Toen we het over AI en ML hadden, zeiden velen van ons: mensen zoals wij hebben er niets mee te maken. Maar we raden u aan dit eens nader te bekijken. Zonder het zelfs maar te beseffen, wordt u in uw dagelijkse leven omringd door AI en ML. Een groeiend aantal slimme gadgets heeft bijna elk huis slimmer gemaakt. Ik zal u een heel eenvoudig voorbeeld laten zien van kunstmatige intelligentie in ons dagelijks leven.
Elke dag worden we wakker met onze telefoons. De meesten van ons gebruiken gezichtsherkenning om ze te ontgrendelen. Maar hoe gebeurt dat? Kunstmatige intelligentie natuurlijk. Nu zie je hoe AI en ML overal om ons heen zijn. We maken er op verschillende manieren gebruik van, zelfs zonder dat we hun aanwezigheid kennen. Ja, dit zijn de complexe technologieën die ons leven eenvoudiger maken.
Een ander voorbeeld uit het dagelijks leven is e-mail. Omdat we onze e-mail dagelijks gebruiken, filtert kunstmatige intelligentie spam-e-mails naar onze spam- of prullenbakmappen, waardoor we alleen de gefilterde berichten kunnen bekijken. Er wordt geschat dat de filtercapaciteit van Gmail 99.9% bedraagt.
Aangezien AI en ML ons hele leven heel gebruikelijk zijn, heeft u zich ooit afgevraagd hoe het werkelijk zou zijn als ze zouden worden geïntegreerd in de mobiele applicaties die we zo vaak gebruiken! Klinkt interessant, toch? Maar feit is dat dit al in veel mobiele apps is geïmplementeerd.
Hoe AI en ML moeten worden geïntegreerd in mobiele apps
Wat betreft de manier waarop u AI/ML in uw mobiele applicatie kunt integreren, heeft u drie opties. Ontwikkelaars van mobiele apps kunnen gebruik maken van kunstmatige intelligentie en machinaal leren om hun apps op drie belangrijke manieren te verbeteren en ze efficiënter, slimmer en gebruiksvriendelijker te maken.
- Redenering
AI verwijst naar het proces waarbij computers problemen oplossen op basis van hun redenering. Een faciliteit als deze bewijst dat kunstmatige intelligentie een mens kan verslaan bij schaken en hoe Uber routes kan optimaliseren om zijn app-gebruikers tijd te besparen.
- Aanbeveling
In de mobiele app-industrie is dit een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning en kunstmatige intelligentie. Topmerken ter wereld, zoals Flipkart, Amazone en Netflixhebben onder andere hun succes te danken aan het bieden van inzichten aan gebruikers in wat ze vervolgens nodig zouden hebben via AI-gebaseerde technologie.
- Behavioral
Kunstmatige intelligentie kan nieuwe grenzen stellen door gebruikersgedrag in de app te leren. Als iemand uw gegevens steelt en zonder uw medeweten een online transactie nabootst, kan het AI-systeem dit verdachte gedrag volgen en de transactie ter plekke beëindigen.
Waarom AI en machine learning in mobiele apps
Er zijn een aantal redenen om kunstmatige intelligentie en machine learning in uw mobiele applicatie te integreren. Het verbetert niet alleen het functionaliteitsniveau van uw app, maar opent ook een deur naar miljoenen mogelijkheden om ook in de toekomst te groeien. Hier zijn de tien belangrijkste redenen om verder te gaan met AI en ML:
1. personalisatie
Een AI-algoritme dat in uw mobiele app is ingebed, moet de mogelijkheid hebben om gegevens uit verschillende bronnen, van sociale netwerken tot kredietbeoordelingen, te analyseren en interpreteren, en suggesties voor elke gebruiker te genereren. Het kan u helpen te leren:
Welk type gebruikers heb je?
Wat zijn hun voorkeuren en voorkeuren?
Wat zijn hun budgetten?
Op basis van deze informatie kunt u het gedrag van elke gebruiker beoordelen en deze gegevens gebruiken voor doelgerichte marketing. Door machine learning kunt u uw gebruikers en potentiële gebruikers relevantere en aantrekkelijkere inhoud bieden en de indruk wekken dat uw met AI doordrenkte app-technologieën specifiek zijn afgestemd op hun behoeften.
2. Geavanceerd zoeken
Zoekalgoritmen kunnen alle gebruikersgegevens ophalen, inclusief zoekgeschiedenis en typische acties. In combinatie met gedragsgegevens en zoekopdrachten kunnen deze gegevens worden gebruikt om uw producten en diensten te rangschikken en de meest relevante resultaten aan klanten te bieden. Verbeterde prestaties kunnen worden bereikt door functies te upgraden, zoals zoeken met gebaren of gesproken zoekopdrachten. Gebruikers van de app ervaren AI- en ML-zoekopdrachten op een meer contextuele en intuïtieve manier. Volgens de unieke zoekopdrachten van gebruikers geven de algoritmen de resultaten dienovereenkomstig prioriteit.
