Die 8 nützlichsten KI-Funktionen in mobilen Apps

Künstliche Intelligenz revolutioniert kontinuierlich die Welt, in der wir leben. KI in der Wirtschaft wird in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce, Finanzen und vielen mehr eingesetzt. Zu den KI-Funktionen gehören Technologien wie Machine Learning, Natural Language Processing und Computer Vision. KI kann auch eine bahnbrechende Technologie für die Entwicklung mobiler Apps sein.

Wenn Sie nach den interessantesten KI-Funktionen suchen, die Sie in Ihre mobile App implementieren können, dann suchen Sie nicht mehr! Wir haben einige Beispiele zusammengestellt, die nach den angebotenen Funktionen sortiert sind, damit Sie sie leicht durchsehen können.

Die 8 besten KI-basierten Funktionen, die Sie in Ihrer mobilen App implementieren können

1. Produktempfehlungen

KI-gestützte Produktempfehlungen können in allen Arten von Apps verwendet werden , darunter unter anderem E-Commerce- und Streaming-Apps. Modelle des maschinellen Lernens korrelieren gesammelte Informationen und treffen darauf basierend Vorhersagen. Ein System kann mit der Empfehlung von Artikeln beginnen, sobald es auf Kundenpräferenzen und die angebotenen Produkte trainiert wurde. Solche Empfehlungen können beispielsweise in Anzeigen oder in mobilen Apps erscheinen, was sie zu einer effektiven Methode für Werbung und Upselling macht.

Eines der beliebtesten Beispiele ist Netflix, das Filme und Shows basierend auf dem vorschlägt, was andere Benutzer mit ähnlichen Interessen gesehen haben. Tatsächlich sind 75 % der angesehenen Videos das Ergebnis von Empfehlungen. Dank solcher Mechanismen beschäftigen sich die Benutzer mit den Inhalten und erneuern häufig ihre Abonnements.

Ein weiteres großartiges Beispiel ist Empik Go, die größte Hörbuch- und E-Book-Datenbank in Polen, die über mobile Geräte in einem einfachen Abonnementmodell zugänglich ist. Benutzer können personalisierte Empfehlungen von Hörbüchern und E-Books basierend auf dem Verlauf ihrer Aktivitäten in der App sehen.

In der Modebranche können KI-Funktionen die Produktempfehlungen nach Vorlieben wie Farben, Formen oder Stilen verbessern.

2. Kundensegmentierung

Bei der Kundensegmentierung werden Kunden auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale in Gruppen eingeteilt . So können Unternehmen zielgruppengenau vermarkten und personalisierte Kampagnen durchführen. Die KI-gestützte Segmentierung ermöglicht die automatische Aktualisierung von Segmenten und die Skalierung dieser Prozesse. Dank KI-Algorithmen kann ein System Daten ohne Vorannahmen analysieren und Zusammenhänge erkennen, die der Mensch übersehen könnte. Auf diese Weise können Unternehmen versteckte Muster finden und Kunden nur anhand der gesammelten Informationen segmentieren.

Die Kundensegmentierung wird hauptsächlich verwendet, um passende E-Mails zu versenden, möglichst genaue Anzeigen zu schalten und personalisierte Angebote zu präsentieren . Play24 ist eine mobile App, die Pläne basierend auf Kundenprofilen erstellt, die Informationen über Benutzer verwenden, um geeignete Angebote vorzuschlagen.

3. Sprachassistenten und Text-Chatbots

Bots können die Benutzererfahrung in vielerlei Hinsicht verbessern. Erstens können KI-gestützte Assistenten und Text-Chatbots helfen, Kundenprobleme zu lösen und ihre Fragen schneller zu beantworten als menschliche Agenten. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz von Bots für Conversational Commerce , ein Begriff, der einen Kaufprozess in Form von Konversation beschreibt. Solche Einkaufsassistenten können die Vorlieben der Verbraucher abfragen, um ihnen die am besten geeigneten Produkte zu empfehlen. Conversational Commerce kann sich auch auf Chatbots in Live-Chats oder alle Arten von Messaging-Apps beziehen. Einige Marken erhöhen das Engagement und das Vertrauen , indem sie Chatbot-Persönlichkeiten verwenden, die sich im Namen des Bots, im Avatar und in einem Sprachstil zeigen, der die Stimme der Marke zum Ausdruck bringt.

