人工智能测试思路，人工智能测试的发展趋势

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这个问题关键要看你怎么来看，如果只是从产品测试角度来思考，其实和互联网测试思路差别不太大。无非是我们更加关注于定制化场景的给用户的体验和服务质量。从语音、图像等感知层面的用户输入，到最终能够使用户更便捷、准确的得到他想要的一个反馈结果，并从认知层面执行相应的命令，真正让用户获得解放，体会万物互联带来的便捷。

但如果更进一步，人工智能的核心是什么？是模型，我们需要对模型的各项指标（如准确率、性能、召回率等）进行测试，同时需要在整个业务流程中对模型预测使用的情况进行测试评估，查看各种类型数据喂进模型后的响应是否达到预期。还有，模型引擎的外部接口对接是否恰当，是否能够无缝衔接各个工作流，这些细节点对产品最终用户的真正使用落地都会产生深远影响。

举个简单案例，例如对标注平台类产品，我们希望在标注数据的时候能够提供预标注功能，主要是为了减轻标注工的标注工作量，那这个预标注功能其实就和模型的准确率、性能有着很直接的关系，如果模型各项指标不佳，不仅没有减少标注工的工作量，标注工反而要对自动预识别的结果进行反复修改，得不偿失，这个功能就变成了鸡肋，还不如直接进行手工标注来得快。

所以，在AI产品测试的时候，模型的优劣直接影响到最终用户的体验，直接影响到功能的真正使用和落地。

AI是互联网效率提升的升级版，互联网只是工具，人工智能可能会转化成生命。工具是死的，生命是活的。

关于AI人工智能电销产品，市面上有哪些品牌比较成熟？

用佛山市贝密科技信息公司的电销机器人，这款软件深圳平安都在用。相信平安选择的定不会太差，他们毕竟算电销行业的龙头老大。这是一家比较低调的公司，网上广告不多，但是产品绝对实用各大电销行业，官网是www

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有了大数据和AI产品后，我们还需要BI吗？

这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，BI是当前大数据技术在落地应用中的重要一环，大数据不仅需要BI，BI的广泛运用也会全面推动大数据技术的落地，从这个角度来看，未来BI依然有广阔的发展空间。实际上，虽然BI概念已经出现了多年，但是在企业应用层面，BI的应用并不多，包括很多大型企业都没有完全发挥出BI的价值，甚至很多企业还没有部署BI应用。

近些年随着企业信息化进程的不断推进，报表得到了快速的发展和应用，但是由于BI产品本身的技术复杂度要明显提升，同时对于应用人员的要求也更高，所以当前很多企业还没有开始部署BI产品，相信随着企业上云逐渐成为一个大趋势，未来BI很有可能会迎来一个小的爆发期。

大数据和人工智能技术在落地应用的过程中，需要一系列产品作为技术的承载体，而BI就是一个比较理想的承载体，一方面BI与大数据和人工智能技术能够更容易契合，另一方面BI与企业业务之间也有非常紧密的联系，所以BI可以看成是一个技术与业务相结合的桥梁。另外，企业在进行人工智能改造的过程中，并不能一下子就脱离原有的信息化体系，借助于BI来完成智能化过渡也是一个比较现实的选择。

BI本身可以结合很多智能化产品，比如智慧办公产品与BI的结合点就比较多，另外企业在运营过程中的诸多环节，都可以借助于BI来提升管理和预测的效率。实际上，从BI自身的设计角度来看，BI本身就可以看成是一个人工智能产品。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

太深奥

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