3. Voorspellen van gebruikersgedrag
Marketeers kunnen enorm profiteren van app-ontwikkeling op basis van AI en ML door een dieper inzicht te krijgen in de voorkeuren en het gedrag van gebruikers op basis van gegevens zoals geslacht, leeftijd, locatie, app-gebruiksfrequentie, zoekgeschiedenis, enz. Uw marketinginspanningen zullen effectiever zijn als u deze informatie kent.
4. Relevantere advertenties
De enige manier om de concurrentie op deze steeds groter wordende consumentenmarkt te verslaan, is door elke gebruikerservaring aan te passen. Mobiele apps die ML gebruiken, kunnen het proces van het storen van gebruikers elimineren door hen items en services aan te bieden waarin ze niet geïnteresseerd zijn. In plaats daarvan kunt u advertenties maken die een beroep doen op de unieke voorkeuren en behoeften van elke gebruiker. Tegenwoordig zijn bedrijven die machine learning-apps ontwikkelen in staat om gegevens slim samen te voegen, waardoor zowel tijd als geld wordt bespaard op ongepaste reclame en de merkreputatie wordt verbeterd.
5. Beter beveiligingsniveau
Machine learning en kunstmatige intelligentie zijn niet alleen een krachtige marketingtool, maar kunnen ook automatisering en beveiliging voor mobiele apps mogelijk maken. Met een slim apparaat met audio- en beeldherkenning kunnen gebruikers hun biometrische informatie instellen als een beveiligingsverificatiestap. Privacy en veiligheid zijn voor ieder individu een grote zorg. Daarom kiezen ze altijd voor een mobiele applicatie waar ook al hun gegevens veilig zijn. Het bieden van een verhoogd beveiligingsniveau is dus een voordeel.
6. Gezichtsherkenning
Apple introduceerde in 2017 het eerste Face ID-systeem om de veiligheid en tevredenheid van gebruikers te vergroten. In het verleden had gezichtsherkenning veel problemen, zoals lichtgevoeligheid, en kon niemand worden geïdentificeerd als zijn uiterlijk veranderde, bijvoorbeeld als hij een bril opzette of een baard liet groeien. Apple iPhone X heeft een op AI gebaseerd gezichtsherkenningsalgoritme in combinatie met de uitgebreide hardware van Apple. AI en ML werken aan gezichtsherkenning in mobiele apps op basis van een reeks functies die in de database zijn opgeslagen. AI-aangedreven software kan direct databases met gezichten doorzoeken en deze vergelijken met een of meer gezichten die in een scène zijn gedetecteerd. Het wordt daarom geleverd met verbeterde functies en functionaliteit. Gebruikers kunnen nu dus eenvoudig de gezichtsherkenningsfunctie in hun mobiele app gebruiken, ongeacht hun uiterlijk.
7. Chatbots en automatische antwoorden
Tegenwoordig maken de meeste mobiele applicaties gebruik van AI-aangedreven chatbots om hun klanten snelle ondersteuning te bieden. Dit kan daadwerkelijk tijd besparen en de bedrijven kunnen de moeilijkheid van het klantenserviceteam bij het beantwoorden van de herhaalde vragen wegnemen. Door een AI-chatbot te ontwikkelen, kunt u de veelgestelde vragen en de meest waarschijnlijke vragen in uw mobiele app invoeren. Zodat wanneer een klant een vraag stelt, de chatbot daar direct op kan reageren.
8. Taalvertalers
AI-compatibele vertalers kunnen met behulp van AI-technologie in uw mobiele apps worden geïntegreerd. Zelfs als er een aantal taalvertalers op de markt beschikbaar zijn, is de functie die AI-compatibele vertalers helpt zich van hen te onderscheiden niets anders dan hun vermogen om offline te werken. U kunt elke taal onmiddellijk en zonder veel gedoe in realtime vertalen. Ook kunnen de verschillende dialecten van een bepaalde taal worden geïdentificeerd en effectief worden vertaald naar de door u gewenste taal.
9. Fraude detectie
Alle sectoren, vooral het bankwezen en de financiële sector, maken zich zorgen over fraudegevallen. Dit probleem wordt opgelost door machine learning te gebruiken, waardoor het aantal wanbetalingen op leningen, fraudecontroles, creditcardfraude en meer wordt verminderd. Met een kredietscore kunt u ook beoordelen in hoeverre iemand in staat is een lening terug te betalen en hoe riskant het is om hem of haar een lening te verstrekken.
