本发明专利技术公开了一种基于人工智能的测试管理方法、装置及电子设备，方法包括：获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例；执行所述测试用例；对所述测试用例的执行过程进行实时监控，并对执行过程中生成的参数进行记录；检测到测试用例执行完毕，则获取测试用例的测试结果；对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常；若测试结果存在异常，则对存在异常的测试结果进行标注，将标注内容发送给开发人员终端。本发明专利技术实施例能够自动化生成测试用例，节省测试用例编写时间，提高测试效率；利用AI技术，准确性更高，能够发现更多潜在的问题；实时监控和跟踪测试过程，提高测试结果分析的及时性和准确性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的测试管理方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及金融科技
，尤其涉及一种基于人工智能的测试管理方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着数字经济浪潮蓬勃兴起，金融业数字化转型正在加速。金融科技发展发展决定金融业未来竞争力。金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效。
[0003]在以银行为代表的金融科技领域，为了更好的与客户进行交互，越多越来的金融应用程序出现在人们的生活中。为了满足客户要求，金融应用程序也需要不断的开发的新功能。新功能上线的过程中，需要对新开发的功能进行软件测试。软件测试是保证软件质量和稳定性的重要手段。
[0004]现有的软件测试管理方式存在测试用例编写和管理不规范、测试结果跟踪不及时等问题，降低了软件测试效率，测试结果的准确性也较差。
[0005]因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
[0006]鉴于上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的测试管理方法、装置及电子设备，旨在解决现有技术中软件测试管理方式存在测试用例编写和管理不规范、测试结果跟踪不及时等问题，降低了软件测试效率，测试结果的准确性也较差的问题。
[0007]本专利技术的技术方案如下：
[0008]本专利技术第一实施例提供了一种基于人工智能的测试管理方法，所述方法包括：
[0009]获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例；
[0010]执行所述测试用例；
[0011]对所述测试用例的执行过程进行实时监控，并对执行过程中生成的参数进行记录；
[0012]检测到测试用例执行完毕，则获取测试用例的测试结果；
[0013]对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常；
[0014]若测试结果存在异常，则对存在异常的测试结果进行标注，将标注内容发送给开发人员终端。
[0015]进一步地，所述获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例，包括：
[0016]获取待测应用软件的特征数据、历史测试数据及测试数据的覆盖率；
[0017]基于所述特征数据、历史测试数据及测试数据的历史覆盖率及人工智能算法，生成测试用例。
[0018]进一步地，所述基于所述特征数据、历史测试数据及测试数据的历史覆盖率及人工智能算法，生成测试用例，包括：
[0019]基于符号执行算法、所述特征数据，生成若干个满足指定条件的第一测试用例；
[0020]基于遗传算法、所述测试数据的历史覆盖率对第一测试用例进行搜索，得到第二测试用例；
[0021]基于机器学习算法、所述历史测试数据中生成验证模型，所述验证模型用于对第二测试用例生成的测试数据的正确性进行验证；
[0022]根据验证结果得到目标测试用例。
[0023]进一步地，所述获取待测应用软件的特征数据，包括：
[0024]获取待测应用软件的软件质量特征、数据特征及兼容性特征。
[0025]进一步地，所述获取待测应用软件的历史测试数据和测试数据的历史覆盖率，包括：
[0026]调用测试平台的存档接口，获取待测应用软件的历史测试数据和测试数据的历史覆盖率。
[0027]进一步地，所述对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常，包括：
[0028]对测试结果进行分析，判断测试数据的覆盖率是否大于预设阈值；
[0029]若测试数据的覆盖率大于预设阈值，则判断测试结果是否低于预设的参考值；
[0030]若测试结果低于预设的参考值，则判定测试结果存在异常。
[0031]进一步地，所述对所述测试用例的执行过程进行实时监控，并对执行过程中生成的参数进行记录，包括：
[0032]对所述测试用例的执行过程进行实时监控；
[0033]对执行过程中生成的参数进行记录；
[0034]根据记录的参数生成可视化报告。
[0035]本专利技术的另一实施例提供了一种基于人工智能的测试管理装置，装置包括：
[0036]测试用例生成模块，用于获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例；
[0037]测试用例执行模块，用于执行所述测试用例；
[0038]数据监测模块，用于对所述测试用例的执行过程进行实时监控，并对执行过程中生成的参数进行记录；
[0039]测试结果获取模块，用于检测到测试用例执行完毕，则获取测试用例的测试结果；
[0040]测试结果分析模块，用于对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常；
[0041]测试数据标注模块，用于若测试结果存在异常，则对存在异常的测试结果进行标注，将标注内容发送给开发人员终端。
[0042]本专利技术的另一实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器；以及，
[0043]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0044]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于人工智能的测试管理方法。
[0045]本专利技术的另一实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性
计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的基于人工智能的测试管理方法。
[0046]有益效果：本专利技术实施例的基于人工智能的测试管理方法，能够自动化生成测试用例，节省测试用例编写时间，提高测试效率；利用AI技术，准确性更高，能够发现更多潜在的问题；实时监控和跟踪测试过程，提高测试结果分析的及时性和准确性。
附图说明
[0047]下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：
[0048]图1为本专利技术一种基于人工智能的测试管理方法较佳实施例的流程图；
[0049]图2为本专利技术一种基于人工智能的测试管理装置的较佳实施例的功能模块示意图；
[0050]图3为本专利技术一种电子设备的较佳实施例的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0051]为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0052]以下结合附图对本专利技术实施例进行介绍。
[0053]针对上述问题，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的测试管理方法，请参阅图1，图1为本专利技术一种基于人工智能的测试管理方法较佳实施例的流程图。如图1所示，其包括：
[0054]步骤S100、获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例；
[0055]步骤S200、执行所述测试用例；
[0056]步本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的测试管理方法,其特征在于,所述方法包括：获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例；执行所述测试用例；对所述测试用例的执行过程进行实时监控，并对执行过程中生成的参数进行记录；检测到测试用例执行完毕，则获取测试用例的测试结果；对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常；若测试结果存在异常，则对存在异常的测试结果进行标注，将标注内容发送给开发人员终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取被测应用软件的软件信息，基于人工智能算法及所述软件信息，生成测试用例，包括：获取待测应用软件的特征数据、历史测试数据及测试数据的覆盖率；基于所述特征数据、历史测试数据及测试数据的历史覆盖率及人工智能算法，生成测试用例。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征数据、历史测试数据及测试数据的历史覆盖率及人工智能算法，生成测试用例，包括：基于符号执行算法、所述特征数据，生成若干个满足指定条件的第一测试用例；基于遗传算法、所述测试数据的历史覆盖率对第一测试用例进行搜索，得到第二测试用例；基于机器学习算法、所述历史测试数据中生成验证模型，所述验证模型用于对第二测试用例生成的测试数据的正确性进行验证；根据验证结果得到目标测试用例。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取待测应用软件的特征数据，包括：获取待测应用软件的软件质量特征、数据特征及兼容性特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取待测应用软件的历史测试数据和测试数据的历史覆盖率，包括：调用测试平台的存档接口，获取待测应用软件的历史测试数据和测试数据的历史覆盖率。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对测试结果进行分析，判断测试结果是否存在异常，包括：对测试结...
【专利技术属性】
技术研发人员：张春和，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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