Når vi taler om AI og ML, var mange af os sådan, at folk som os ikke har noget med det at gøre. Men vi opfordrer dig til at se nærmere på dette. Uden selv at være klar over det, er du omgivet af AI og ML i dit daglige liv. Et stigende antal smarte gadgets har gjort næsten alle hjem smartere. Lad mig vise dig et meget simpelt eksempel på kunstig intelligens i vores daglige liv.
Hver dag vågner vi op til vores telefoner. De fleste af os bruger ansigtsgenkendelse til at låse dem op. Men hvordan sker det? Kunstig intelligens, selvfølgelig. Nu ser du, hvordan AI og ML er overalt omkring os. Vi gør brug af dem på forskellige måder, selv uden at kende deres tilstedeværelse. Ja, det er de komplekse teknologier, der gør vores liv enklere.
Et andet dagligdags eksempel er e-mail. Da vi bruger vores e-mail på daglig basis, filtrerer kunstig intelligens spam-e-mails fra til vores spam- eller papirkurvsmapper, så vi kun kan se de filtrerede meddelelser. Det anslås, at Gmails filtreringskapacitet er 99.9 %.
Da AI og ML er ret almindelige gennem hele vores liv, har du nogensinde overvejet, hvordan det faktisk ville være, hvis de blev integreret i de mobile applikationer, som vi bruger så ofte! Lyder interessant, ikke? Men faktum er, at dette allerede er implementeret i mange mobilapps.
Hvordan AI og ML skal inkorporeres i mobilapps
Med hensyn til hvordan du kan infundere AI/ML i din mobilapplikation, har du tre muligheder. Mobilappudviklere kan gøre brug af kunstig intelligens og maskinlæring til at forbedre deres apps på 3 vigtige måder for at gøre dem mere effektive, smarte og brugervenlige.
- Ræsonnement
AI refererer til processen med at få computere til at løse problemer baseret på deres ræsonnement. En facilitet som denne beviser, at kunstig intelligens kan slå et menneske i skak, og hvordan Uber er i stand til at optimere ruter for at spare tid til appbrugere.
- Anbefaling
I mobilappindustrien er dette en af de mest almindelige anvendelser af maskinlæring og kunstig intelligens. Topmærker på planeten som f.eks Flipkart, Amazonog Netflix, blandt andre har gjort deres succes baseret på at give brugerne indsigt i, hvad de ville have brug for næste gang gennem AI-aktiveret teknologi.
- Behavioral
Kunstig intelligens kan sætte nye grænser ved at lære brugeradfærd i appen. Hvis nogen stjæler dine data og efterligner enhver online transaktion uden din viden, kan AI-systemet spore denne mistænkelige adfærd og afslutte transaktionen på stedet.
Hvorfor AI og maskinlæring i mobilapps
Der er en række grunde til at inkorporere kunstig intelligens og maskinlæring i din mobilapplikation. Det forbedrer ikke kun funktionalitetsniveauet for din app, men åbner også en dør med millioner af muligheder for at vokse i fremtiden. Her er de 10 bedste grunde til at gå avanceret med AI og ML:
1. Tilpasning
En AI-algoritme, der er indlejret i din mobilapp, bør have evnen til at analysere og fortolke data fra forskellige kilder, fra sociale netværk til kreditvurderinger og generere forslag til hver bruger. Det kan hjælpe dig med at lære:
Hvilken type brugere har du?
Hvad er deres præferencer og likes?
Hvad er deres budgetter?
Baseret på disse oplysninger kan du vurdere hver enkelt brugers adfærd og kan bruge disse data til målmarkedsføring. Gennem maskinlæring vil du være i stand til at give dine brugere og potentielle brugere mere relevant og tiltalende indhold og skabe indtryk af, at dine AI-infunderede app-teknologier er specifikt skræddersyet til deres behov.
2. Avanceret søgning
Søgealgoritmer kan hente alle brugerdata, inklusive søgehistorik og typiske handlinger. Når de kombineres med adfærdsdata og søgeanmodninger, kan disse data bruges til at rangere dine produkter og tjenester og give kunderne de mest relevante resultater. Forbedret ydeevne kan opnås ved at opgradere funktioner som f.eks. gestussøgning eller inkorporering af stemmesøgning. Brugere af appen oplever AI- og ML-søgninger på en mere kontekstuel og intuitiv måde. Ifølge de unikke forespørgsler fremsat af brugere, prioriterer algoritmerne resultaterne i overensstemmelse hermed.