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Unternehmen können die Sprachassistenten von Google, Amazon oder Apple nutzen. Dank der Integration mit Google Assistant, Siri und Alexa können Benutzer mit diesen Apps interagieren, um online einzukaufen, Kundensupport zu erhalten, Essen zu bestellen, Flüge zu buchen und andere Dienste zu nutzen.

PZU, die größte Versicherungsgruppe in der CEE-Region, bietet beispielsweise einen Versicherungsassistenten an, der den mobilen Abschluss von Reisepolicen unterstützt. Kunden können dank Natural Language Understanding, das auf Google Dialogflow aufbaut, mit einer Dialogschnittstelle interagieren, um schnell maßgeschneiderte Angebote zu finden.

Ein weiteres herausragendes Beispiel für den Einsatz von Chatbots in mobilen Apps sind Timesheets. Dies ist eine Zeiterfassungslösung, die in Google Assistant, Alexa und Siri sowie Slack und Google Chat integriert ist, um ein hervorragendes Gesprächserlebnis zu bieten. Benutzer können die für ihre Aufgaben aufgewendete Zeit schneller und einfacher protokollieren und so den Arbeitsablauf verbessern.

4. Bilderkennung

Einer der beliebtesten Anwendungsfälle von Computer Vision ist die Bilderkennung. Dies ist der Prozess, bei dem ein KI-Algorithmus ein Objekt in einem digitalen Bild identifiziert . Diese Technologie kann viele Funktionen wie beispielsweise visuelle Suchoptionen verbessern. Einige Online-Shops wie BooHoo ermöglichen es Kunden, ihre gewünschten Artikel dank visueller Suche schneller zu finden. Verbraucher können ein Bild hochladen, um als Ergebnis ähnliche Produkte zurückzuerhalten. Die Bilderkennung kann in mobilen Apps breit angewendet werden.

Beispielsweise verwendet Planter eine fortschrittliche Objekterkennung, um Pflanzenarten zu identifizieren und den Benutzern dann Ratschläge zur richtigen Pflege zu geben. Das Klassifizierungsmodell dieser mobilen Flutter-App basiert auf einem Convolutional Neural Network und wird über Transfer Learning trainiert. Darüber hinaus wird die Klassifizierung ausschließlich auf dem Gerät des Benutzers ausgeführt, was die Leistung der App verbessert. Auf diese Weise können KI-Funktionen Objekte anhand von Fotos identifizieren und den Benutzer in diesem Fall über Bewässerungsanweisungen und die erforderlichen Arten von Erde oder Dünger anleiten.

Google verwendet die Bilderkennung für mehrere Zwecke. Beispielsweise ermöglicht die Google Lens -Technologie die Erkennung von Objekten, auf die ein Benutzer seine Kamera richtet. Google Assistant kann antworten, was das jeweilige Objekt ist, und den Benutzern die entsprechenden Informationen, Vorschläge und Übersetzungen liefern.

Google Maps bietet eine Live-Ansicht , die den Nutzer dank Bilderkennung und Augmented Reality zielgenau leitet. Anstatt der 2D-Karte zu folgen, können Benutzer Wegbeschreibungen in der realen Welt erhalten.

5. Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung ist eine KI-basierte biometrische Funktion, die die Identifizierung und Verifizierung einer Person anhand eines digitalen Bildes oder Videos ermöglicht , indem einzigartige Merkmale wie Gesichtstexturen und -formen analysiert werden. Diese Technologie kann in verschiedenen mobilen Apps angewendet werden.

Die Gesichtserkennung ist hilfreich, um die Sicherheit von Apps zu erhöhen. Beispielsweise enthält die Bank BNP Paribas einen KYC-Mechanismus (Know Your Customer), um den Zugriff in ihrer GOmobile-App zu autorisieren. Auf diese Weise können Kunden ein Konto eröffnen, ohne eine Filiale der Bank persönlich aufsuchen zu müssen. GOmobile vergleicht die ID mit einer Videoaufzeichnung des Gesichts der Person.

