Khi nói về AI và ML, nhiều người trong chúng tôi nghĩ rằng những người như chúng tôi chẳng liên quan gì đến nó. Nhưng chúng tôi khuyên bạn nên xem xét kỹ hơn về điều này. Thậm chí không nhận ra điều đó, bạn được bao quanh bởi AI và ML trong cuộc sống hàng ngày của mình. Ngày càng có nhiều tiện ích thông minh đã làm cho hầu hết mọi ngôi nhà trở nên thông minh hơn. Hãy để tôi chỉ cho bạn một ví dụ rất đơn giản về trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Mỗi ngày chúng ta thức dậy với điện thoại của mình. Hầu hết chúng ta sử dụng nhận dạng khuôn mặt để mở khóa chúng. Nhưng điều đó xảy ra như thế nào? Tất nhiên là trí tuệ nhân tạo. Bây giờ bạn thấy AI và ML ở khắp mọi nơi xung quanh chúng ta như thế nào. Chúng ta sử dụng chúng theo nhiều cách khác nhau ngay cả khi không biết đến sự hiện diện của chúng. Vâng, đây là những công nghệ phức tạp giúp cuộc sống của chúng ta trở nên đơn giản hơn.
Một ví dụ khác trong cuộc sống hàng ngày là email. Khi chúng ta sử dụng email hàng ngày, trí tuệ nhân tạo sẽ lọc các email spam vào thư mục thư rác hoặc thùng rác, cho phép chúng ta chỉ xem những thư đã được lọc. Người ta ước tính khả năng lọc của Gmail là 99.9%.
Vì AI và ML khá phổ biến trong cuộc sống của chúng ta, nên bạn đã bao giờ nghĩ đến việc sẽ thực sự như thế nào nếu chúng được tích hợp vào các ứng dụng di động mà chúng ta thường sử dụng! Nghe có vẻ thú vị phải không? Nhưng thực tế là điều này đã được triển khai trên nhiều ứng dụng di động.
Cách tích hợp AI và ML vào ứng dụng di động
Về cách bạn có thể đưa AI/ML vào ứng dụng di động của mình, bạn có ba tùy chọn. Các nhà phát triển ứng dụng di động có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để cải tiến ứng dụng của họ theo 3 cách chính nhằm giúp chúng hiệu quả hơn, thông minh hơn và thân thiện với người dùng hơn.
- lý luận
AI đề cập đến quá trình khiến máy tính giải quyết vấn đề dựa trên lý luận của chúng. Một cơ sở như thế này chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo có thể đánh bại con người trong môn cờ vua và cách Uber có thể tối ưu hóa các tuyến đường để tiết kiệm thời gian cho người dùng ứng dụng.
- Khuyến nghị
Trong ngành ứng dụng di động, đây là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của học máy và trí tuệ nhân tạo. Những thương hiệu hàng đầu thế giới như Flipkart, đàn bà gan dạvà Netflix, trong số những người khác, đã đạt được thành công dựa trên việc cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về những gì họ cần tiếp theo thông qua công nghệ hỗ trợ AI.
- Hành vi
Trí tuệ nhân tạo có thể thiết lập những giới hạn mới bằng cách tìm hiểu hành vi của người dùng trong ứng dụng. Nếu ai đó đánh cắp dữ liệu của bạn và mạo danh bất kỳ giao dịch trực tuyến nào mà bạn không biết, hệ thống AI có thể theo dõi hành vi đáng ngờ này và chấm dứt giao dịch ngay tại chỗ.
Tại sao AI và Machine Learning trong ứng dụng di động
Có một số lý do để kết hợp trí tuệ nhân tạo và học máy trong ứng dụng di động của bạn. Nó không chỉ nâng cao mức độ chức năng của ứng dụng của bạn mà còn mở ra hàng triệu cơ hội phát triển trong tương lai. Dưới đây là 10 lý do hàng đầu để bạn phát triển AI và ML:
KHAI THÁC. Cá nhân hóa
Thuật toán AI được nhúng trong ứng dụng di động của bạn phải có khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, từ mạng xã hội đến xếp hạng tín dụng và tạo đề xuất cho mọi người dùng. Nó có thể giúp bạn tìm hiểu:
Bạn có loại người dùng nào?
