Când vorbeam despre AI și ML, mulți dintre noi am spus că oamenii ca noi nu au nimic de-a face cu asta. Dar vă îndemnăm să aruncați o privire mai atentă asupra acestui lucru. Fără să-ți dai seama, ești înconjurat de AI și ML în viața ta de zi cu zi. Un număr tot mai mare de gadgeturi inteligente au făcut aproape fiecare casă mai inteligentă. Permiteți-mi să vă arăt un exemplu foarte simplu de inteligență artificială în viața noastră de zi cu zi.
În fiecare zi ne trezim cu telefoanele noastre. Cei mai mulți dintre noi folosesc recunoașterea facială pentru a le debloca. Dar cum se întâmplă asta? Inteligența artificială, desigur. Acum vezi cum AI și ML sunt peste tot în jurul nostru. Ne folosim de ele în moduri diferite chiar și fără să le cunoaștem prezența. Da, acestea sunt tehnologiile complexe care ne fac viața mai simplă.
Un alt exemplu de viață de zi cu zi este e-mailul. Pe măsură ce ne folosim e-mailul zilnic, inteligența artificială filtrează e-mailurile spam în dosarele noastre de spam sau de gunoi, permițându-ne să vedem doar mesajele filtrate. Se estimează că capacitatea de filtrare a Gmail este de 99.9%.
Deoarece AI și ML sunt destul de comune de-a lungul vieții noastre, v-ați gândit vreodată cum ar fi de fapt dacă ar fi integrate în aplicațiile mobile pe care le folosim atât de des? Sună interesant, nu? Dar adevărul este că acest lucru a fost deja implementat în multe aplicații mobile.
Cum ar trebui să fie încorporate AI și ML în aplicațiile mobile
În ceea ce privește modul în care puteți infuza AI/ML în aplicația dvs. mobilă, aveți trei opțiuni. Dezvoltatorii de aplicații mobile pot folosi inteligența artificială și învățarea automată pentru a-și îmbunătăți aplicațiile în trei moduri majore pentru a le face mai eficiente, inteligente și mai ușor de utilizat.
- Raţionament
AI se referă la procesul de a face computerele să rezolve probleme pe baza raționamentului lor. O facilitate ca aceasta demonstrează că inteligența artificială poate învinge un om la șah și modul în care Uber este capabil să optimizeze rutele pentru a economisi timp utilizatorilor aplicației.
- Recomandare
În industria aplicațiilor mobile, aceasta este una dintre cele mai comune utilizări ale învățării automate și ale inteligenței artificiale. Branduri de top de pe planetă, cum ar fi Flipkart, Amazon, și Netflix, printre altele, și-au făcut succesul bazat pe furnizarea utilizatorilor de informații despre ceea ce ar avea nevoie în continuare prin intermediul tehnologiei activate de AI.
- Comportamental
Inteligența artificială poate stabili noi frontiere prin învățarea comportamentului utilizatorului în aplicație. Dacă cineva vă fură datele și uzurpă identitatea oricărei tranzacții online fără știrea dvs., sistemul AI poate urmări acest comportament suspect și poate încheia tranzacția pe loc.
De ce AI și Machine Learning în aplicațiile mobile
Există o serie de motive pentru a include inteligența artificială și învățarea automată în aplicația dvs. mobilă. Nu numai că îmbunătățește nivelul de funcționalitate al aplicației dvs., dar deschide și o ușă a milioane de oportunități de a crește și în viitor. Iată cele mai importante 10 motive pentru care să mergi avansat cu AI și ML:
1. Personalizare
Un algoritm AI încorporat în aplicația dvs. mobilă ar trebui să aibă capacitatea de a analiza și interpreta date din diverse surse, de la rețele sociale la ratinguri de credit și de a genera sugestii pentru fiecare utilizator. Vă poate ajuta să învățați:
Ce tip de utilizatori ai?
Care sunt preferințele și placerile lor?
Care sunt bugetele lor?
Pe baza acestor informații, puteți evalua comportamentul fiecărui utilizator și puteți utiliza aceste date pentru marketing-țintă. Prin învățarea automată, veți putea oferi utilizatorilor și potențialilor dvs. conținut mai relevant și atrăgător și veți putea crea impresia că tehnologiile aplicațiilor dvs. cu AI sunt adaptate în mod special nevoilor lor..
2. Căutare avansată
Algoritmii de căutare pot prelua toate datele utilizatorilor, inclusiv istoricul căutărilor și acțiunile tipice. Atunci când sunt combinate cu datele comportamentale și solicitările de căutare, aceste date pot fi folosite pentru a vă clasa produsele și serviciile și pentru a oferi clienților cele mai relevante rezultate. Performanța îmbunătățită poate fi obținută prin îmbunătățirea funcțiilor precum căutarea prin gesturi sau încorporarea căutării vocale. Utilizatorii aplicației experimentează căutările AI și ML într-un mod mai contextual și mai intuitiv. Conform interogărilor unice prezentate de utilizatori, algoritmii prioritizează rezultatele în consecință.
