Когато говорихме за AI и ML, много от нас казаха, че хората като нас нямат нищо общо с това. Но ние ви призоваваме да погледнете по-отблизо това. Без дори да го осъзнавате, вие сте заобиколени от AI и ML в ежедневието си. Все по-голям брой интелигентни джаджи направиха почти всеки дом по-умен. Нека ви покажа един много прост пример за изкуствен интелект в нашето ежедневие.
Всеки ден се събуждаме с телефоните си. Повечето от нас използват лицево разпознаване, за да ги отключат. Но как става това? Изкуствен интелект, разбира се. Сега виждате как AI и ML са навсякъде около нас. Използваме ги по различни начини, дори без да знаем за тяхното присъствие. Да, това са сложните технологии, които правят живота ни по-прост.
Друг пример от ежедневието е имейлът. Тъй като използваме имейла си ежедневно, изкуственият интелект филтрира спам имейлите към нашите папки за спам или кошче, което ни позволява да преглеждаме само филтрираните съобщения. Смята се, че капацитетът на филтриране на Gmail е 99.9%.
Тъй като AI и ML са доста често срещани в живота ни, замисляли ли сте се как всъщност би било, ако бяха интегрирани в мобилните приложения, които използваме толкова често! Звучи интересно, нали? Но факт е, че това вече е внедрено в много мобилни приложения.
Как AI и ML трябва да бъдат включени в мобилни приложения
По отношение на това как можете да внедрите AI/ML във вашето мобилно приложение, имате три възможности. Разработчиците на мобилни приложения могат да използват изкуствения интелект и машинното обучение, за да подобрят своите приложения по 3 основни начина, за да ги направят по-ефективни, интелигентни и удобни за потребителя.
- Обосновавам се
AI се отнася до процеса на накарване на компютрите да решават проблеми въз основа на техните разсъждения. Съоръжение като това доказва, че изкуственият интелект може да победи човек на шах и как Uber е в състояние да оптимизира маршрутите, за да спести време на потребителите на приложението си.
- Препоръка
В индустрията за мобилни приложения това е едно от най-честите употреби на машинно обучение и изкуствен интелект. Топ марки на планетата като Flipkart, Амазонка, и Netflix, наред с други, постигнаха своя успех въз основа на предоставянето на информация на потребителите за това, от което ще се нуждаят след това чрез технология с активиран AI.
- Поведенчески
Изкуственият интелект може да постави нови граници, като научи поведението на потребителите в приложението. Ако някой открадне вашите данни и се представи за онлайн транзакция без ваше знание, системата AI може да проследи това подозрително поведение и да прекрати транзакцията на място.
Защо AI и машинно обучение в мобилните приложения
Има редица причини да включите изкуствен интелект и машинно обучение във вашето мобилно приложение. Той не само подобрява нивото на функционалност на вашето приложение, но също така отваря врати за милиони възможности за растеж и в бъдеще. Ето 10-те основни причини да преминете напред в AI и ML:
1. Персонализация
AI алгоритъм, вграден във вашето мобилно приложение, трябва да има способността да анализира и интерпретира данни от различни източници, от социални мрежи до кредитни рейтинги, и да генерира предложения за всеки потребител. Може да ви помогне да научите:
Какъв тип потребители имате?
Какви са техните предпочитания и харесвания?
Какви са техните бюджети?
Въз основа на тази информация можете да оцените поведението на всеки потребител и да използвате тези данни за целеви маркетинг. Чрез машинно обучение вие ще можете да предоставите на вашите потребители и потенциални потребители по-подходящо и привлекателно съдържание и да създадете впечатлението, че вашите технологии за приложения, вдъхновени от AI, са специално пригодени за техните нужди.
2. Разширено търсене
Алгоритмите за търсене могат да извличат всички потребителски данни, включително хронология на търсенията и типични действия. Когато се комбинират с поведенчески данни и заявки за търсене, тези данни могат да се използват за класиране на вашите продукти и услуги и предоставяне на най-подходящите резултати на клиентите. Подобрена производителност може да се постигне чрез надграждане на функции като търсене с жестове или включване на гласово търсене. Потребителите на приложението изпитват AI и ML търсения по по-контекстуален и интуитивен начин. Според уникалните заявки, поставени от потребителите, алгоритмите приоритизират съответно резултатите.
