모바일 앱에서 가장 유용한 8가지 AI 기능

인공 지능은 우리가 살고 있는 세상을 지속적으로 파괴하고 있습니다. 비즈니스의 AI는 의료, 전자 상거래, 금융 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있습니다. AI 기능에는 기계 학습, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 기술이 포함됩니다. AI는 모바일 앱 개발을 위한 판도를 바꾸는 기술이 될 수도 있습니다.

모바일 앱에서 구현할 수 있는 가장 흥미로운 AI 기능을 찾고 있다면 더 이상 검색하지 마세요! 쉽게 살펴볼 수 있도록 제공하는 기능별로 몇 가지 예를 모았습니다.

모바일 앱에 구현하기 좋은 8가지 AI 기반 기능

1. 제품 추천

AI 기반 제품 추천은 무엇보다도 전자 상거래 및 스트리밍 앱을 비롯한 모든 종류의 앱에서 사용할 수 있습니다 . 머신 러닝 모델은 수집된 정보를 연관시키고 이를 기반으로 예측합니다. 시스템은 고객 선호도와 제공되는 제품에 대해 교육을 받으면 품목 추천을 시작할 수 있습니다. 이러한 권장 사항은 예를 들어 광고 또는 모바일 앱 내에 표시될 수 있으므로 프로모션 및 상향 판매를 위한 효과적인 방법이 됩니다.

가장 인기 있는 예 중 하나는 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자가 본 것을 기반으로 영화와 프로그램을 제안하는 Netflix입니다. 실제로 시청한 동영상의 75%가 추천의 결과입니다. 이러한 메커니즘 덕분에 사용자는 콘텐츠에 참여하고 종종 구독을 갱신합니다.

또 다른 좋은 예는 폴란드에서 가장 큰 오디오북 및 전자책 기반인 Empik Go로, 손쉬운 구독 모델로 모바일 장치를 통해 액세스할 수 있습니다. 사용자는 앱에서의 활동 기록을 기반으로 오디오북 및 전자책의 맞춤 추천을 볼 수 있습니다.

패션 산업의 경우 AI 기능은 색상, 모양 또는 스타일과 같은 선호도에 따라 제품 추천을 강화할 수 있습니다.

2. 고객 세분화

고객 세분화는 고객을 상호 특성에 따라 그룹으로 나누는 것으로 구성됩니다. 따라서 기업은 정확한 타겟 그룹에 마케팅하고 개인화된 캠페인을 실행할 수 있습니다. AI 기반 세분화를 통해 세그먼트를 자동으로 업데이트하고 이러한 프로세스를 확장할 수 있습니다. AI 알고리즘 덕분에 시스템은 가정 없이 데이터를 분석할 수 있고 인간이 간과할 수 있는 상관 관계를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 숨겨진 패턴을 찾고 수집된 정보만을 기반으로 고객을 분류할 수 있습니다.

고객 세분화는 적합한 이메일을 보내고 가능한 한 가장 정확한 광고를 실행하며 개인화된 제안을 제시하는 데 주로 사용됩니다. Play24는 사용자에 대한 정보를 사용하여 적절한 제안을 제안하는 고객 프로파일링을 기반으로 계획을 생성하는 모바일 앱입니다.

3. 음성 비서 및 문자 챗봇

봇은 다양한 방식으로 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 우선 AI 기반 비서와 문자 챗봇은 상담원보다 고객의 문제를 빠르게 해결하고 질문에 답할 수 있습니다. 또 다른 가능성은 구매 프로세스를 대화 형태로 설명하는 용어인 대화형 상거래 에 봇을 사용하는 것입니다. 이러한 쇼핑 도우미는 소비자에게 가장 적합한 제품을 추천하기 위해 소비자의 선호도를 요청할 수 있습니다. 대화형 상거래는 라이브 채팅 또는 모든 종류의 메시징 앱에서 챗봇을 참조할 수도 있습니다. 일부 브랜드는 봇의 이름, 아바타 및 브랜드의 목소리를 표현하는 언어 스타일에서 드러날 수 있는 챗봇 성격을 사용하여 참여와 신뢰를 높 입니다.