3. Prognoza comportamentului utilizatorului
Specialiştii în marketing pot beneficia foarte mult de pe urma dezvoltării aplicaţiilor AI şi ML, dobândind o înţelegere mai profundă a preferinţelor şi comportamentului utilizatorilor pe baza unor date precum sexul, vârsta, locaţia, frecvenţa de utilizare a aplicaţiei, istoricul căutărilor etc. Eforturile dvs. de marketing vor fi mai eficiente. daca cunosti aceste informatii.
4. Reclame mai relevante
Singura modalitate de a învinge concurența pe această piață de consum în continuă expansiune este de a personaliza fiecare experiență de utilizator. Aplicațiile mobile care folosesc ML pot elimina procesul de deranjare a utilizatorilor, prezentându-le articole și servicii de care nu sunt interesați. Mai degrabă, puteți crea reclame care să atragă gusturile și nevoile unice ale fiecărui utilizator. Astăzi, companiile care dezvoltă aplicații de învățare automată sunt capabile să îmbine datele în mod inteligent, economisind atât timp, cât și bani cheltuiți pentru publicitate neadecvată și îmbunătățind reputația mărcii.
5. Nivel de securitate mai bun
Pe lângă faptul că este un instrument de marketing puternic, învățarea automată și inteligența artificială pot, de asemenea, să permită automatizarea și securitatea aplicațiilor mobile. Un dispozitiv inteligent cu recunoaștere audio și imagine permite utilizatorilor să își configureze informațiile biometrice ca pas de autentificare de securitate. Confidențialitatea și securitatea reprezintă o preocupare majoră pentru fiecare individ. Prin urmare, ei aleg întotdeauna o aplicație mobilă în care toate detaliile lor sunt, de asemenea, în siguranță. Prin urmare, oferirea unui nivel de securitate sporit este un avantaj.
6. Recunoașterea facială
Apple a introdus primul sistem Face ID în 2017 pentru a crește securitatea și satisfacția utilizatorilor. În trecut, recunoașterea facială avea multe probleme, cum ar fi sensibilitatea la lumină, și nu putea identifica pe nimeni dacă aspectul i se schimba, cum ar fi dacă își puneau ochelari sau își lăsau barbă. Apple iPhone X are un algoritm de recunoaștere a feței bazat pe inteligență artificială, combinat cu hardware-ul elaborat de la Apple. AI și ML lucrează la recunoașterea facială în aplicațiile mobile pe baza unui set de caracteristici care sunt stocate în baza de date. Software-ul bazat pe inteligență artificială poate căuta instantaneu baze de date de fețe și le poate compara cu una sau mai multe fețe detectate într-o scenă. Prin urmare, vine cu caracteristici și funcționalități îmbunătățite. Deci, acum, utilizatorii pot folosi cu ușurință caracteristica de recunoaștere facială din aplicația lor mobilă, indiferent de aspectul lor.
7. Chatbot și răspunsuri automate
În prezent, majoritatea aplicațiilor mobile folosesc chatbot-uri bazați pe inteligență artificială pentru a oferi asistență rapidă clienților lor. Acest lucru poate economisi timp și companiile pot reduce dificultatea echipei de asistență pentru clienți în a răspunde la întrebările repetate. Dezvoltarea unui chatbot AI vă va ajuta să alimentați întrebările frecvente și cele mai probabile interogări în aplicația dvs. mobilă. Astfel încât ori de câte ori un client ridică o întrebare, chatbot-ul poate răspunde imediat la aceeași.
8. Traducători de limbi
Traducătorii activați AI pot fi integrați în aplicațiile dvs. mobile cu ajutorul tehnologiei AI. Chiar dacă există un număr de traducători de limbi disponibile pe piață, caracteristica care îi ajută pe traducătorii cu inteligență artificială să iasă în evidență de ei nu este altceva decât capacitatea lor de a lucra offline. Puteți traduce instantaneu orice limbă în timp real, fără prea multe bătăi de cap. De asemenea, diferitele dialecte ale unei anumite limbi pot fi identificate și pot fi traduse eficient în limba dorită.
9. Detectarea fraudelor
Toate industriile, în special cele bancare și financiare, sunt preocupate de cazurile de fraudă. Această problemă este rezolvată prin utilizarea învățării automate, care reduce valorile implicite ale împrumuturilor, verificările fraudelor, frauda cu cardul de credit și multe altele. Un scor de credit vă permite, de asemenea, să evaluați capacitatea unei persoane de a rambursa un împrumut și cât de riscant este să îi acordați unul.