10. Gebruikerservaring
Het gebruik van AI-ontwikkelingsdiensten maakt het voor organisaties mogelijk om een scala aan functies en diensten aan hun klanten aan te bieden. Dit trekt zelf klanten naar uw mobiele app. Mensen kiezen altijd voor mobiele applicaties die een aantal functies hebben met minimale complexiteit. Door een betere gebruikerservaring te bieden, wordt uw bedrijf beter bereikt en wordt de gebruikersbetrokkenheid versneld.
Kijk eens naar de uitkomsten van dit integratieproces
Het is zeker dat het toevoegen van een extra functie of een geavanceerde technologie aan de mobiele app u tijdens de ontwikkelingstijd meer zal kosten. De ontwikkelingskosten zijn recht evenredig met de geavanceerde functies die in de applicatie zijn verzameld. Voordat u het geld uitgeeft, moet u zich dus zorgen maken over de uitkomst die het zal opleveren. Dit zijn de voordelen van AI en ML in uw mobiele app:
- Kunstmatige intelligentie kan u helpen repetitieve taken sneller uit te voeren
- Nauwkeurigheid en volledigheid
- Verbeterde klantervaringen
- Intelligente interacties met de gebruikers
- Retentie van klanten.
De topplatforms waarmee u mobiele apps kunt ontwikkelen met AI & ML
Bekijk hoe AI en ML worden geïmplementeerd in de mobiele apps die we dagelijks gebruiken
De Zomato platform heeft verschillende machine learning-modellen gebouwd om een verscheidenheid aan realtime uitdagingen aan te pakken, zoals menudigitalisering, gepersonaliseerde restaurantvermeldingen op de startpagina, het voorspellen van de voedselbereidingstijd, het verbeteren van wegdetectie, actieve verzending van chauffeurs naar partners, controle op verzorging van chauffeurs en partners, compliance en meer.
Uber biedt zijn gebruikers een geschatte aankomsttijd (ETA) en kosten op basis van machine learning.
Optimaliseer de conditie is een sportapp die op maat gemaakte trainingsprogramma's biedt op basis van genetische en sensorgegevens.
Te gebruiken zowel Amazone en Netflix Het suggestieve mechanisme is gebaseerd op hetzelfde idee van machinaal leren om elke gebruiker aanbevelingen op maat te geven.
Sigosoft kan nu AI/ML-mogelijkheden benutten in zijn mobiele applicaties – Laten we eens kijken hoe en waar!
Hier bij Sigosoft ontwikkelen we een breed scala aan mobiele applicaties die passen bij uw bedrijfstype. Al deze mobiele apps zijn zo ontwikkeld dat ze beschikken over de meest geavanceerde en moderne mobiele technologieën. Om onze klanten de best mogelijke ervaring te bieden en hun omzet te versnellen, integreren we AI en ML in elke mobiele app die we ontwikkelen.
OTT-platforms en mobiele apps voor e-commerce nemen het voortouw als het gaat om de integratie van AI en machine learning. Dit zijn de meest voorkomende domeinen waar AI/ML wordt gebruikt. In welk bedrijf u ook actief bent, aanbevelingsmotoren spelen een cruciale rol. Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn daarom essentieel.
Voor mobiele e-commerce-appsOm onze gebruikers nuttige productsuggesties te bieden, gebruiken we AI- en ML-technieken.
Als het om OTT-platforms gaat, gebruiken we deze technologieën voor precies hetzelfde doel: aanbeveling. De technieken die we gebruiken zijn erop gericht om gebruikers te betrekken bij de shows en programma's die zij het liefst hebben.
In mobiele telegeneeskunde-appsgebruiken we AI en ML om de chronische aandoeningen van de patiënt bij te houden op basis van de verzamelde gegevens.
In voedselbezorg-appsDeze technologieën worden voor verschillende doeleinden gebruikt, zoals het volgen van locaties, het weergeven van restaurants op basis van iemands voorkeuren, het voorspellen van de bereidingstijd van voedsel en nog veel meer.
E-learning-apps zijn sterk afhankelijk van kunstmatige intelligentie en machinaal leren om slimme inhoud te produceren en gepersonaliseerd leren te bieden.
Laatste woorden,
Het is duidelijk dat AI en ML in alle opzichten veel voor ons kunnen betekenen. Het hebben van kunstmatige intelligentie en machinaal leren als onderdeel van uw mobiele app kan een groot aantal mogelijkheden bieden die u kunt verbeteren. En op zijn beurt het genereren van inkomsten verhogen. Kunstmatige intelligentie en machinaal leren zullen ongetwijfeld een integrale rol spelen in toekomstige mobiele toepassingen. Doe het nu en verken de wereld van mogelijkheden. Hier bij Sigosoft, kunt u mobiele applicaties ontwikkelen die binnen uw budget passen, met alle geavanceerde functies die erin zijn samengebracht. Neem contact met ons op en beleef geheel op maat mobile app ontwikkeling processen voor uw volgende project.