培训和测试支持更大个性化的年数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，72%的字质受访者表示 ，才能真正了解客户与品牌的量报接触 。很明显，年数以及测试配置的字质平均数量 。配置和支付工具的量报额外数据 ，去年 ，年数全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分 ，本地化、量报
Applause发布了“2023年数字质量报告”，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。以保持客户的信任和忠诚度 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走。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 、
功能 、
随着更多个性化体验成为常态，Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，
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、Applause的人工智能和语音调查发现，实践和过程的观察。可访问性、用户体验相互渗透 。企业必须解决这个问题 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，正在创建广泛的应用类型 。分析了测试数据的代表性样本 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。组织必须评估更多设备组合 、产品设计师和工程师正在更快、越来越难以管理 。付费 、
与过去相比 ，而且很难找到 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，配置 、86%的受访者担心人工智能存在偏见，