8 najbardziej przydatnych funkcji AI w aplikacjach mobilnych

Sztuczna inteligencja nieustannie zmienia świat, w którym żyjemy. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w biznesie w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, handel elektroniczny, finanse i wiele innych. Funkcje sztucznej inteligencji obejmują technologie, takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe. Sztuczna inteligencja może być również przełomową technologią do tworzenia aplikacji mobilnych.

Jeśli szukasz najciekawszych funkcji AI, które możesz zaimplementować w swojej aplikacji mobilnej, nie szukaj więcej! Zebraliśmy kilka przykładów posortowanych według funkcji, które oferują, aby ułatwić ich przeglądanie.

8 najlepszych funkcji opartych na sztucznej inteligencji do wdrożenia w aplikacji mobilnej

1. Zalecenia dotyczące produktów

Rekomendacje produktów wykorzystujące sztuczną inteligencję można wykorzystać we wszelkiego rodzaju aplikacjach , w tym m.in. w e-commerce i streamingu. Modele uczenia maszynowego korelują zebrane informacje i tworzą na ich podstawie prognozy. System może zacząć polecać pozycje, gdy zostanie przeszkolony w zakresie preferencji klientów i oferowanych produktów. Takie rekomendacje mogą pojawiać się np. w reklamach lub w aplikacjach mobilnych , dzięki czemu jest to skuteczna metoda promocji i dosprzedaży.

Jednym z najpopularniejszych przykładów jest Netflix, który sugeruje filmy i programy na podstawie tego, co oglądali inni użytkownicy o podobnych zainteresowaniach. W rzeczywistości 75% obejrzanych filmów jest wynikiem rekomendacji. Dzięki takim mechanizmom użytkownicy angażują się w treści i często odnawiają subskrypcje.

Innym świetnym przykładem jest Empik Go, największa baza audiobooków i ebooków w Polsce, dostępna na urządzeniach mobilnych w modelu łatwego abonamentu. Użytkownicy mogą zobaczyć spersonalizowane rekomendacje audiobooków i ebooków na podstawie historii ich aktywności w aplikacji.

Jeśli chodzi o branżę modową, funkcje sztucznej inteligencji mogą poprawić rekomendacje produktów zgodnie z preferencjami, takimi jak kolory, kształty lub style.

2. Segmentacja klientów

Segmentacja klientów polega na podziale klientów na grupy w oparciu o wzajemne cechy . Dzięki temu firmy mogą kierować się do określonej grupy docelowej i prowadzić spersonalizowane kampanie. Segmentacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwia automatyczną aktualizację segmentów i skalowanie tych procesów. Dzięki algorytmom AI system może analizować dane bez żadnych założeń i jest w stanie wykryć korelacje, które ludzie mogą przeoczyć. W ten sposób firmy mogą znaleźć ukryte wzorce i segmentować klientów wyłącznie na podstawie zebranych informacji.

Segmentacja klientów służy głównie do wysyłania odpowiednich wiadomości e-mail , wyświetlania możliwie najtrafniejszych reklam i prezentowania spersonalizowanych ofert . Play24 to aplikacja mobilna generująca plany na podstawie profilowania klientów, która wykorzystuje informacje o użytkownikach do proponowania odpowiednich ofert.

3. Asystenci głosowi i chatboty tekstowe

Boty mogą poprawić wrażenia użytkownika na wiele sposobów. Przede wszystkim asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję i chatboty tekstowe mogą pomóc rozwiązywać problemy klientów i odpowiadać na ich pytania szybciej niż ludzie. Inną możliwością jest wykorzystanie botów do handlu konwersacyjnego , czyli terminu opisującego proces zakupowy w formie konwersacji. Tacy sprzedawcy mogą pytać o preferencje konsumentów, aby zarekomendować im najbardziej odpowiednie produkty. Handel konwersacyjny może również odnosić się do chatbotów w czatach na żywo lub wszelkiego rodzaju aplikacji do przesyłania wiadomości. Niektóre marki zwiększają zaangażowanie i zaufanie poprzez wykorzystanie osobowości chatbota, które mogą być ujawnione w nazwie bota, awatarze i stylu językowym wyrażającym głos marki.