Sở thích và sở thích của họ là gì?
Ngân sách của họ là gì?
Dựa trên thông tin này, bạn có thể đánh giá hành vi của từng người dùng và có thể sử dụng dữ liệu này để tiếp thị mục tiêu. Thông qua học máy, bạn sẽ có thể cung cấp cho người dùng và người dùng tiềm năng nội dung phù hợp và hấp dẫn hơn, đồng thời tạo ấn tượng rằng các công nghệ ứng dụng tích hợp AI của bạn được thiết kế riêng cho nhu cầu của họ.
2. Tìm kiếm nâng cao
Thuật toán tìm kiếm có thể truy xuất tất cả dữ liệu người dùng, bao gồm lịch sử tìm kiếm và các hành động điển hình. Khi kết hợp với dữ liệu hành vi và yêu cầu tìm kiếm, dữ liệu này có thể được sử dụng để xếp hạng các sản phẩm và dịch vụ của bạn và cung cấp kết quả phù hợp nhất cho khách hàng. Hiệu suất nâng cao có thể đạt được bằng cách nâng cấp các tính năng như tìm kiếm bằng cử chỉ hoặc kết hợp tìm kiếm bằng giọng nói. Người dùng ứng dụng trải nghiệm tìm kiếm AI và ML theo cách trực quan và theo ngữ cảnh hơn. Theo các truy vấn duy nhất do người dùng đưa ra, các thuật toán sẽ ưu tiên kết quả tương ứng.
3. Dự báo hành vi người dùng
Các nhà tiếp thị có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc phát triển ứng dụng hỗ trợ AI & ML bằng cách hiểu sâu hơn về sở thích và hành vi của người dùng dựa trên dữ liệu như giới tính, tuổi tác, vị trí, tần suất sử dụng ứng dụng, lịch sử tìm kiếm, v.v. Những nỗ lực tiếp thị của bạn sẽ hiệu quả hơn nếu bạn biết thông tin này.
4. Quảng cáo phù hợp hơn
Cách duy nhất để đánh bại đối thủ trong thị trường tiêu dùng ngày càng mở rộng này là tùy chỉnh mọi trải nghiệm của người dùng. Ứng dụng dành cho thiết bị di động sử dụng ML có thể loại bỏ quá trình làm phiền người dùng bằng cách cung cấp cho họ các mặt hàng và dịch vụ mà họ không quan tâm. Thay vào đó, bạn có thể tạo quảng cáo thu hút sở thích và nhu cầu riêng của từng người dùng. Ngày nay, các công ty phát triển ứng dụng học máy có thể hợp nhất dữ liệu một cách thông minh, tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc dành cho những quảng cáo không phù hợp và nâng cao danh tiếng thương hiệu.
5. Mức độ bảo mật tốt hơn
Ngoài việc là một công cụ tiếp thị mạnh mẽ, máy học và trí tuệ nhân tạo còn có thể hỗ trợ tự động hóa và bảo mật cho các ứng dụng di động. Một thiết bị thông minh có khả năng nhận dạng âm thanh và hình ảnh cho phép người dùng thiết lập thông tin sinh trắc học của họ như một bước xác thực bảo mật. Quyền riêng tư và bảo mật là mối quan tâm lớn của mỗi cá nhân. Do đó, họ luôn chọn một ứng dụng di động có tất cả thông tin chi tiết của họ đều an toàn và bảo mật. Vì vậy, việc cung cấp mức độ bảo mật nâng cao là một lợi thế.