AI 기반 음성 비서 및 챗봇 개발

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기업은 Google, Amazon 또는 Apple에서 제공하는 음성 도우미를 활용할 수 있습니다. Google Assistant, Siri 및 Alexa와의 통합 덕분에 사용자는 이러한 앱과 상호 작용하여 온라인 쇼핑, 고객 지원, 음식 주문, 항공편 예약 및 기타 서비스를 사용할 수 있습니다.

예를 들어, CEE 지역에서 가장 큰 보험 그룹인 PZU는 여행 정책의 모바일 구매를 지원하는 보험 도우미를 제공합니다. 고객은 Google Dialogflow에 구축된 자연어 이해 덕분에 대화형 인터페이스와 상호 작용하여 맞춤형 제안을 빠르게 찾을 수 있습니다.

모바일 앱에서 챗봇을 사용한 또 다른 뛰어난 예는 작업표입니다. Google Assistant, Alexa 및 Siri는 물론 Slack 및 Google Chat과 통합되어 탁월한 대화 경험을 제공하는 시간 추적 솔루션입니다. 사용자는 작업에 소요된 시간을 더 빠르고 쉽게 기록할 수 있으므로 워크플로가 향상됩니다.

4. 이미지 인식

컴퓨터 비전의 가장 인기 있는 사용 사례 중 하나는 이미지 인식입니다. 이것은 AI 알고리즘 이 디지털 이미지에서 물체를 식별하는 과정입니다. 이 기술은 예를 들어 시각적 검색 옵션과 같은 많은 기능을 향상시킬 수 있습니다. BooHoo와 같은 일부 온라인 상점에서는 시각적 검색 덕분에 고객이 원하는 항목을 더 빨리 찾을 수 있습니다. 소비자는 결과적으로 유사한 제품을 다시 받기 위해 사진을 업로드할 수 있습니다. 이미지 인식은 모바일 앱에 널리 적용될 수 있습니다.

예를 들어 Planter는 고급 개체 인식을 사용하여 식물 종을 식별한 다음 사용자에게 적절하게 관리하는 방법을 조언합니다. 이 Flutter 모바일 앱의 분류 모델은 합성곱 신경망을 기반으로 하며 전이 학습을 통해 훈련됩니다. 또한 분류는 사용자의 기기에서만 실행되므로 앱의 성능이 향상됩니다. 이것이 AI 기능이 사진을 기반으로 물체를 식별하고, 이 경우 사용자에게 관수 지침과 필요한 토양 또는 비료 유형을 안내하는 방법입니다.

Google은 여러 목적으로 이미지 인식을 사용합니다. 예를 들어 Google 렌즈 기술 을 사용하면 사용자가 카메라를 가리키는 물체를 감지할 수 있습니다. Google 어시스턴트는 특정 개체가 무엇인지 답하고 사용자에게 적절한 정보, 제안 및 번역을 제공할 수 있습니다.

Google 지도는 이미지 인식 및 증강 현실 덕분에 사용자를 정확하게 안내하는 라이브 뷰 를 제공합니다. 사용자는 2D 지도를 따라가는 대신 실제 세계에 있는 방향을 얻을 수 있습니다.

5. 얼굴 인식

얼굴 인식은 얼굴 질감 및 모양과 같은 고유한 특징을 분석 하여 디지털 이미지 또는 비디오에서 사람을 식별하고 확인할 수 있는 AI 기반 생체 인식 기능입니다. 이 기술은 다양한 모바일 앱에 적용할 수 있습니다.

얼굴 인식은 앱의 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 BNP Paribas 은행에는 GOmobile 앱에서 액세스를 승인하는 KYC(Know Your Customer) 메커니즘이 포함되어 있습니다. 이를 통해 고객은 은행 지점을 직접 방문하지 않고도 계좌를 개설할 수 있습니다. GOmobile은 ID를 사람 얼굴의 비디오 기록과 비교합니다.

