人工智能和机器学习服务
有组织机构表示，数据准确性或偏见是人工智能应用的最大障碍之一。.
人工智能真正存在的风险并非它会失败；而是它似乎在关键时刻还能正常工作。.
普里亚无法解释为什么这位模特会做出这样的决定。
马库斯无法看到数据、模型和实时环境中的风险正在不断积累。
埃琳娜认为测试已经发现了这种偏见。
阿琼仍然没有明确的看法，即人工智能是否已经准备好上线运营。
各组织正争先恐后地采用人工智能和机器学习，以提高效率、实现决策自动化，并从数据中挖掘新的价值。但随着人工智能日益融入核心系统，其带来的复杂性也达到了一个新的水平。.
最初的创新很快就会变成暴露。因为人工智能并非一成不变。.
它在部署结束后仍会不断学习、适应并影响结果。.
如果没有正确的控制措施、测试机制和治理体系，组织就会面临做出更快决策，但决策的确定性会降低。.
如果可以……
将人工智能决策与可解释、经过验证的输出相结合，以实现与现实世界结果相一致的结果。
通过持续的测试、监控和保证，及早识别风险
提高数据质量，减少偏差，并建立更牢固的基础上的模型
安全地实现人工智能创新的规模化，同时降低风险暴露程度
在整个人工智能生命周期中保持控制权，从开发到运行。
被领先组织所信赖
帮助组织提高复杂数字环境中的质量、弹性及交付能力。.
我们对人工智能测试服务和质量保证的理念
我们帮助企业自信地采用和扩展人工智能技术，将咨询服务、质量工程和持续保证相结合，形成一个统一的整体解决方案。.
从人工智能准备状况评估和用例设计到实施、测试和优化，我们全程提供支持。.
我们设计了可管理的、可扩展的 AI 解决方案，将其嵌入交付流程，并采用独立保障措施来验证性能、安全性、偏见和合规性。持续监控确保模型在不断演变的过程中仍保持可靠性。.
我们帮助您提供具有可信度、可控性且已被证明能够带来实际商业价值的 AI。.
我们如何帮助
如果您对我们的 AI 和机器学习服务感兴趣，请查看以下一些页面：
提供端到端的保障，确保人工智能在整个生命周期中始终保持可信、受控和可靠性，从数据和模型验证到生产中的持续监控。.
利用人工智能加速和现代化测试，实现洞察力和诊断的自动化，从而使团队能够更快、更自信地交付服务。.
案例研究
软件测试中的人工智能：每天解读600个测试的测试诊断结果
一家欧洲电信/媒体提供商每天运行数千个自动 Android 实时电视播放测试。即使出现小故障，也会产生大量人工处理任务，工程师会查看录像、屏幕截图和日志，并依靠专业知识来确定 DRM、应用更新和环境问题等问题的根本原因。.
我们为 Test-as-a-Service 平台添加了人工智能分析层，用于自动解读设备交互情况、用于 DRM 保护播放的外部视频采集以及测试数据（日志、时间线、屏幕截图）。.
结果是： 该系统目前每天可分析约350至400次检测（可扩展至600次），准确度达到95%，加快了诊断速度，减少了人工操作。.
为什么选择 Resillion 来开发人工智能和机器学习系统？
全球700多名专家
700 多名专家从事质量工程、测试和网络安全领域的工作
端到端的 AI 生命周期覆盖
从准备和设计到测试、部署和运行，支持人工智能的各个环节
人工智能驱动的质量工程
利用人工智能加速测试、提高质量并扩大SDLC中的覆盖范围
独立AI保障
在偏见测试、模型验证、可解释性以及安全测试方面拥有成熟的经验
值得信赖的、符合监管要求的 AI
支持遵守欧盟人工智能法案和治理规定的框架。
持续监控和控制
对漂移、不稳定性和现实世界性能模型的持续评估
大规模的数据和模型的验证
在复杂系统中测试数据质量、偏差和模型行为
灵活的交付模式
根据您的需求提供咨询、实施、测试或托管服务
在复杂环境中应用人工智能
在大规模现实世界系统中提供人工智能支持的测试和保障
罗比·普泽斯
质量工程部负责人
罗比·普泽斯是一位经验丰富的领导者，拥有超过 25 年的软件质量工程经验，曾帮助多家企业在电信和消费电子等行业交付高质量的 IT 系统、数字产品和复杂技术平台。.
康纳·汤姆森
质量工程与人工智能实践方面的专家
康纳是全球解决方案架构师，拥有12年质量工程、QA、测试自动化、软件交付、人工智能工程和数字化转型方面的经验。.
