Als wir über KI und ML sprachen, meinten viele von uns: „Menschen wie wir haben damit nichts zu tun.“ Wir bitten Sie jedoch dringend, sich dies genauer anzusehen. Ohne es zu merken, sind Sie in Ihrem täglichen Leben von KI und ML umgeben. Eine wachsende Zahl intelligenter Geräte hat fast jedes Zuhause intelligenter gemacht. Lassen Sie mich Ihnen ein sehr einfaches Beispiel für künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben zeigen.
Jeden Tag wachen wir mit unseren Telefonen auf. Die meisten von uns nutzen die Gesichtserkennung, um sie zu entsperren. Aber wie passiert das? Natürlich künstliche Intelligenz. Jetzt sehen Sie, wie überall um uns herum KI und ML sind. Wir nutzen sie auf unterschiedliche Weise, auch ohne uns ihrer Anwesenheit bewusst zu sein. Ja, das sind die komplexen Technologien, die unser Leben einfacher machen.
Ein weiteres Beispiel aus dem täglichen Leben ist E-Mail. Da wir unsere E-Mails täglich nutzen, filtert künstliche Intelligenz Spam-E-Mails in unseren Spam- oder Papierkorb-Ordnern heraus, sodass wir nur die gefilterten Nachrichten sehen können. Es wird geschätzt, dass die Filterkapazität von Gmail 99.9 % beträgt.
Da KI und ML in unserem Leben weit verbreitet sind, haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie es eigentlich wäre, wenn sie in die mobilen Anwendungen integriert würden, die wir so oft nutzen? Klingt interessant, oder? Tatsache ist jedoch, dass dies bereits in vielen mobilen Apps implementiert ist.
Wie KI und ML in mobile Apps integriert werden sollten
Im Hinblick darauf, wie Sie KI/ML in Ihre mobile Anwendung integrieren können, haben Sie drei Möglichkeiten. Entwickler mobiler Apps können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um ihre Apps auf drei Arten zu verbessern und sie effizienter, intelligenter und benutzerfreundlicher zu machen.
- Argumentation
Unter KI versteht man den Prozess, Computer dazu zu bringen, Probleme auf der Grundlage ihrer Überlegungen zu lösen. Eine Einrichtung wie diese beweist, dass künstliche Intelligenz einen Menschen beim Schach schlagen kann und wie Uber in der Lage ist, Routen zu optimieren, um seinen App-Nutzern Zeit zu sparen.
- Software Empfehlungen
In der mobilen App-Branche ist dies eine der häufigsten Anwendungen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Top-Marken auf dem Planeten wie Flipkart, Amazon und NetflixIhr Erfolg basiert unter anderem darauf, den Benutzern durch KI-gestützte Technologie Einblicke in das zu geben, was sie als nächstes benötigen würden.
- Verhaltens-
Künstliche Intelligenz kann neue Grenzen setzen, indem sie das Benutzerverhalten in der App lernt. Wenn jemand Ihre Daten stiehlt und ohne Ihr Wissen eine Online-Transaktion vortäuscht, kann das KI-System dieses verdächtige Verhalten verfolgen und die Transaktion sofort abbrechen.
Warum KI und maschinelles Lernen in mobilen Apps
Es gibt eine Reihe von Gründen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Ihre mobile Anwendung zu integrieren. Es verbessert nicht nur den Funktionsumfang Ihrer App, sondern eröffnet Ihnen auch in der Zukunft unzählige Möglichkeiten für Wachstum. Hier sind die 10 wichtigsten Gründe für Sie, sich mit KI und ML weiterzuentwickeln:
1. Personalisierung
Ein in Ihre mobile App eingebetteter KI-Algorithmus sollte in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen, von sozialen Netzwerken bis hin zu Bonitätsbewertungen, zu analysieren und zu interpretieren und Vorschläge für jeden Benutzer zu generieren. Es kann Ihnen beim Lernen helfen:
Welche Art von Benutzern haben Sie?
