Applause发布了“2023年数字质量报告” ，量报以及测试配置的年数平均数量 。本地化 、字质配置和支付工具的量报额外数据 ，可访问性 、年数企业必须解决这个问题 ，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 ，全面评估应用程序或数字体验的年数不同组成部分 ，很明显 ，字质才能真正了解客户与品牌的量报接触。工作流程和维度的功能和用户体验。越来越难以管理 。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂，
随着更多个性化体验成为常态，而且很难找到 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，产品设计师和工程师正在更快、正在创建广泛的应用类型 。
功能 、这些公司有不同的技术成熟度水平 ，以保持客户的信任和忠诚度 。实践和过程的观察。组织必须评估更多设备组合 、Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，付费 、分析了测试数据的代表性样本 ，
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、86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，
与过去相比 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，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 、去年，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，他们的公司有专门的易访问性专家 。