专场：测试左移与右移实践
在企业数字化加速的时代背景下，快速迭代与复杂业务场景对传统测试模式提出了前所未有的挑战。测试左移与测试右移，是质量保障体系的核心实践。左移强调“预防优于修复”，借助AI驱动的需求分析、代码审查与自动化测试生成，提前介入并规避风险；右移聚焦“持续监控反馈”，通过数字化运维监控、异常智能检测与用户行为智能分析，保障生产的高效洞察与稳定运行。本论坛聚焦测试左移与右移的落地方法论、工具链创新及行业实践，结合AI技术赋能，助力企业构建覆盖需求、开发、发布、运维全生命周期的智能质量防护网。
专场出品人：程相
中国工商银行 软件开发中心 部门副总经理
QEcon技术委员会委员，信通院突出贡献专家，DevOps与研发效能专家，在大型银行从事金融科技工作十多年，有丰富的DevOps实践和研发管理经验，擅长业务研发、质量管控和研发支撑体系等领域。曾主导工行多个项目高分通过信通院 DevOps、BizDevOps认证，多次在业界大会担任出品人、发表公开分享，作为联合作者出版书籍《研发效能实践指南》，起草信通院研发效能度量标准。
张冲
群核科技 技术支持专家
先后就职于东软集团股份有限公司、杭州有赞科技有限公司以及杭州群核信息技术有限公司，拥有超过 10 年的软件开发及技术支持经验。目前就职于群核科技，技术支持创新驱动团队负责人，参与了群核科技技术支持团队的组建和变革，致力于提升团队效能和服务体验。
待定
待定
AI驱动的线上问题解决与客户服务能力升级
在传统客户服务和问题解决流程中，大量重复性工单处理和复杂业务带来的高学习与知识沉淀成本，导致响应缓慢、效率低下，客户满意度难以保障。随着企业业务日益多元，如何快速、高效地处理海量工单、提升问题定位与解决速度成为亟待突破的难题。近年来，人工智能技术尤其是大模型和知识库的融合，为构建智能化、自动化的客户服务体系带来了全新可能。本文聚焦基于AI的多渠道问题收集、智能预处理、工单自动分类路由、辅助排查、知识库自动生成及智能故障预警等核心能力，探索如何实现线上问题解决的全链路协同升级，显著提升服务质量、效率和用户体验，为企业数字化转型注入新动能。
内容大纲
1. 传统痛点与AI赋能机遇
1.1 客户服务面临的挑战
1.1.1 重复工作量大、响应周期长
1.1.2 业务多样化，知识沉淀难
1.1.3 人工处理力不足导致效率和质量瓶颈
1.2 AI技术变革带来的突破口
1.2.1 大模型与知识库驱动的智能答复
1.2.2 数据流通打通，实现信息闭环
1.2.3 多渠道融合，用户接入更加便捷
2. 全链路AI驱动解决方案架构
2.1 多渠道问题收集与预处理
2.1.1 支持群聊、单聊、企业IM多入口
2.1.2 智能意图识别与相似工单推送
2.2 工单智能生成与分派
2.2.1 高准确率工单分类模型
2.2.2 灵活路由规则自动派单
2.3 AI辅助排查与问题诊断
2.3.1 调用多工具SOP支持快速排查
2.3.2 实时排查结果反馈工单系统
2.4 知识库自动生成与闭环优化
2.4.1 NLP自动提炼排查经验形成知识文档
2.4.2 人机协同不断优化知识库质量
2.5 智能故障预警与应急协同
2.5.1 多维异常检测和聚类分析
2.5.2 一键拉群与语音会议加速故障响应
3. 核心AI技术亮点与实践成效
3.1 基于大模型的智能问答与多轮对话支持
3.2 快速高效的工单分类与自动路由机制
3.3 AI排查工具链与排查场景自动匹配
3.4 知识图谱增强的自动知识生成技术
3.5 故障预警动态阈值自适应和智能分级处置
4. 实际应用收益与案例分享
4.1 提单效率提升与响应周期缩短
4.2 问题解决速度提升70%、准确率提升50%
4.3 AI问答成功率从60%提升至85%以上
4.4 渲染类工单排查时间由30分钟降至3分钟
4.5 故障预警提前发现，影响范围缩减60%
5. 未来展望与持续发展
5.1 与MCP等平台深度融合，实现更广泛服务场景AI应用
5.2 强化智能分析和个性化推荐能力
5.3 推动跨系统知识共享和生态协同
5.4 探索人机协同最佳实践，兼顾智能与人为体验
听众收益
1. 理解传统客户服务面临的核心痛点及AI赋能的突破点
2. 掌握构建AI驱动客户服务全链条解决方案的关键能力和技术路径
3. 学习具体实践案例，借鉴高效工单处理、智能排查与知识库管理的新方法
4. 获得切实提升服务质量与效率的创新思路，助力数字化转型降本增效