Was sind ihre Vorlieben und Vorlieben?
Wie hoch sind ihre Budgets?
Anhand dieser Informationen können Sie das Verhalten jedes einzelnen Nutzers beurteilen und diese Daten für zielgerichtetes Marketing nutzen. Durch maschinelles Lernen können Sie Ihren Benutzern und potenziellen Benutzern relevantere und ansprechendere Inhalte bereitstellen und den Eindruck erwecken, dass Ihre KI-gestützten App-Technologien speziell auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
2. Erweiterte Suche
Suchalgorithmen können alle Benutzerdaten abrufen, einschließlich Suchverläufen und typischen Aktionen. In Kombination mit Verhaltensdaten und Suchanfragen können diese Daten verwendet werden, um Ihre Produkte und Dienstleistungen zu bewerten und den Kunden die relevantesten Ergebnisse zu liefern. Eine Leistungssteigerung kann durch die Erweiterung von Funktionen wie der Gestensuche oder der Integration der Sprachsuche erreicht werden. Benutzer der App erleben KI- und ML-Suchen kontextbezogener und intuitiver. Entsprechend den eindeutigen Abfragen der Benutzer priorisieren die Algorithmen die Ergebnisse entsprechend.
3. Vorhersage des Benutzerverhaltens
Vermarkter können von der KI- und ML-gestützten App-Entwicklung erheblich profitieren, indem sie auf der Grundlage von Daten wie Geschlecht, Alter, Standort, Häufigkeit der App-Nutzung, Suchverläufen usw. ein tieferes Verständnis der Präferenzen und des Verhaltens der Benutzer gewinnen. Ihre Marketingbemühungen werden effektiver sein wenn Sie diese Informationen kennen.
4. Relevantere Anzeigen
Die einzige Möglichkeit, die Konkurrenz in diesem ständig wachsenden Verbrauchermarkt zu schlagen, besteht darin, jedes Benutzererlebnis individuell anzupassen. Mobile Apps, die ML verwenden, können den Prozess der Belästigung von Benutzern durch die Präsentation von Artikeln und Dienstleistungen, an denen sie nicht interessiert sind, vermeiden. Stattdessen können Sie Anzeigen erstellen, die auf die individuellen Vorlieben und Bedürfnisse jedes Benutzers eingehen. Heutzutage sind Unternehmen, die Apps für maschinelles Lernen entwickeln, in der Lage, Daten intelligent zusammenzuführen, was sowohl Zeit als auch Geld für unangemessene Werbung spart und den Ruf der Marke stärkt.
5. Besseres Sicherheitsniveau
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind nicht nur ein leistungsstarkes Marketinginstrument, sondern können auch die Automatisierung und Sicherheit mobiler Apps ermöglichen. Ein intelligentes Gerät mit Audio- und Bilderkennung ermöglicht es Benutzern, ihre biometrischen Informationen als Sicherheitsauthentifizierungsschritt einzurichten. Datenschutz und Sicherheit sind für jeden Einzelnen ein wichtiges Anliegen. Daher entscheiden sie sich immer für eine mobile Anwendung, bei der auch alle ihre Daten sicher sind. Daher ist die Bereitstellung eines erhöhten Sicherheitsniveaus von Vorteil.
6. Gesichtserkennung
Apple führte 2017 das erste Face-ID-System ein, um die Sicherheit und Zufriedenheit der Benutzer zu erhöhen. In der Vergangenheit gab es bei der Gesichtserkennung viele Probleme, wie zum Beispiel die Lichtempfindlichkeit, und sie konnte niemanden identifizieren, wenn sich sein Aussehen veränderte, etwa wenn er eine Brille aufsetzte oder sich einen Bart wachsen ließ. Das Apple iPhone X verfügt über einen KI-basierten Gesichtserkennungsalgorithmus in Kombination mit der ausgefeilten Hardware von Apple. KI und ML arbeiten an der Gesichtserkennung in mobilen Apps basierend auf einer Reihe von Funktionen, die in der Datenbank gespeichert sind. KI-gestützte Software kann Datenbanken mit Gesichtern sofort durchsuchen und diese mit einem oder mehreren in einer Szene erkannten Gesichtern vergleichen. Es verfügt daher über erweiterte Features und Funktionen. Jetzt können Benutzer die Gesichtserkennungsfunktion in ihrer mobilen App unabhängig von ihrem Aussehen problemlos nutzen.
