喺香港做生意，最貴係咩？係人工，仲有時間。尤其係金融科技（FinTech）、跨境電商或者 SaaS 公司，軟件更新快過眨眼，系統一出 Bug，輕則被客投訴到爆，重則觸及合規監管（Compliance）要罰大錢。但現實係：QA（質量保證）團隊日踩夜踩，測試腳本追唔切版本更新，人手又難搵。

好多企業以為整咗「UI 自動化測試」就一勞永逸，點知係跌入另一個坑：「開波易，維持難」。 業界數據反映，傳統測試腳本有成 25% 每個月會失靈，維護呢啲腳本竟然佔咗成個團隊 60% 以上嘅時間。明明想請人返嚟提升質量，最後成班工程師變咗「腳本修理工」。咁樣落去，點搞得掂？

近期施政報告講明要推動人工智能同數據產業，香港生產力促進局（HKPC）亦指出，本地企業已經由「觀望 AI」變為「導入 AI」。但對於 QA 嚟講，AI 唔係用嚟寫幾句文案咁簡單，而係要將測試模式由「規則驅動」升級做「意圖驅動」。簡單講，唔再需要你逐行教電腦點樣撳掣，而係電腦「明」你個業務流程，自動幫你搵漏洞。

目前，好似 Testin云測呢類喺行內行得幾前嘅服務商，已經將「AI 測試大腦」同「執行體」結合。佢哋唔係單純賣工具，而係透過大模型理解需求文件，自動生成測試路徑。呢種由「人寫腳本」變做「AI 行路」嘅轉變，正正係港企突破技術樽頸嘅關鍵。

港企「QA 翻身」三部曲：唔使加人，但要加 AI

面對香港「高薪難請人」嘅困局，技術管理層（CTO/QA Head）需要嘅係結構性升級，而唔係喺舊架構上「修修補補」。

第一層：守住底線，唔好「只求快、唔求準」

AI 唔係萬能，如果無咗質量模型（如 GB/T25000.10 標準），AI 只會「飛快地出錯」。特別係銀行、政務系統，對功能、安全性、兼容性要求極嚴。聰明嘅做法係將 AI 接入成熟嘅質量模型，令測試結果可審計、可追溯，咁樣過 Compliance 先至夠底氣。

第二層：用「人話」寫測試，降低入場門檻

香港 QA 團隊好多時規模唔大，如果自動化測試太依賴「大神」寫代碼，一旦大神離職，成套嘢就「廢咗一半」。 依家嘅 AI 趨勢係自然語言腳本——你用普通話或者英文寫「登入帳戶，檢查餘額」，AI 就會自動喺 Android、iOS 或 Web 端執行。Testin 云測就同過某龍頭銀行合作，靠 OCR 視覺識別同 AI 理解，令測試唔再驚 UI 元素變動，真正做到「一套腳本行天下」。

第三層：智能 Agent 幫「自癒」，唔使再救火

UI 自動化最怕「跑不穩」。以前彈出一個新廣告窗，測試就斷線「甩轆」。 依家嘅 Multi-Agent 智能架構 有「自癒」能力。測試中途遇到異常，AI Agent 會自動分析係環境問題定係 Bug，自動處理彈窗干擾。原本要人手排查半個鐘嘅異常，AI 幾分鐘搞掂。呢種「穩定性」，先係放工可以安樂瞓覺嘅保證。

資深 QA 之言：AI 唔係取代人，係釋放「專業價值」

一位喺 FinTech公司做QA嘅老友講得好：「以前測試係靠經驗、靠博命；依家係靠系統能力。」喺香港咁高人力成本嘅環境下，叫個年薪幾十萬嘅資深工程師日日去撳掣、改腳本，簡直係浪費資源。AI 測試嘅價值，係將呢啲重複性嘅「悶嘢」自動化，等專家去處理真正複雜、高風險嘅業務邏輯。

Testin云測等服務商提供嘅「人 + 工具 + 服務」模式，正正係畀港企一個「輕資產」嘅選擇：唔使大幅擴編，但可以擁有隨時進化嘅AI測試戰鬥力。喺數字化快過跑馬嘅今日，港企 QA 升級已經無得避。AI測試唔係「遙不可及」嘅黑科技，而係解決成本、效率、合規呢個「不可能三角」嘅現實方案。想喺激烈的市場競爭中保持「不甩轆」？或許，構建一個面向未來的 AI 質量保障體系，就係你今年最值得做嘅投資。