5. 避免项目实施中常见的技术和组织瓶颈，少走弯路快速落地
内容大纲
1. 传统痛点与AI赋能机遇
1.1 客户服务面临的挑战
1.1.1 重复工作量大、响应周期长
1.1.2 业务多样化，知识沉淀难
1.1.3 人工处理力不足导致效率和质量瓶颈
1.2 AI技术变革带来的突破口
1.2.1 大模型与知识库驱动的智能答复
1.2.2 数据流通打通，实现信息闭环
1.2.3 多渠道融合，用户接入更加便捷
2. 全链路AI驱动解决方案架构
2.1 多渠道问题收集与预处理
2.1.1 支持群聊、单聊、企业IM多入口
2.1.2 智能意图识别与相似工单推送
2.2 工单智能生成与分派
2.2.1 高准确率工单分类模型
2.2.2 灵活路由规则自动派单
2.3 AI辅助排查与问题诊断
2.3.1 调用多工具SOP支持快速排查
2.3.2 实时排查结果反馈工单系统
2.4 知识库自动生成与闭环优化
2.4.1 NLP自动提炼排查经验形成知识文档
2.4.2 人机协同不断优化知识库质量
2.5 智能故障预警与应急协同
2.5.1 多维异常检测和聚类分析
2.5.2 一键拉群与语音会议加速故障响应
3. 核心AI技术亮点与实践成效
3.1 基于大模型的智能问答与多轮对话支持
3.2 快速高效的工单分类与自动路由机制
3.3 AI排查工具链与排查场景自动匹配
3.4 知识图谱增强的自动知识生成技术
3.5 故障预警动态阈值自适应和智能分级处置
4. 实际应用收益与案例分享
4.1 提单效率提升与响应周期缩短
4.2 问题解决速度提升70%、准确率提升50%
4.3 AI问答成功率从60%提升至85%以上
4.4 渲染类工单排查时间由30分钟降至3分钟
4.5 故障预警提前发现，影响范围缩减60%
5. 未来展望与持续发展
5.1 与MCP等平台深度融合，实现更广泛服务场景AI应用
5.2 强化智能分析和个性化推荐能力
5.3 推动跨系统知识共享和生态协同
5.4 探索人机协同最佳实践，兼顾智能与人为体验
听众收益
1. 理解传统客户服务面临的核心痛点及AI赋能的突破点
2. 掌握构建AI驱动客户服务全链条解决方案的关键能力和技术路径
3. 学习具体实践案例，借鉴高效工单处理、智能排查与知识库管理的新方法
4. 获得切实提升服务质量与效率的创新思路，助力数字化转型降本增效
5. 避免项目实施中常见的技术和组织瓶颈，少走弯路快速落地
王玉玺
群核科技 测试开发资深工程师
群核科技（酷家乐） 测试开发资深工程师，积累了极为丰富的质量保障及效能优化经验。在职期间，凭借扎实的专业能力，主导构建了测试管理系统、故障管理系统以及工单系统，有力提升了内部管理流程的规范性与高效性。同时，积极投身于研发效能工具、核心服务分桶开关系统的开发与维护工作，以卓越的技术贡献，为各系统的高效、稳定运行筑牢坚实根基 。
待定
待定
测试左移体系化实践与AI赋能 - 群核科技的探索与实践
在软件研发迭代速度持续加快的当下，传统测试模式已难以应对高质量交付需求。测试左移作为将质量保障环节向研发早期迁移的理念，正成为解决行业痛点的核心路径。本次分享将结合群核科技的实践，详解如何通过体系化建设与 A1赋能，构建全链路左移测试体系，为业界提供可复用的实践经验。
内容大纲
1. 左移背景:从行业共性到企业特性的痛点剖析
1.1 行业共性痛点:质量与效率的双重困境
1.2 群核科技的具体挑战:业务特性带来的独特难题
1.3 解题思路:构建全链路左移测试体系
2. 左移探索全景与分阶段实践
2.1 左移探索全景图
2.2 阶段一:功能用例研发自测-卡住功能质量基本盘
2.3 阶段二:研发单分支自动化测试-深化分支级质量保障。
2.4 阶段三:自动化用例研发自测-提升效率与覆盖
2.5 阶段四:专项能力左移 -- 性能左移
3. AI 赋能测试左移
3.1 Al 赋能全景图
3.2 左移功能用例引入 AI 生成
3.3 左移自动化失败引入 AI 诊断
3.4 性能左移引入结果 AI 分析
4. 阶段性成果与价值
4.1 接口自动化左移成果
4.2 性能左移成果
5. 未来展望
5.1 深化左移能力
5.2 AI 赋能探索
敬请期待
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待定
待定
敬请期待
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