霍格沃兹测试开发学社
3. 安全效能对于金融行业来说，安全效能是数智产品体验评估中无法绕开的核心维度。AI产品的体验好坏，不仅取决于它是否回答得快、功能是否丰富，也取决于它是否稳定、可信、可控。尤其在金融业务场景中，用户对于信息准确性、隐私保护、风险提示和结果可靠性都有更高要求。安全效能关注的问题包括：AI生成内容是否可靠？关键金融信息是否表达准确？用户隐私与敏感数据是否得到保护？系统在不确定场景下是否有边界提示？产品是否能够增强用户的安全感和信任感？数智产品如果缺少安全感，即使功能再先进，也很难真正进入高价值业务场景。这也是金融机构推进AI产品落地时，需要特别关注的质量底座。4. 认知联接认知联接是数智产品区别于传统数字产品的重要体验维度。传统产品更多是用户主动操作系统，而数智产品则更强调系统对用户意图、任务目标和上下文的理解。用户会期待AI“不只是执行指令”，而是能够理解自己为什么提出这个问题、真正想解决什么问题，以及当前场景下最合适的响应方式是什么。认知联接关注的是用户与智能系统之间是否形成有效理解。例如：系统是否能理解用户真实意图？AI回答是否符合用户当前任务场景？产品是否能降低用户认知负担？用户是否愿意继续信任并使用智能能力？系统输出是否让用户感觉“懂我、可信、能帮上忙”？对于数智产品来说，认知联接越强，用户越容易把AI能力纳入自己的工作流和业务流程。这也是AI产品从“能用”走向“好用”，再走向“愿意长期使用”的关键。双轨应用：覆盖研发到运营的完整体验评估路径ETS.AI模型不仅用于单点测评，也具有适用于研发至运营各阶段的双轨应用方法。一方面，它可以在研发阶段帮助团队提前发现体验问题。在产品设计、原型验证、功能研发、测试评审等环节中，ETS.AI可以作为体验评估工具，帮助团队判断产品是否具备良好的交互基础、智能体验、安全感和认知连接能力。另一方面，它也可以在运营阶段持续跟踪产品体验表现。数智产品上线之后，用户使用行为、反馈内容、满意度变化和业务转化情况都会持续变化。通过ETS.AI模型，可以更系统地识别产品体验短板，支持后续迭代优化。这意味着，ETS.AI并不是一次性的评测表，而是一套贯穿产品生命周期的体验质量工具。它让用户体验评估从“上线前检查”走向“研发、测试、运营、迭代全流程闭环”。
发布于 北京
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