7. Chatbots und automatische Antworten
Heutzutage nutzen die meisten mobilen Anwendungen KI-gestützte Chatbots, um ihren Kunden schnellen Support zu bieten. Dies kann tatsächlich Zeit sparen und die Unternehmen können dem Kundensupport-Team die Schwierigkeiten bei der Beantwortung wiederholter Fragen ersparen. Durch die Entwicklung eines KI-Chatbots können Sie häufig gestellte und wahrscheinlichste Anfragen in Ihre mobile App einspeisen. So kann der Chatbot sofort darauf reagieren, wenn ein Kunde eine Anfrage stellt.
8. Sprachübersetzer
Mithilfe der KI-Technologie können KI-fähige Übersetzer in Ihre mobilen Apps integriert werden. Auch wenn es eine Reihe von Sprachübersetzern auf dem Markt gibt, ist das Merkmal, das KI-fähigen Übersetzern hilft, sich von ihnen abzuheben, nichts anderes als ihre Fähigkeit, offline zu arbeiten. Sie können jede Sprache sofort und ohne großen Aufwand in Echtzeit übersetzen. Außerdem können die verschiedenen Dialekte einer bestimmten Sprache identifiziert und effektiv in die gewünschte Sprache übersetzt werden.
9. Betrugserkennung
Alle Branchen, insbesondere das Bank- und Finanzwesen, sind besorgt über Betrugsfälle. Dieses Problem wird durch den Einsatz von maschinellem Lernen gelöst, wodurch Kreditausfälle, Betrugskontrollen, Kreditkartenbetrug und mehr reduziert werden. Mithilfe eines Kreditscores können Sie außerdem beurteilen, ob eine Person in der Lage ist, einen Kredit zurückzuzahlen, und wie riskant es ist, ihr einen Kredit zu gewähren.
10. Benutzererfahrung
Der Einsatz von KI-Entwicklungsdiensten ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden eine Reihe von Funktionen und Diensten anzubieten. Dies allein lockt Kunden auf Ihre mobile App. Die Leute entscheiden sich immer für mobile Anwendungen, die eine Reihe von Funktionen bei minimaler Komplexität bieten. Durch die Bereitstellung einer besseren Benutzererfahrung wird Ihr Unternehmen eine größere Reichweite erzielen und dadurch die Benutzereinbindung beschleunigt.
Werfen Sie einen Blick auf die Ergebnisse dieses Integrationsprozesses
Es ist sicher, dass das Hinzufügen einer zusätzlichen Funktion oder einer fortschrittlichen Technologie zur mobilen App während der Entwicklungszeit mehr Kosten verursacht. Die Entwicklungskosten sind direkt proportional zu den erweiterten Funktionen, die in der Anwendung enthalten sind. Bevor Sie das Geld ausgeben, sollten Sie sich daher Gedanken darüber machen, welches Ergebnis es erzielen wird. Hier sind die Vorteile von KI und ML in Ihrer mobilen App:
- Künstliche Intelligenz kann Ihnen helfen, sich wiederholende Aufgaben schneller zu erledigen
- Genauigkeit und Vollständigkeit
- Verbessertes Kundenerlebnis
- Intelligente Interaktionen mit den Benutzern
- Kundenbindung.