Wenn es um die Gesichtserkennung geht, sind einige der beliebtesten Apps, die davon profitieren, Facebook und Instagram. Diese sozialen Netzwerke bieten Filter, die dabei helfen, die Community beim Veröffentlichen von Geschichten einzubeziehen. Gesichtserkennung und Augmented Reality ermöglichen es Benutzern, ihre Geschichten mit Effekten zu versehen . Spark AR, eine Software, die von Facebook an Entwickler geliefert wird, kann drei verschiedene Gesichtsausdrücke (Küssen, Lächeln und Überraschung) erkennen und auch die Hand einer Person verfolgen. Die Algorithmen werden direkt auf Smartphones ausgeführt, um den Prozess zu beschleunigen, da Filter für jedes Videobild (30 pro Sekunde) ausgeführt werden.

6. Kredit-Scoring

KI-basierte Kreditbewertungslösungen wenden prädiktive Analysen an. Die Herausforderung besteht darin , die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der eine Person einen beantragten Kredit zurückzahlen wird . Eine solche Software analysiert die im Internet verfügbaren Informationen über den Kunden, beispielsweise von anderen Banken und Versicherungen, sowie dessen Online-Verhalten, bis hin zu Social-Media-Aktivitäten. Dadurch können Banken eine fundierte Entscheidung treffen, ob sie einem bestimmten Kunden einen Kredit gewähren oder nicht.

Nextbank verwendet eine KI-gestützte und Cloud-basierte Kreditbewertung, um Hunderte von Datenpunkten aus mehreren Quellen zu verarbeiten. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren die Informationen über Kredithistorie, Kontobewegungen, Demografie, Kreditparameter und mehr. Eine automatisierte Scoring-Engine kann risikoreiche Kredite genau identifizieren und Zeit und Geld bei der manuellen Analyse der Daten sparen.

7. Autosuggestionen und Autokorrekturen

Diese Funktionen sind heutzutage möglicherweise in vielen mobilen Apps erforderlich. Da die Technologie in unser Leben aufgenommen wird, ist KI praktisch, um verschiedene Prozesse wie das Tippen zu beschleunigen.

Die Google-Suche nutzt KI-Funktionen zur automatischen Vervollständigung, um die wahrscheinlichsten Ausdrücke vorzuschlagen, damit Benutzer die gewünschten Inhalte schneller finden können. Dies ist besonders wichtig für mobile Erfahrungen, da das Tippen auf kleinen Bildschirmen eine Herausforderung sein kann. Google nennt seine Autocomplete-Phrasen lieber „Vorhersagen“ als „Vorschläge“. Dies liegt daran, dass das System darauf ausgelegt ist, Benutzern dabei zu helfen, das zu erhalten, was sie selbst eingeben würden.

Ein weiteres Beispiel ist SwiftKey, eine intuitive Tastatur, die vom Benutzer lernt und passende Wörter vorschlägt. Benutzer können zwischen verschiedenen Sprachen wechseln und erhalten dennoch angemessene Korrekturen.

8. Textgenerierung

KI-basierte Textgeneratoren können menschliche Autoren ersetzen, um Gedichte, Artikel und andere Arten von Texten zu erstellen. Eigentlich ähnelt die Idee der oben erwähnten Autovervollständigung. Neuronale Textgeneratoren benötigen eine große Datenmenge zur Analyse, um die menschenähnlichsten Vorschläge vorherzusagen.

Beispielsweise verwendet TalkToTransformer.com maschinelles Lernen auf der Grundlage von 8 Millionen Websites, um seine Vermutungen mit dem tatsächlichen Text zu vergleichen. Das Ergebnis ist grammatikalisch korrekt und thematisch kohärent.

AI Dungeon, ein grenzenloses Text-Abenteuerspiel, ist ein außergewöhnliches Beispiel für die Generierung von neuronalem Text. AI Dungeon verwendet ein massives tiefes neuronales Netzwerk, um ein fesselndes Erlebnis zu bieten. Die Spieler entscheiden selbst, was als nächstes zu tun ist, anstatt aus den von den Entwicklern vorgegebenen Optionen zu wählen.

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