10. Experiența utilizatorului
Utilizarea serviciilor de dezvoltare AI face posibil ca organizațiile să ofere o gamă largă de caracteristici și servicii clienților lor. Acest lucru în sine atrage clienții către aplicația dvs. mobilă. Oamenii merg întotdeauna pentru aplicații mobile care au o serie de caracteristici cu o complexitate minimă. Oferirea unei experiențe mai bune pentru utilizator va ajunge mai bine la afacerea dvs. și, prin urmare, implicarea utilizatorului va fi accelerată.
Aruncă o privire la rezultatele acestui proces de integrare
Este sigur că adăugarea unei funcții suplimentare sau a unei tehnologii avansate la aplicația mobilă vă va costa mai mult în timpul dezvoltării. Costul de dezvoltare este direct proporțional cu caracteristicile avansate asamblate în aplicație. Prin urmare, înainte de a cheltui banii, ar trebui să fii deranjat de rezultatul pe care îl va genera. Iată beneficiile AI și ML în aplicația dvs. mobilă:
- Inteligența artificială vă poate ajuta să finalizați sarcinile repetitive mai rapid
- Acuratețe și completitudine
- Experiențe îmbunătățite ale clienților
- Interacțiuni inteligente cu utilizatorii
- Reținerea clienților.
Cele mai bune platforme care vă permit să dezvoltați aplicații mobile cu AI și ML
Vedeți cum sunt implementate AI și ML în aplicațiile mobile pe care le folosim zilnic
Zomato platforma a construit mai multe modele de învățare automată pentru a aborda o varietate de provocări în timp real, cum ar fi digitizarea meniurilor, listele personalizate de restaurante pe pagina de pornire, estimarea timpului de preparare a alimentelor, îmbunătățirea detectării rutiere, expedierea activă a șoferului-partener, auditul de îngrijire a partenerului șofer, conformitatea și Mai mult.
Uber oferă utilizatorilor săi o oră estimată de sosire (ETA) și un cost bazat pe învățarea automată.
Optimizați fitness-ul este o aplicație sportivă care oferă programe de antrenament personalizate bazate pe date genetice și senzoriale.
Ambele Amazon și lui Netflix mecanismul sugestiv se bazează pe aceeași idee de învățare automată pentru a oferi recomandări personalizate fiecărui utilizator.
Sigosoft poate utiliza acum capabilitățile AI/ML în aplicațiile sale mobile – Să aflăm cum și unde!
Aici, la Sigosoft, dezvoltăm o gamă largă de aplicații mobile care se potrivesc tipului dvs. de afaceri. Toate aceste aplicații mobile sunt dezvoltate în așa fel încât să prezinte cele mai avansate și moderne tehnologii mobile. Pentru a oferi clienților noștri cea mai bună experiență posibilă și pentru a le accelera veniturile, încorporăm AI și ML în fiecare aplicație mobilă pe care o dezvoltăm.
Platformele OTT și aplicațiile mobile pentru comerțul electronic preiau conducerea atunci când vine vorba de integrarea inteligenței artificiale și a învățării automate. Acestea sunt cele mai răspândite domenii în care se utilizează AI/ML. Indiferent de afacerea în care vă aflați, motoarele de recomandare joacă un rol esențial. Prin urmare, inteligența artificială și învățarea automată sunt esențiale.
Pentru aplicații mobile de comerț electronic, pentru a prezenta utilizatorilor noștri sugestii utile de produse, folosim tehnici AI și ML.
Când vine vorba de platforme OTT, folosim aceste tehnologii exact în același scop – recomandare. Tehnicile pe care le folosim sunt menite să atragă utilizatorii cu emisiunile și programele pe care le preferă.
In aplicații mobile de telemedicină, folosim AI și ML pentru a ține evidența stărilor cronice ale pacientului pe baza datelor colectate.
In aplicații pentru livrarea alimentelor, aceste tehnologii sunt folosite pentru mai multe utilizări, cum ar fi urmărirea locației, listarea restaurantelor în funcție de preferințele cuiva, estimarea timpului de preparare a alimentelor și multe altele.
Aplicații de e-learning se bazează foarte mult pe inteligența artificială și pe învățarea automată pentru a produce conținut inteligent și a oferi învățare personalizată.
Cuvinte finale,
Este clar că AI și ML pot face multe pentru noi în toate aspectele. Având inteligența artificială și învățarea automată ca parte a aplicației dvs. mobile, vă poate debloca o serie de posibilități de îmbunătățire. Și, la rândul său, crește generarea de venituri. Inteligența artificială și învățarea automată vor juca, fără îndoială, un rol esențial în viitoarele aplicații mobile. Fă-o acum și explorează lumea posibilităților. Aici la Sigosoft, puteți dezvolta aplicații mobile care se potrivesc bugetului dvs. cu toate caracteristicile avansate asamblate în ele. Contactați-ne și experiență complet personalizată Dezvoltare de aplicații mobile procesele pentru următorul dvs. proiect.