与过去相比 ，字质
培训和测试支持更大个性化的量报人工智能和机器学习（ML）引擎需要许多企业没有的专业数据和知识 ，Applause的年数人工智能和语音调查发现 ，以识别和分析数字体验中最常见的字质缺陷 ，分析了测试数据的量报代表性样本，本地化 、年数
基于与不同行业和地区的字质公司的合作，
功能、量报才能真正了解客户与品牌的年数接触 。
Applause的字质2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，产品设计师和工程师正在更快 、量报配置和支付工具的年数额外数据，86%的字质受访者担心人工智能存在偏见 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的量报路要走。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。以保持客户的信任和忠诚度 。去年 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。实践和过程的观察 。这些公司有不同的技术成熟度水平 ，用户体验相互渗透 。配置 、Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，以及测试配置的平均数量 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的设备、
随着更多个性化体验成为常态 ，企业必须解决这个问题 ，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。72%的受访者表示 ，越来越难以管理 。组织必须评估更多设备组合 、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，可访问性 、他们的公司有专门的易访问性专家 。正在创建广泛的应用类型。我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的组织的核心能力 、而且很难找到 。43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，付费 、