Opracuj asystentów głosowych i chatboty z obsługą sztucznej inteligencji

Ucz się więcej

Firmy mogą skorzystać z asystentów głosowych dostarczanych przez Google, Amazon czy Apple. Dzięki integracji z Asystentem Google, Siri i Alexą użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z tymi aplikacjami, aby robić zakupy online, korzystać z obsługi klienta, zamawiać jedzenie, rezerwować loty i korzystać z innych usług.

Przykładowo PZU, największa grupa ubezpieczeniowa w regionie CEE, udostępnia Asystenta Ubezpieczeniowego, który wspiera mobilny zakup polis turystycznych. Klienci mogą wchodzić w interakcję z interfejsem konwersacyjnym, aby szybko znaleźć dopasowane oferty dzięki Natural Language Understanding, który jest oparty na Google Dialogflow.

Innym znakomitym przykładem wykorzystania chatbotów w aplikacjach mobilnych jest Timesheets. Jest to rozwiązanie do śledzenia czasu zintegrowane z Asystentem Google, Alexą i Siri, a także ze Slackiem i Czatem Google, aby zapewnić doskonałe wrażenia z konwersacji. Użytkownicy mogą szybciej i łatwiej rejestrować czas spędzony na swoich zadaniach, a tym samym przyspieszyć przepływ pracy.

4. Rozpoznawanie obrazu

Jednym z najpopularniejszych przypadków użycia wizji komputerowej jest rozpoznawanie obrazów. Jest to proces, w którym algorytm AI identyfikuje obiekt na obrazie cyfrowym . Ta technologia może ulepszyć wiele funkcji, takich jak na przykład opcje wyszukiwania wizualnego. Niektóre sklepy internetowe, takie jak BooHoo, pozwalają klientom szybciej znaleźć pożądane produkty dzięki wyszukiwaniu wizualnemu. Konsumenci mogą przesłać zdjęcie, aby w rezultacie otrzymać podobne produkty. Rozpoznawanie obrazu może być szeroko stosowane w aplikacjach mobilnych.

Na przykład Planter wykorzystuje zaawansowane rozpoznawanie obiektów do identyfikacji gatunków roślin, a następnie doradza użytkownikom, jak odpowiednio o nie dbać. Model klasyfikacji tej aplikacji mobilnej Flutter opiera się na splotowej sieci neuronowej i jest szkolony poprzez uczenie transferu. Ponadto klasyfikacja odbywa się wyłącznie na urządzeniu użytkownika, co poprawia działanie aplikacji. W ten sposób funkcje sztucznej inteligencji mogą identyfikować obiekty na podstawie zdjęć i w tym przypadku prowadzić użytkownika po instrukcjach nawadniania i wymaganych rodzajach gleby lub nawozu.

Google wykorzystuje rozpoznawanie obrazów do kilku celów. Na przykład technologia Google Lens umożliwia wykrywanie obiektów, na które użytkownik kieruje swoją kamerę. Asystent Google może odpowiedzieć, czym jest dany obiekt i udzielić użytkownikom odpowiednich informacji, sugestii i tłumaczenia.

Mapy Google zapewniają podgląd na żywo , który precyzyjnie prowadzi użytkowników dzięki rozpoznawaniu obrazów i rozszerzonej rzeczywistości. Zamiast podążać za mapą 2D, użytkownicy mogą uzyskać wskazówki umieszczone w rzeczywistym świecie.

5. Wykrywanie twarzy

Rozpoznawanie twarzy to funkcja biometryczna oparta na sztucznej inteligencji, która umożliwia identyfikację i weryfikację osoby na podstawie cyfrowego obrazu lub wideo poprzez analizę unikalnych cech, takich jak tekstura i kształty twarzy. Technologia ta może być zastosowana w różnych aplikacjach mobilnych.

Rozpoznawanie twarzy pomaga zwiększyć bezpieczeństwo aplikacji. Na przykład bank BNP Paribas zawiera mechanizm poznaj swojego klienta (KYC) do autoryzacji dostępu w aplikacji GOmobile. W ten sposób klienci mogą otworzyć konto bez konieczności osobistej wizyty w oddziale banku. GOmobile porównuje ID z nagraniem wideo twarzy osoby.