3. Forudsigelse af brugeradfærd
Markedsførere kan drage stor fordel af AI & ML-aktiveret app-udvikling ved at opnå en dybere forståelse af brugernes præferencer og adfærd baseret på data såsom køn, alder, placering, app-brugsfrekvens, søgehistorik osv. Din marketingindsats vil være mere effektiv hvis du kender disse oplysninger.
4. Mere relevante annoncer
Den eneste måde at slå konkurrencen på dette stadigt voksende forbrugermarked er at tilpasse hver brugeroplevelse. Mobilapps, der bruger ML, kan eliminere processen med at forstyrre brugerne ved at præsentere dem for varer og tjenester, de ikke er interesserede i. Du kan i stedet lave annoncer, der appellerer til hver enkelt brugers unikke likes og behov. I dag er virksomheder, der udvikler maskinlæringsapps, i stand til at flette data smart, hvilket sparer både tid og penge brugt på upassende annoncering og forbedrer brandets omdømme.
5. Bedre sikkerhedsniveau
Udover at være et kraftfuldt marketingværktøj, kan maskinlæring og kunstig intelligens også aktivere automatisering og sikkerhed for mobilapps. En smart enhed med lyd- og billedgenkendelse giver brugerne mulighed for at konfigurere deres biometriske oplysninger som et sikkerhedsgodkendelsestrin. Privatliv og sikkerhed er en stor bekymring for hver enkelt. Derfor vælger de altid en mobilapplikation, hvor alle deres detaljer også er sikre. Så det er en fordel at give et øget sikkerhedsniveau.
6. Ansigtsgenkendelse
Apple introducerede det første ansigts-ID-system i 2017 for at øge brugernes sikkerhed og tilfredshed. Tidligere havde ansigtsgenkendelse mange problemer, såsom lysfølsomhed, og den kunne ikke identificere nogen, hvis deres udseende ændrede sig, såsom hvis de tog briller på eller voksede skæg. Apple iPhone X har en AI-baseret ansigtsgenkendelsesalgoritme kombineret med Apples omfattende hardware. AI og ML arbejder med ansigtsgenkendelse i mobilapps baseret på et sæt funktioner, der er gemt i databasen. AI-drevet software kan øjeblikkeligt søge i databaser med ansigter og sammenligne dem med et eller flere ansigter, der er registreret i en scene. Den kommer derfor med forbedrede funktioner og funktionalitet. Så nu kan brugere nemt bruge ansigtsgenkendelsesfunktionen i deres mobilapp uanset deres udseende.
7. Chatbots og automatiske svar
I dag gør de fleste mobilapplikationer brug af AI-drevne chatbots for at give hurtig support til deres kunder. Dette kan faktisk spare tid, og virksomhederne kan afskære vanskeligheden for kundesupportteamet med at besvare de gentagne spørgsmål. At udvikle en AI-chatbot vil hjælpe dig med at fodre de ofte stillede forespørgsler og de mest sandsynlige forespørgsler i din mobilapp. Så hver gang en kunde rejser en forespørgsel, kan chatbotten straks svare på det samme.
8. Sprogoversættere
AI-aktiverede oversættere kan integreres i dine mobilapps ved hjælp af AI-teknologi. Selvom der er en række sprogoversættere tilgængelige på markedet, er den funktion, der hjælper AI-aktiverede oversættere med at skille sig ud fra dem, intet andet end deres evne til at arbejde offline. Du kan øjeblikkeligt oversætte ethvert sprog i realtid uden meget besvær. De forskellige dialekter af et bestemt sprog kan også identificeres og kan effektivt oversættes til dit ønskede sprog.
9. Bedrageri
Alle brancher, især bank og finans, er bekymrede over sager om svindel. Dette problem løses ved at bruge maskinlæring, som reducerer misligholdelse af lån, svindelkontrol, kreditkortsvindel og meget mere. En kreditvurdering giver dig også mulighed for at vurdere en persons evne til at tilbagebetale et lån, og hvor risikabelt det er at give dem et.
