AI技术在基于风险测试模式转型中的应用
作者 | 韩照光 导读 基于风险驱动的交付是百度实践智能测试--感知智能阶段非常重要的研究方向,基于风险驱动的交付,源于三个现状: 一、不是所有的项目都有风险,80%以上的项目无任何的关联bug和线上问题; 二、不是所有的测试任务都能够揭错,无效的质量行为(有bug发现的质量行为/所有质量行为)占比非常高; 三、测试人员也有误判的可能,漏测一直存在。 通过上诉三个现状,可见如果能够有方法逼近:测该测的项目、评风险评得准,那么对测试效能和召回都有极大的帮助。 1、百度搜索业务交付无人值守实践与探索:从具体业务实践的角度介绍风险评估在交付无人值守领域的关键作用。 2、AI技术在基于风险测试模式转型中的应用:从测试全过程的角度介绍各环节以风险思维+AI技术加持的各种应用场景。 3、质量评估模型助力风险决策水平提升:从思路、方案和模型的角度介绍质量度模型的实现和挑战。 本文先介绍第二篇:AI技术在基于风险测试模式转型中的应用。 01 背景 在测试内部有一个比较有趣的“Q3”现象, 每年Q3是业务线上问题频发的时间节点, 究其根本原因:除Q3是每年需求交付量较多多,倒排期多等原因, 另一个重要原...