3. Прогнозиране на потребителското поведение
Маркетолозите могат да извлекат голяма полза от разработката на приложения с активиран AI & ML, като придобият по-задълбочено разбиране на предпочитанията и поведението на потребителите въз основа на данни като пол, възраст, местоположение, честота на използване на приложението, хронология на търсенията и т.н. Вашите маркетингови усилия ще бъдат по-ефективни ако знаете тази информация.
4. По-подходящи реклами
Единственият начин да победите конкуренцията на този непрекъснато разрастващ се потребителски пазар е да персонализирате всяко потребителско изживяване. Мобилните приложения, използващи ML, могат да премахнат процеса на безпокойство на потребителите, като им представят артикули и услуги, от които не се интересуват. По-скоро можете да правите реклами, които да отговарят на уникалните харесвания и нужди на всеки потребител. Днес компаниите, които разработват приложения за машинно обучение, могат интелигентно да обединяват данни, спестявайки както време, така и пари, изразходвани за неподходяща реклама, и подобрявайки репутацията на марката.
5. По-добро ниво на сигурност
Освен че са мощен маркетингов инструмент, машинното обучение и изкуственият интелект могат също така да позволят автоматизация и сигурност за мобилни приложения. Смарт устройство с разпознаване на звук и изображение позволява на потребителите да настроят своята биометрична информация като стъпка за удостоверяване на сигурността. Поверителността и сигурността са основна грижа за всеки човек. Следователно те винаги избират мобилно приложение, където всичките им данни също са безопасни и сигурни. Така че осигуряването на повишено ниво на сигурност е предимство.
6. Разпознаване на лицето
Apple представи първата система за лицева идентификация през 2017 г., за да повиши сигурността и удовлетвореността на потребителите. В миналото лицевото разпознаване имаше много проблеми, като чувствителността към светлина, и не можеше да идентифицира никого, ако външният му вид се промени, като например ако си сложи очила или си пусне брада. Apple iPhone X има базиран на AI алгоритъм за разпознаване на лица, комбиниран със сложния хардуер на Apple. AI и ML работят върху разпознаването на лица в мобилни приложения въз основа на набор от функции, които се съхраняват в базата данни. Софтуерът, задвижван от AI, може незабавно да търси в бази данни с лица и да ги сравнява с едно или повече лица, открити в сцена. Следователно той идва с подобрени характеристики и функционалност. Така че сега потребителите могат лесно да използват функцията за лицево разпознаване в мобилното си приложение, независимо от външния си вид.
7. Чатботове и автоматични отговори
В днешно време повечето мобилни приложения използват базирани на изкуствен интелект чатботове, за да предоставят бърза поддръжка на своите клиенти. Това всъщност може да спести време и компаниите могат да премахнат трудността на екипа за поддръжка на клиенти при отговарянето на повтарящите се въпроси. Разработването на AI chatbot ще ви помогне да подадете често задавани заявки и най-вероятните заявки във вашето мобилно приложение. Така че всеки път, когато клиент повдигне запитване, чатботът може незабавно да отговори на същото.
8. Езикови преводачи
AI-активираните преводачи могат да бъдат интегрирани във вашите мобилни приложения с помощта на AI технология. Дори ако на пазара има няколко езикови преводачи, функцията, която помага на преводачите с AI да се открояват от тях, не е нищо друго освен способността им да работят офлайн. Можете незабавно да превеждате всеки език в реално време без много проблеми. Също така, различните диалекти на определен език могат да бъдат идентифицирани и могат да бъдат ефективно преведени на желания от вас език.
9. Откриване на измами
Всички отрасли, особено банкирането и финансите, са загрижени за случаи на измами. Този проблем се разрешава чрез използване на машинно обучение, което намалява неизпълнението на кредити, проверките за измами, измами с кредитни карти и др. Кредитният рейтинг също ви позволява да оцените способността на дадено лице да изплати заем и колко рисковано е да му се даде такъв.
10. Потребителско изживяване
Използването на услуги за разработка на AI дава възможност на организациите да предлагат набор от функции и услуги на своите клиенти. Това само по себе си привлича клиенти към вашето мобилно приложение. Хората винаги избират мобилни приложения, които имат редица функции с минимална сложност. Осигуряването на по-добро потребителско изживяване ще донесе по-добре вашия бизнес и по този начин ще се ускори ангажираността на потребителите.