10. Brugeroplevelse
Brugen af AI-udviklingstjenester gør det muligt for organisationer at tilbyde en række funktioner og tjenester til deres kunder. Dette tiltrækker i sig selv kunder til din mobilapp. Folk går altid efter mobilapplikationer, der har en række funktioner med minimal kompleksitet. Ved at give en bedre brugeroplevelse vil din virksomhed bedre nå ud, og derved vil brugerengagementet blive accelereret.
Tag et kig på resultaterne af denne integrationsproces
Det er sikkert, at tilføjelse af en ekstra funktion eller en avanceret teknologi til mobilappen vil koste dig mere i udviklingstiden. Udviklingsomkostninger er direkte proportionale med de avancerede funktioner, der er samlet i applikationen. Derfor, før du bruger pengene, bør du være bekymret over det resultat, det vil generere. Her er fordelene ved AI og ML i din mobilapp:
- Kunstig intelligens kan hjælpe dig med at udføre gentagne opgaver hurtigere
- Nøjagtighed og fuldstændighed
- Forbedrede kundeoplevelser
- Intelligent interaktion med brugerne
- Fastholdelse af kunder.
De bedste platforme, der giver dig mulighed for at udvikle mobile apps med AI & ML
Se hvordan AI og ML implementeres i de mobilapps, vi bruger til daglig
Zomato platformen har bygget adskillige maskinlæringsmodeller til at løse en række udfordringer i realtid, såsom menudigitalisering, personaliserede restaurantoversigter på hjemmesider, forudsigelse af madtilberedningstid, forbedret vejdetektion, aktiv chauffør-partner-afsendelse, chauffør-partner-prydningsaudit, overholdelse og mere.
Uber tilbyder sine brugere en estimeret ankomsttid (ETA) og omkostninger baseret på maskinlæring.
Optimer fitness er en sportsapp, der giver skræddersyede træningsprogrammer baseret på genetiske data og sensordata.
Både Amazon , Netflixs Den suggestive mekanisme er afhængig af den samme idé om maskinlæring for at give skræddersyede anbefalinger til enhver bruger.
Sigosoft kan nu udnytte AI/ML-kapaciteter i sine mobile applikationer – Lad os finde ud af hvordan og hvor!
Her hos Sigosoft udvikler vi en bred vifte af mobilapplikationer, der passer til din virksomhedstype. Alle disse mobilapps er udviklet på en sådan måde, at de har de mest avancerede og moderne mobilteknologier. For at give vores kunder den bedst mulige oplevelse og accelerere deres omsætning, inkorporerer vi AI og ML i hver mobilapp, vi udvikler.
OTT-platforme og mobilapps til e-handel tager føringen, når det kommer til at integrere AI og maskinlæring. Disse er de mest udbredte domæner, hvor AI/ML bruges. Uanset hvilken virksomhed du er i, spiller anbefalingsmotorer en afgørende rolle. Kunstig intelligens og maskinlæring er derfor afgørende.
Til e-handel mobile apps, for at præsentere vores brugere for nyttige produktforslag, bruger vi AI- og ML-teknikker.
Når det kommer til OTT-platforme, bruger vi disse teknologier til nøjagtig samme formål – anbefaling. De teknikker, vi bruger, er rettet mod at engagere brugerne med de shows og programmer, de foretrækker.
In mobilapps til telemedicin, bruger vi AI og ML til at holde styr på patientens kroniske tilstande baseret på de indsamlede data.
In apps til madlevering, disse teknologier bruges til adskillige anvendelser såsom lokationssporing, restaurantliste i henhold til ens præferencer, forudsigelse af madlavningstid og mange flere.
E-læringsapps er stærkt afhængige af kunstig intelligens og maskinlæring for at producere smart indhold og give personlig læring.
Afsluttende ord,
Det er klart, at AI og ML kan gøre meget for os i alle aspekter. At have kunstig intelligens og maskinlæring som en del af din mobilapp kan låse op for et væld af muligheder for at forbedre dig. Og til gengæld øge indtægtsgenereringen. Kunstig intelligens og maskinlæring vil uden tvivl spille en integreret rolle i fremtidige mobile applikationer. Gør det nu og udforsk mulighedernes verden. Her kl Sigosoft, kan du udvikle mobilapplikationer, der passer til dit budget med alle de avancerede funktioner samlet i dem. Tag fat i os og oplevelse helt skræddersyet udvikling af mobilapp processer til dit næste projekt.