얼굴 감지와 관련하여 이를 활용하는 가장 인기 있는 앱은 Facebook과 Instagram입니다. 이러한 소셜 네트워크는 스토리를 게시할 때 커뮤니티를 참여시키는 데 도움이 되는 필터를 제공합니다. 얼굴 감지 및 증강 현실 을 통해 사용자는 스토리에 효과를 추가할 수 있습니다 . 페이스북이 크리에이터에게 제공하는 소프트웨어인 스파크 AR은 세 가지 다른 표정(키스, 미소, 놀라움)을 식별할 수 있고 사람의 손도 추적할 수 있다. 필터가 비디오의 각 프레임(초당 30개)에서 실행되기 때문에 알고리즘은 스마트폰에서 직접 실행되어 프로세스 속도를 높입니다.

6. 신용평가

AI 기반 신용 평가 솔루션은 예측 분석을 적용합니다. 문제는 한 사람이 신청한 대출을 상환할 확률을 예측하는 것입니다 . 이러한 소프트웨어는 예를 들어 다른 은행 및 보험 회사에서 고객에 대해 인터넷에서 사용 가능한 정보와 소셜 미디어 활동을 포함한 온라인 행동을 분석합니다. 이를 통해 은행은 특정 고객에게 대출을 제공할지 여부를 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

Nextbank는 AI 기반 및 클라우드 기반 신용 평가를 사용하여 여러 소스에서 수백 개의 데이터 포인트를 처리합니다. 기계 학습 알고리즘은 신용 기록, 계정 운영, 인구 통계, 대출 매개변수 등에 대한 정보를 분석합니다. 자동 채점 엔진은 고위험 대출을 정확하게 식별할 수 있을 뿐만 아니라 데이터를 수동으로 분석하는 데 드는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

7. 자동 제안 및 자동 수정

이러한 기능은 오늘날 많은 모바일 앱에서 필요할 수 있습니다. 기술이 우리 삶에 수용됨에 따라 AI는 타이핑과 같은 다양한 프로세스의 속도를 높이는 데 편리합니다.

Google 검색 은 자동 완성 AI 기능을 활용하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 더 빨리 찾을 수 있도록 가장 가능성 있는 구문을 제안합니다. 작은 화면에서 입력하는 것이 어려울 수 있으므로 모바일 경험에 특히 중요합니다. Google은 자동 완성 문구를 '제안'보다 '예측'이라고 부르는 것을 선호합니다. 이는 시스템이 사용자가 직접 입력할 내용을 얻을 수 있도록 설계되었기 때문입니다.

또 다른 예는 사용자로부터 학습하고 적절한 단어를 제안하는 직관적인 키보드인 SwiftKey입니다. 사용자는 다른 언어 간에 전환할 수 있으며 여전히 적절한 수정을 받을 수 있습니다.

8. 텍스트 생성

AI 기반 텍스트 생성기는 시, 기사 및 기타 종류의 텍스트를 작성하기 위해 인간 작가를 대체할 수 있습니다. 사실, 아이디어는 위에서 언급한 자동 완성과 유사합니다. 신경 텍스트 생성기는 가장 인간과 유사한 제안을 예측하기 위해 분석할 방대한 양의 데이터를 필요로 합니다.

예를 들어 TalkToTransformer.com은 8백만 개의 웹사이트를 기반으로 하는 기계 학습을 사용하여 실제 텍스트와 추측을 비교합니다. 결과는 문법적으로 정확하고 주제 측면에서 일관성이 있습니다.

무한 텍스트 어드벤처 게임인 AI Dungeon은 신경 텍스트 생성의 특별한 예입니다. AI Dungeon은 대규모 심층 신경망을 사용하여 매력적인 경험을 제공합니다. 플레이어는 개발자가 제공한 옵션에서 선택하는 대신 다음에 무엇을 할지 스스로 결정합니다.

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