Når vi snakker om AI og ML, var mange av oss som at folk som oss ikke har noe med det å gjøre. Men vi oppfordrer deg til å se nærmere på dette. Uten å være klar over det, er du omgitt av AI og ML i ditt daglige liv. Et økende antall smarte dingser har gjort nesten alle hjem smartere. La meg vise deg et veldig enkelt eksempel på kunstig intelligens i vårt daglige liv.
Hver dag våkner vi av telefonene våre. De fleste av oss bruker ansiktsgjenkjenning for å låse opp dem. Men hvordan skjer det? Kunstig intelligens, selvfølgelig. Nå ser du hvordan AI og ML er overalt rundt oss. Vi bruker dem på forskjellige måter selv uten å vite deres tilstedeværelse. Ja, dette er de komplekse teknologiene som gjør livene våre enklere.
Et annet dagliglivseksempel er e-post. Ettersom vi bruker e-posten vår på daglig basis, filtrerer kunstig intelligens ut spam-e-poster til spam- eller søppelmappene våre, slik at vi kun kan se de filtrerte meldingene. Det er anslått at Gmails filtreringskapasitet er 99.9 %.
Siden AI og ML er ganske vanlige gjennom livet, har du noen gang vurdert hvordan det faktisk ville vært om de ble integrert i mobilapplikasjonene vi bruker så ofte! Høres interessant ut, ikke sant? Men faktum er at dette allerede er implementert i mange mobilapper.
Hvordan AI og ML bør inkorporeres i mobilapper
Når det gjelder hvordan du kan infundere AI/ML i mobilapplikasjonen din, har du tre alternativer. Mobilapputviklere kan bruke kunstig intelligens og maskinlæring for å forbedre appene sine på tre hovedmåter for å gjøre dem mer effektive, smarte og brukervennlige.
- Argumentasjon
AI refererer til prosessen med å få datamaskiner til å løse problemer basert på deres resonnement. Et anlegg som dette beviser at kunstig intelligens kan slå et menneske i sjakk og hvordan Uber er i stand til å optimalisere ruter for å spare tid for appbrukere.
- Anbefaling
I mobilappindustrien er dette en av de vanligste bruksområdene for maskinlæring og kunstig intelligens. Toppmerker på planeten som f.eks Flipkart, Amazonog Netflix, blant andre, har gjort sin suksess basert på å gi brukere innsikt i hva de trenger videre gjennom AI-aktivert teknologi.
- Behavioral
Kunstig intelligens kan sette nye grenser ved å lære brukeratferd i appen. Hvis noen stjeler dataene dine og utgir seg for en online transaksjon uten at du vet det, kan AI-systemet spore denne mistenkelige oppførselen og avslutte transaksjonen på stedet.
Hvorfor AI og maskinlæring i mobilapper
Det er en rekke grunner til å inkorporere kunstig intelligens og maskinlæring i mobilapplikasjonen din. Det forbedrer ikke bare funksjonalitetsnivået til appen din, men åpner også en dør med millioner av muligheter til å vokse i fremtiden også. Her er de 10 beste grunnene til å gå avansert med AI og ML:
1. Person
En AI-algoritme innebygd i mobilappen din bør ha muligheten til å analysere og tolke data fra ulike kilder, fra sosiale nettverk til kredittvurderinger, og generere forslag for hver bruker. Det kan hjelpe deg å lære:
Hva slags brukere har du?
Hva er deres preferanser og liker?
Hva er deres budsjetter?
Basert på denne informasjonen kan du vurdere atferden til hver enkelt bruker og kan bruke disse dataene til målmarkedsføring. Gjennom maskinlæring vil du kunne gi brukerne dine og potensielle brukere mer relevant og tiltalende innhold og skape et inntrykk av at app-teknologiene dine er spesielt skreddersydd for deres behov.
2. Avansert søk
Søkealgoritmer kan hente alle brukerdata, inkludert søkehistorikk og typiske handlinger. Når de kombineres med atferdsdata og søkeforespørsler, kan disse dataene brukes til å rangere produktene og tjenestene dine og gi kundene de mest relevante resultatene. Forbedret ytelse kan oppnås ved å oppgradere funksjoner som bevegelsessøk eller innlemme talesøk. Brukere av appen opplever AI- og ML-søk på en mer kontekstuell og intuitiv måte. I henhold til de unike spørringene fra brukerne, prioriterer algoritmene resultatene deretter.