Разгледайте резултатите от този процес на интеграция
Със сигурност добавянето на допълнителна функция или усъвършенствана технология към мобилното приложение ще ви струва повече по време на разработката. Разходите за разработка са пряко пропорционални на разширените функции, събрани в приложението. Следователно, преди да похарчите парите, трябва да се притеснявате за резултата, който ще генерират. Ето предимствата на AI и ML във вашето мобилно приложение:
- Изкуственият интелект може да ви помогне да изпълнявате повтарящи се задачи по-бързо
- Точност и пълнота
- Подобрено изживяване на клиентите
- Интелигентни взаимодействия с потребителите
- Задържане на клиенти.
Най-добрите платформи, които ви позволяват да разработвате мобилни приложения с AI & ML
Вижте как AI и ML са внедрени в мобилните приложения, които използваме ежедневно
- Zomato платформата е изградила няколко модела за машинно обучение, за да се справи с различни предизвикателства в реално време, като дигитализация на менюта, персонализирани списъци на ресторанти на началната страница, прогнозиране на времето за приготвяне на храна, подобряване на разпознаването на пътя, активно изпращане на водач-партньор, одит на поддържане на водач-партньор, съответствие и Повече ▼.
Uber предлага на своите потребители прогнозно време на пристигане (ETA) и цена въз основа на машинно обучение.
Оптимизиране на фитнес е спортно приложение, което предоставя персонализирани тренировъчни програми, базирани на генетични и сензорни данни.
И двете Амазонка намлява на Netflix предполагаемият механизъм разчита на същата идея за машинно обучение, за да предостави персонализирани препоръки на всеки потребител.
Sigosoft вече може да използва възможностите на AI/ML в своите мобилни приложения – нека разберем как и къде!
Тук, в Sigosoft, ние разработваме широка гама от мобилни приложения, които отговарят на вашия тип бизнес. Всички тези мобилни приложения са разработени по такъв начин, че да включват най-модерните и модерни мобилни технологии. За да предоставим на нашите клиенти възможно най-доброто изживяване и да ускорим техните приходи, ние включваме AI и ML във всяко мобилно приложение, което разработваме.
OTT платформите и мобилните приложения за електронна търговия поемат водеща роля, когато става въпрос за интегриране на AI и машинно обучение. Това са най-разпространените домейни, където се използва AI/ML. Без значение в какъв бизнес се занимавате, двигателите за препоръки играят критична роля. Следователно изкуственият интелект и машинното обучение са от съществено значение.
За мобилни приложения за електронна търговия, за да представим на нашите потребители полезни предложения за продукти, ние използваме AI и ML техники.
Когато става въпрос за OTT платформи, ние използваме тези технологии за абсолютно същата цел – препоръка. Техниките, които използваме, са насочени към ангажиране на потребителите с предаванията и програмите, които предпочитат.
In мобилни приложения за телемедицина, ние използваме AI и ML, за да следим хроничните състояния на пациента въз основа на събраните данни.
In приложения за доставка на храна, тези технологии се използват за няколко приложения, като проследяване на местоположението, списък с ресторанти според предпочитанията, прогнозиране на времето за приготвяне на храна и много други.
Приложения за електронно обучение разчитат в голяма степен на изкуствения интелект и машинното обучение, за да произвеждат интелигентно съдържание и да предоставят персонализирано обучение.
Последни думи,
Ясно е, че AI и ML могат да направят много за нас във всички аспекти. Наличието на изкуствен интелект и машинно обучение като част от вашето мобилно приложение може да отключи множество възможности, които да подобрите. И на свой ред да увеличи генерирането на приходи. Изкуственият интелект и машинното обучение несъмнено ще играят важна роля в бъдещите мобилни приложения. Направете го сега и изследвайте света на възможностите. Тук на Sigosoft, можете да разработите мобилни приложения, които отговарят на вашия бюджет с всички разширени функции, събрани в тях. Обърнете се към нас и изживейте напълно персонализирани разработване на мобилни приложения процеси за следващия ви проект.