6. Nhận dạng khuôn mặt
Apple đã giới thiệu hệ thống Face ID đầu tiên vào năm 2017 nhằm tăng cường tính bảo mật và sự hài lòng của người dùng. Trước đây, nhận dạng khuôn mặt có nhiều vấn đề, chẳng hạn như độ nhạy sáng và không thể nhận dạng bất kỳ ai nếu ngoại hình của họ thay đổi, chẳng hạn như nếu họ đeo kính hoặc để râu. Apple iPhone X có thuật toán nhận dạng khuôn mặt dựa trên AI kết hợp với phần cứng phức tạp của Apple. AI và ML hoạt động dựa trên nhận dạng khuôn mặt trong ứng dụng di động dựa trên một bộ tính năng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Phần mềm được hỗ trợ bởi AI có thể ngay lập tức tìm kiếm cơ sở dữ liệu về khuôn mặt và so sánh chúng với một hoặc nhiều khuôn mặt được phát hiện trong một cảnh. Do đó, nó đi kèm với các tính năng và chức năng nâng cao. Vì vậy, giờ đây, người dùng có thể dễ dàng sử dụng tính năng nhận dạng khuôn mặt trong ứng dụng di động của mình bất kể ngoại hình.
7. Chatbots và trả lời tự động
Ngày nay, hầu hết các ứng dụng di động đều sử dụng chatbot được hỗ trợ bởi AI để cung cấp hỗ trợ nhanh chóng cho khách hàng của họ. Điều này thực sự có thể tiết kiệm thời gian và các công ty có thể giảm bớt khó khăn cho nhóm hỗ trợ khách hàng trong việc trả lời các câu hỏi lặp đi lặp lại. Phát triển một chatbot AI sẽ giúp bạn cung cấp các truy vấn thường gặp và các truy vấn có thể xảy ra nhất trong ứng dụng di động của bạn. Vì vậy, bất cứ khi nào khách hàng đưa ra một truy vấn, chatbot có thể phản hồi ngay lập tức.
8. Phiên dịch ngôn ngữ
Trình dịch hỗ trợ AI có thể được tích hợp vào ứng dụng di động của bạn với sự trợ giúp của công nghệ AI. Ngay cả khi có một số trình dịch ngôn ngữ có sẵn trên thị trường, tính năng giúp các trình dịch hỗ trợ AI nổi bật hơn chúng không gì khác ngoài khả năng làm việc ngoại tuyến. Bạn có thể dịch ngay lập tức bất kỳ ngôn ngữ nào trong thời gian thực mà không gặp nhiều rắc rối. Ngoài ra, các phương ngữ khác nhau của một ngôn ngữ cụ thể có thể được xác định và có thể được dịch sang ngôn ngữ bạn mong muốn một cách hiệu quả.
9. Phát hiện gian lận
Tất cả các ngành, đặc biệt là tài chính ngân hàng đều lo ngại về các trường hợp gian lận. Vấn đề này được giải quyết bằng cách sử dụng máy học, giúp giảm tình trạng vỡ nợ, kiểm tra gian lận, gian lận thẻ tín dụng, v.v. Điểm tín dụng cũng cho phép bạn đánh giá khả năng trả nợ của một người và mức độ rủi ro khi cho họ vay.
10. Trải nghiệm người dùng
Việc sử dụng các dịch vụ phát triển AI giúp các tổ chức có thể cung cấp nhiều tính năng và dịch vụ cho khách hàng của mình. Điều này tự nó thu hút khách hàng đến với ứng dụng di động của bạn. Mọi người luôn tìm kiếm các ứng dụng di động có nhiều tính năng với độ phức tạp tối thiểu. Cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn sẽ giúp doanh nghiệp của bạn tiếp cận tốt hơn và do đó mức độ tương tác của người dùng sẽ được tăng tốc.
Hãy nhìn vào kết quả của quá trình hội nhập này
Chắc chắn rằng việc thêm một tính năng bổ sung hoặc một công nghệ tiên tiến vào ứng dụng di động sẽ khiến bạn tốn nhiều chi phí hơn trong thời gian phát triển. Chi phí phát triển tỷ lệ thuận với các tính năng nâng cao được tích hợp trong ứng dụng. Do đó, trước khi chi tiền, bạn nên bận tâm về kết quả mà nó sẽ tạo ra. Dưới đây là những lợi ích của AI và ML trong ứng dụng di động của bạn:
- Trí tuệ nhân tạo có thể giúp bạn hoàn thành các công việc lặp đi lặp lại nhanh hơn
- Độ chính xác và đầy đủ
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng
- Tương tác thông minh với người dùng
- Giữ chân khách hàng.