3. Prognose brukeratferd
Markedsførere kan dra stor nytte av AI- og ML-aktivert apputvikling ved å få en dypere forståelse av brukernes preferanser og atferd basert på data som kjønn, alder, plassering, appbruksfrekvens, søkehistorikk osv. Markedsføringsinnsatsen din vil bli mer effektiv hvis du kjenner denne informasjonen.
4. Mer relevante annonser
Den eneste måten å slå konkurrentene i dette stadig voksende forbrukermarkedet er å tilpasse hver brukeropplevelse. Mobilapper som bruker ML kan eliminere prosessen med å forstyrre brukere ved å presentere dem med varer og tjenester de ikke er interessert i. I stedet kan du lage annonser som appellerer til hver enkelt brukers unike liker og behov. I dag er selskaper som utvikler maskinlæringsapper i stand til å slå sammen data på en smart måte, og sparer både tid og penger brukt på upassende annonsering og forbedrer merkevarens omdømme.
5. Bedre sikkerhetsnivå
Bortsett fra å være et kraftig markedsføringsverktøy, kan maskinlæring og kunstig intelligens også aktivere automatisering og sikkerhet for mobilapper. En smart enhet med lyd- og bildegjenkjenning lar brukere sette opp biometrisk informasjon som et sikkerhetsautentiseringstrinn. Personvern og sikkerhet er en stor bekymring for hver enkelt. Derfor velger de alltid en mobilapplikasjon der alle detaljene deres også er trygge. Så å tilby et forbedret sikkerhetsnivå er en fordel.
6. Ansiktsgjenkjenning
Apple introduserte det første ansikts-ID-systemet i 2017 for å øke brukernes sikkerhet og tilfredshet. Tidligere hadde ansiktsgjenkjenning mange problemer, for eksempel lysfølsomhet, og den kunne ikke identifisere noen hvis utseendet deres endret seg, for eksempel hvis de tok på seg briller eller la skjegg. Apple iPhone X har en AI-basert ansiktsgjenkjenningsalgoritme kombinert med Apples forseggjorte maskinvare. AI og ML jobber med ansiktsgjenkjenning i mobilapper basert på et sett med funksjoner som er lagret i databasen. AI-drevet programvare kan umiddelbart søke i databaser med ansikter og sammenligne dem med ett eller flere ansikter oppdaget i en scene. Den kommer derfor med forbedrede funksjoner og funksjonalitet. Så nå kan brukere enkelt bruke ansiktsgjenkjenningsfunksjonen i mobilappen deres uavhengig av utseende.
7. Chatbots og automatiske svar
I dag bruker de fleste mobilapplikasjoner AI-drevne chatbots for å gi rask støtte til kundene sine. Dette kan faktisk spare tid, og selskapene kan kutte av vanskeligheten til kundestøtteteamet med å svare på de gjentatte spørsmålene. Å utvikle en AI-chatbot vil hjelpe deg med å mate de vanlige spørsmålene og de mest sannsynlige spørsmålene i mobilappen din. Slik at når en kunde reiser et spørsmål, kan chatboten umiddelbart svare på det samme.
8. Språkoversettere
AI-aktiverte oversettere kan integreres i mobilappene dine ved hjelp av AI-teknologi. Selv om det finnes en rekke språkoversettere tilgjengelig på markedet, er funksjonen som hjelper AI-aktiverte oversettere å skille seg ut fra dem ikke annet enn deres evne til å jobbe offline. Du kan umiddelbart oversette et hvilket som helst språk i sanntid uten mye problemer. Dessuten kan de ulike dialektene til et bestemt språk identifiseres og kan effektivt oversettes til ønsket språk.
9. Svindeloppdagelse
Alle bransjer, spesielt bank og finans, er bekymret for svindelsaker. Dette problemet løses ved å bruke maskinlæring, som reduserer mislighold av lån, svindelsjekker, kredittkortsvindel og mer. En kredittscore lar deg også vurdere en persons evne til å betale tilbake et lån og hvor risikabelt det er å gi dem et.