Die Top-Plattformen, mit denen Sie mobile Apps mit KI und ML entwickeln können
Sehen Sie, wie KI und ML in den mobilen Apps implementiert sind, die wir täglich verwenden
Das Zomato Die Plattform hat mehrere Modelle für maschinelles Lernen entwickelt, um eine Vielzahl von Echtzeitherausforderungen zu bewältigen, wie z. B. die Digitalisierung von Speisekarten, personalisierte Restauranteinträge auf der Startseite, die Vorhersage der Essenszubereitungszeit, die Verbesserung der Straßenerkennung, die aktive Disposition zwischen Fahrer und Partner, Prüfung der Fahrer-Partner-Pflege, Compliance usw mehr.
Uber bietet seinen Benutzern eine geschätzte Ankunftszeit (ETA) und Kosten basierend auf maschinellem Lernen.
Fitness optimieren ist eine Sport-App, die maßgeschneiderte Trainingsprogramme basierend auf genetischen und sensorischen Daten bereitstellt.
Beide Amazon und Netflix's Der suggestive Mechanismus basiert auf der gleichen Idee des maschinellen Lernens, um jedem Benutzer maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.
Sigosoft kann jetzt KI/ML-Funktionen in seinen mobilen Anwendungen nutzen – Finden wir heraus, wie und wo!
Hier bei Sigosoft entwickeln wir eine breite Palette mobiler Anwendungen, die zu Ihrem Geschäftstyp passen. Alle diese mobilen Apps sind so entwickelt, dass sie über die fortschrittlichsten und modernsten mobilen Technologien verfügen. Um unseren Kunden das bestmögliche Erlebnis zu bieten und ihren Umsatz zu steigern, integrieren wir KI und ML in jede von uns entwickelte mobile App.
OTT-Plattformen und mobile Apps für den E-Commerce sind führend, wenn es um die Integration von KI und maschinellem Lernen geht. Dies sind die am weitesten verbreiteten Bereiche, in denen KI/ML eingesetzt wird. Unabhängig davon, in welcher Branche Sie tätig sind, spielen Empfehlungsmaschinen eine entscheidende Rolle. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind daher unerlässlich.
Aussichten für Mobile E-Commerce-AppsUm unseren Nutzern nützliche Produktvorschläge zu präsentieren, nutzen wir KI- und ML-Techniken.
Wenn es um OTT-Plattformen geht, nutzen wir diese Technologien für genau den gleichen Zweck – Empfehlung. Die von uns verwendeten Techniken zielen darauf ab, Benutzer mit den Shows und Programmen zu begeistern, die sie bevorzugen.
In Mobile Apps für TelemedizinWir verwenden KI und ML, um anhand der gesammelten Daten den Überblick über die chronischen Erkrankungen des Patienten zu behalten.
In Nahrungsmittelanlieferung appsDiese Technologien werden für verschiedene Zwecke eingesetzt, z. B. zur Standortverfolgung, zum Auflisten von Restaurants entsprechend den eigenen Vorlieben, zum Vorhersagen der Zubereitungszeit von Speisen und vielem mehr.
E-Learning-Apps verlassen sich stark auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um intelligente Inhalte zu erstellen und personalisiertes Lernen anzubieten.
Letzte Worte,
Es ist klar, dass KI und ML in jeder Hinsicht viel für uns tun können. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Teil Ihrer mobilen App können Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur Verbesserung eröffnen. Und im Gegenzug die Umsatzgenerierung steigern. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden zweifellos eine wesentliche Rolle in zukünftigen mobilen Anwendungen spielen. Machen Sie es jetzt und erkunden Sie die Welt der Möglichkeiten. Hier, um Sigosoftkönnen Sie mobile Anwendungen entwickeln, die zu Ihrem Budget passen und alle darin enthaltenen erweiterten Funktionen enthalten. Kontaktieren Sie uns und erleben Sie ein ganz individuelles Erlebnis Entwicklung mobiler Apps Prozesse für Ihr nächstes Projekt.