Nền tảng hàng đầu cho phép bạn phát triển ứng dụng di động với AI & ML
Xem cách AI và ML được triển khai trong các ứng dụng di động mà chúng ta sử dụng hàng ngày
Sản phẩm Zomato Nền tảng này đã xây dựng một số mô hình học máy để giải quyết nhiều thách thức trong thời gian thực như số hóa thực đơn, danh sách nhà hàng trên trang chủ được cá nhân hóa, dự đoán thời gian chuẩn bị đồ ăn, tăng cường phát hiện đường đi, chủ động điều phối đối tác tài xế, kiểm tra việc chải chuốt cho đối tác tài xế, sự tuân thủ và hơn.
Uber cung cấp cho người dùng thời gian đến ước tính (ETA) và chi phí dựa trên học máy.
Tối ưu hóa thể lực là một ứng dụng thể thao cung cấp các chương trình tập luyện phù hợp dựa trên dữ liệu di truyền và cảm biến.
Cả hai đàn bà gan dạ và Netflix's cơ chế gợi ý dựa trên cùng một ý tưởng về học máy để cung cấp các đề xuất phù hợp cho mọi người dùng.
Sigosoft hiện có thể tận dụng khả năng AI/ML trong các ứng dụng di động của mình – Hãy cùng tìm hiểu cách thức và địa điểm!
Tại Sigosoft, chúng tôi phát triển nhiều loại ứng dụng di động phù hợp với loại hình kinh doanh của bạn. Tất cả các ứng dụng di động này đều được phát triển theo cách có các công nghệ di động hiện đại và tiên tiến nhất. Để cung cấp cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất có thể và tăng doanh thu của họ, chúng tôi kết hợp AI và ML vào mọi ứng dụng di động mà chúng tôi phát triển.
Nền tảng OTT và ứng dụng di động dành cho thương mại điện tử dẫn đầu khi tích hợp AI và học máy. Đây là những miền phổ biến nhất sử dụng AI/ML. Bất kể bạn đang kinh doanh gì, các công cụ đề xuất đều đóng một vai trò quan trọng. Do đó, trí tuệ nhân tạo và học máy là rất cần thiết.
Trong ứng dụng di động thương mại điện tử, để cung cấp cho người dùng những đề xuất sản phẩm hữu ích, chúng tôi sử dụng kỹ thuật AI và ML.
Khi nói đến nền tảng OTT, chúng tôi sử dụng những công nghệ này cho cùng một mục đích – khuyến nghị. Các kỹ thuật chúng tôi sử dụng nhằm mục đích thu hút người dùng bằng các chương trình và chương trình họ thích.
In ứng dụng di động y học từ xa, chúng tôi sử dụng AI và ML để theo dõi tình trạng mãn tính của bệnh nhân dựa trên dữ liệu được thu thập.
In ứng dụng giao đồ ăn, những công nghệ này được sử dụng cho một số mục đích sử dụng như theo dõi vị trí, danh sách nhà hàng theo sở thích của một người, dự đoán thời gian chuẩn bị thức ăn, v.v.
Ứng dụng học tập điện tử phụ thuộc nhiều vào trí tuệ nhân tạo và học máy để tạo ra nội dung thông minh và cung cấp việc học tập được cá nhân hóa.
Từ cuối cùng,
Rõ ràng là AI và ML có thể giúp ích rất nhiều cho chúng ta về mọi mặt. Việc sở hữu trí tuệ nhân tạo và học máy như một phần của ứng dụng di động có thể mở ra nhiều khả năng để bạn cải thiện. Và ngược lại, tăng doanh thu. Trí tuệ nhân tạo và học máy chắc chắn sẽ đóng một vai trò không thể thiếu trong các ứng dụng di động trong tương lai. Hãy làm điều đó ngay bây giờ và khám phá thế giới của những khả năng. Ở đây Sigosoft, bạn có thể phát triển các ứng dụng di động phù hợp với ngân sách của mình với tất cả các tính năng nâng cao được tích hợp trong đó. Hãy liên hệ với chúng tôi và trải nghiệm hoàn toàn phù hợp phát triển ứng dụng di động quy trình cho dự án tiếp theo của bạn.