10. Brukeropplevelse
Bruken av AI-utviklingstjenester gjør det mulig for organisasjoner å tilby en rekke funksjoner og tjenester til sine kunder. Dette i seg selv tiltrekker kunder til mobilappen din. Folk går alltid for mobilapplikasjoner som har en rekke funksjoner med minimal kompleksitet. Ved å gi en bedre brukeropplevelse vil bedriften din få bedre rekkevidde, og dermed vil brukerengasjementet akselereres.
Ta en titt på resultatene av denne integreringsprosessen
Det er sikkert at å legge til en ekstra funksjon eller en avansert teknologi til mobilappen vil koste deg mer under utviklingstiden. Utviklingskostnadene er direkte proporsjonale med de avanserte funksjonene som er satt sammen i applikasjonen. Før du bruker pengene, bør du derfor bry deg om resultatet det kommer til å generere. Her er fordelene med AI og ML i mobilappen din:
- Kunstig intelligens kan hjelpe deg med å fullføre repeterende oppgaver raskere
- Nøyaktighet og fullstendighet
- Forbedrede kundeopplevelser
- Intelligent interaksjon med brukerne
- Oppbevaring av kunder.
Toppplattformene som lar deg utvikle mobilapper med AI og ML
Se hvordan AI og ML implementeres i mobilappene vi bruker til daglig
De Zomato plattformen har bygget flere maskinlæringsmodeller for å møte en rekke sanntidsutfordringer som menydigitalisering, personaliserte restaurantoppføringer på hjemmesider, forutsigelse av matlagingstid, forbedret veideteksjon, aktiv sjåfør-partner-utsendelse, sjåfør-partner pleie-revisjon, overholdelse, og mer.
Uber tilbyr sine brukere en estimert ankomsttid (ETA) og kostnad basert på maskinlæring.
Optimaliser kondisjon er en sportsapp som gir skreddersydde treningsprogrammer basert på genetiske data og sensordata.
Begge Amazon og Netflix suggestiv mekanisme er avhengig av den samme ideen om maskinlæring for å gi skreddersydde anbefalinger til hver bruker.
Sigosoft kan nå utnytte AI/ML-funksjoner i sine mobilapplikasjoner – La oss finne ut hvordan og hvor!
Her hos Sigosoft utvikler vi et bredt spekter av mobilapplikasjoner som passer din virksomhetstype. Alle disse mobilappene er utviklet på en slik måte at de har de mest avanserte og moderne mobilteknologiene. For å gi kundene våre en best mulig opplevelse og akselerere inntektene deres, inkorporerer vi AI og ML i hver mobilapp vi utvikler.
OTT-plattformer og mobilapper for e-handel tar ledelsen når det gjelder integrering av AI og maskinlæring. Dette er de mest utbredte domenene der AI/ML brukes. Uansett hvilken virksomhet du driver med, spiller anbefalingsmotorer en avgjørende rolle. Kunstig intelligens og maskinlæring er derfor viktig.
Til mobilapper for e-handel, for å presentere våre brukere med nyttige produktforslag, bruker vi AI- og ML-teknikker.
Når det gjelder OTT-plattformer, bruker vi disse teknologiene til nøyaktig samme formål – anbefaling. Teknikkene vi bruker er rettet mot å engasjere brukere med showene og programmene de foretrekker.
In mobilapper for telemedisin, bruker vi AI og ML for å holde oversikt over pasientens kroniske tilstander basert på dataene som samles inn.
In apper for matlevering, brukes disse teknologiene for flere bruksområder, for eksempel stedssporing, restaurantoppføring i henhold til ens preferanser, forutsi matlagingstiden og mange flere.
E-læringsapper stole sterkt på kunstig intelligens og maskinlæring for å produsere smart innhold og gi personlig læring.
Avsluttende ord,
Det er tydelig at AI og ML kan gjøre mye for oss i alle ledd. Å ha kunstig intelligens og maskinlæring som en del av mobilappen din kan låse opp en rekke muligheter for å forbedre deg. Og i sin tur øke inntektsgenereringen. Kunstig intelligens og maskinlæring vil utvilsomt spille en integrert rolle i fremtidige mobilapplikasjoner. Gjør det nå og utforsk mulighetenes verden. Her kl Sigosoft, kan du utvikle mobilapplikasjoner som passer budsjettet ditt med alle de avanserte funksjonene samlet i dem. Ta kontakt med oss og opplev helt skreddersydd utvikling av mobilapper prosesser for ditt neste prosjekt.