长期以来，无缝的数字体验一直是产品团队和技术人员的关注重点。从颠覆性的初创企业到技术和媒体领域的领先品牌，一个新出现的问题现在已经成为首要问题。基于视觉AI的检查技术如何帮助消除与质量保证相关的日常工作?现在是时候通过视觉AI转变数字化了。
数字体验的视觉质量带来了积极的 客户体验，并为那些注重质量的人们提供了引人注目的竞争优势。毕竟，用户 只需要50毫秒或更短的时间(即0.05秒)就可以对您的网站形成意见，从而决定他们将留下还是离开。
为了适应新的常态，用户现在希望在生活的各个方面都能获得优质的数字体验。质量必须取决于他们如何以流媒体方式订购杂货，交付，取出甚至是非接触式用餐。
麦肯锡指出，甚至在COVID-19之前，就有92%的公司认为在数字化的情况下他们的业务模式将需要改变。新的现实是转移数字化或冒着一夜之间变得无关紧要的风险。
现在，优先考虑数字化的企业急于转向数字化，他们意识到这是艰巨的任务，他们需要帮助。企业正在使用更少的资源和新分布的团队来进行这种过渡，这使挑战变得更加困难。
典型的数字化转型品牌平均有28个应用程序，每个应用程序都有大约98个独特的屏幕。要求这些应用平均显示5种屏幕尺寸和6种语言。
大小和语言的变化总计约为90,000页，并且屏幕的变化需要视觉上完美。公司以90,000种方式交付客户的数字体验。
传统的自动化测试方法比较慢，并且容易出现误报。此外，这些框架的设计不能检测视觉缺陷。未检测到的视觉缺陷会损害无缝体验，并且每年可能需要花费175万美元至690万美元来修复研发团队。
视觉AI救援。
人工智能及其用例 实现了没人能预料到的增长轨迹。视觉AI是技术如何帮助创建视觉质量测试的高级方法的一个示例。
通过复制人的眼睛和大脑，Visual AI能够检测屏幕快照中与基准图像的差异。该过程以惊人的速度和准确性完成，并且创建了一个随着越来越多的企业采用而变得越来越复杂的系统。
现在，这项技术非常普及，以至于一个可视化AI平台最近分析了超过10亿张图像。分析了太多针对跨国公司的图像，很难想象有人没有从中受益。
分析的图像数量之多也意味着AI算法在识别缺陷和消除误报方面变得越来越智能。
