业交付软件项目的时间有限，这对软件测试团队构成了挑战。项目交付周期需要结合人工智能和机器学习等新兴技术，并利用测试自动化的功能来消除这些挑战。

使用人工智能进行测试自动化成为行业新话题，这促使企业将其作为整个开发和测试过程的组成部分。

通过人工智能和机器学习应对测试自动化中的挑战

如上所述，通过使用智能化和测试自动化工具来解决传统测试自动化中的痛点，可以得出最佳的测试结果。以下对如何使用人工智能和机器学习的智能测试自动化技术帮助项目团队减少测试工作，以及提高测试覆盖率进行了探讨。

1.用于测试自动化的自我修复技术

测试自动化中的自我修复技术解决了涉及测试脚本维护的主要问题，在这些脚本中，自动化脚本会在对象属性更改的每个阶段(包括名称、ID、CSS等)出现中断，这就是动态定位策略的关键所在。在这里，程序会自动检测到这些更改并动态修复，而无需人工干预。这极大地改进了测试自动化的整体方法，因为它允许团队在敏捷测试方法中利用左移方法，从而使过程更加高效，并提高了生产率，加快了交付速度。

例如，当开发人员在HTML页面中的 对象标识符发生任何更改时，测试用例中的用户界面(UI)标识符将自动更正。人工智能引擎会在属性发生变化的情况下找到这些元素，然后根据源代码中的更改对其进行修改。这种自我修复技术节省了开发人员在识别更改并同时在用户界面(UI)中更新时花费的大量时间。

以下提到的是自我修复技术的端到端流程，该流程由基于人工智能的测试平台进行处理。按照这个处理流程，当人工智能引擎指出由于对象属性已更改而导致项目测试可能中断时，它会提取整个文档对象模型(DOM)并研究属性。可以毫不费力地运行测试用例，而这样的更改都是使用动态定位策略进行的。

2.自动生成测试脚本

开发自动化测试脚本是一项艰巨的任务，涉及使用诸如Java、Python、Ruby等高技能的编程语言。整个项目需要大量的初始工作、时间和熟练的资源。另外，使用自动化脚本进行开发会将测试脚本的生成过程减少到将近50%。此外，将人工智能和机器学习技术融入该过程可以简化测试脚本的设计过程。

如今市场上有各种可用的测试工具，其中selenium自动化测试脚本是使用人工测试用例构建的。平台读取测试脚本并自动生成自动化脚本。这里的人工智能算法使用自然语言处理(NLP)，它们经过良好的训练，能够理解用户的意图，并在Web应用程序上模拟这些操作。好消息是，无需开发人员编写代码即可完成整个操作。最终，这将使测试脚本的设计时间和工作量减少80%。这一概念通常称为非接触式测试。

3.有效利用大量测试数据

许多使用敏捷性和DevOps方法实现连续测试的企业选择在他们的软件开发生命周期中每天多次使用端到端的严格测试方法。这其中包括单元、API、函数、可访问性、集成和其他测试类型。

随着这些测试用例的执行，创建的测试数据量显著增加。增加的数据越多，企业管理人员就越难准确地做出更好的决策。机器学习通过可视化最不稳定的测试用例和其他需要关注的部分来确定这里的关键问题区域，从而使开发人员的工作更轻松。

使用人工智能和机器学习系统，对测试数据进行切片和分析变得更加容易。它支持阅读模式、量化业务风险，并加速实施项目的总体决策过程。例如可以包括确定哪个持续集成作业需要优先处理，或者发现哪个平台在测试环境中比其他平台有更多的错误。

如果在这个过程中缺乏人工智能或机器学习的参与，整个脚本设计框架很容易出现错误，这些错误大多是人工处理的，借助人工智能和机器学习，分析师可以在以下方面利用更好的功能：

测试影响分析。

安全漏洞。

平台的特定缺陷。

测试环境不稳定。

测试失败中的重复模式。

应用程序元素定位器的脆弱性。

4.使用自动视觉验证工具进行基于图像的测试

在测试社区中，利用自动视觉验证工具在基于图像的测试中利用最新的机器学习技术变得越来越受欢迎。

为简化起见，软件开发中的可视化测试(也称为用户界面测试)可确保最终用户将要构建的Web或移动应用程序的用户界面(UI)呈现给最终用户。很多人误认为传统或功能测试工具旨在通过更新的用户界面(UI)帮助开发人员使用应用程序的功能。在这一过程中进行的大多数测试通常都难以实现自动化，最终成为人工测试过程的一部分，而这一过程在技术上非常适合采用人工智能和机器学习测试。使用基于机器学习的视觉验证工具，测试人员可以识别在人工测试过程中容易遗漏的元素。

这种基于图像的测试的注入可以动态改变企业在任何系统中提供自动化测试服务的方式。测试分析师可以创建机器学习测试，以自动检测任何软件中的所有视觉错误。这可以帮助验证应用程序的视觉正确性，而测试专家不必将其输入数据插入系统中。

5. 采用爬虫工具

目前开发人员使用的基于人工智能的自动化技术是使用网络爬虫(Spidering)工具自动为应用程序编写测试。企业所需要做的就是将一些较新的人工智能/机器学习工具指向Web应用程序以启动爬虫。

在爬行过程中，爬虫工具通过截图、下载每个页面的HTML代码、测量负载等方式收集数据，并继续重复运行这些步骤。最终，这个工具所要做的就是构建一个数据集并训练机器学习模型，以了解应用程序的预期模式和行为。因此，该工具将其当前阶段与之前观察到的所有模式进行比较。

如果出现偏差，该工具会将该部分标记为测试过程中的潜在错误。接下来，具有这方面知识的工作人员仍然需要进入，并验证所标记的问题是否真的是一个错误。因此，尽管机器学习工具负责主要的错误检测过程，但工作人员必须进行最终验证。

结论

为了在测试领域获得在利用人工智能和机器学习方面的专业知识，企业需要在机器学习测试算法中更加深入，并提出测试策略。牢记这一点，企业需要构建一个测试团队，该团队知道如何将复杂的数据结构分解和分析为简化的表示形式，以帮助企业管理者进行决策，并提高总体项目效率和有效性。

由于人工智能和机器学习处于中心地位，因此大多数企业都应将这些新技术应用在测试过程中，并以更快的速度提供更好的服务。