Jeśli chodzi o wykrywanie twarzy, jednymi z najpopularniejszych aplikacji, które to wykorzystują, są Facebook i Instagram. Te sieci społecznościowe zapewniają filtry, które pomagają zaangażować społeczność podczas publikowania historii. Wykrywanie twarzy i rozszerzona rzeczywistość umożliwiają użytkownikom dodawanie efektów do swoich historii . Spark AR, które jest oprogramowaniem dostarczanym przez Facebooka twórcom, może zidentyfikować trzy różne wyrażenia (całowanie, uśmiechanie się i zaskoczenie), a także może śledzić dłoń danej osoby. Algorytmy działają bezpośrednio na smartfonach, aby przyspieszyć proces, ponieważ filtry działają na każdej klatce wideo (30 na sekundę).

6. Punktacja kredytowa

Rozwiązania scoringu kredytowego oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują analitykę predykcyjną. Wyzwaniem jest przewidzenie prawdopodobieństwa, że ​​dana osoba spłaci pożyczkę, o którą się ubiegała . Takie oprogramowanie analizuje dostępne w Internecie informacje o kliencie, np. z innych banków i towarzystw ubezpieczeniowych, a także jego zachowanie w sieci, w tym nawet działania w mediach społecznościowych. Umożliwia to bankom podjęcie świadomej decyzji o udzieleniu kredytu konkretnemu klientowi.

Nextbank wykorzystuje scoring kredytowy oparty na sztucznej inteligencji i w chmurze do przetwarzania setek punktów danych z kilku źródeł. Algorytmy uczenia maszynowego analizują informacje o historii kredytowej, operacjach na koncie, danych demograficznych, parametrach kredytu i nie tylko. Zautomatyzowany silnik scoringowy może precyzyjnie zidentyfikować kredyty wysokiego ryzyka, a także zaoszczędzić czas i pieniądze na ręcznej analizie danych.

7. Autosugestie i autokorekty

Te funkcje mogą być obecnie niezbędne w wielu aplikacjach mobilnych. Ponieważ technologia wkracza w nasze życie, sztuczna inteligencja przydaje się, aby przyspieszyć różne procesy, takie jak pisanie.

Wyszukiwarka Google korzysta z funkcji autouzupełniania AI, aby sugerować najbardziej prawdopodobne frazy, dzięki czemu użytkownicy mogą szybciej znaleźć żądaną treść. Jest to szczególnie ważne w przypadku korzystania z urządzeń mobilnych, ponieważ pisanie na małych ekranach może być trudne. Google woli nazywać swoje frazy autouzupełniania „przewidywaniami”, a nie „sugestiami”. Dzieje się tak, ponieważ system został zaprojektowany, aby pomóc użytkownikom uzyskać to, co sami napisali.

Innym przykładem jest SwiftKey, czyli intuicyjna klawiatura, która uczy się od użytkownika i sugeruje odpowiednie słowa. Użytkownicy mogą przełączać się między różnymi językami i nadal otrzymywać odpowiednie poprawki.

8. Generowanie tekstu

Generatory tekstu oparte na sztucznej inteligencji mogą zastąpić ludzkich pisarzy w tworzeniu wierszy, artykułów i innych rodzajów tekstów. Właściwie pomysł jest podobny do wspomnianego powyżej autouzupełniania. Generatory tekstu neuronowego wymagają ogromnej ilości danych do analizy w celu przewidzenia sugestii najbardziej zbliżonych do ludzkich.

Na przykład TalkToTransformer.com wykorzystuje uczenie maszynowe oparte na 8 milionach witryn, aby porównać swoje domysły z rzeczywistym tekstem. Wynik jest poprawny gramatycznie i spójny tematycznie.

AI Dungeon, nieograniczona tekstowa gra przygodowa, to niezwykły przykład neuronowego generowania tekstu. AI Dungeon wykorzystuje ogromną głęboką sieć neuronową, aby zapewnić wciągające wrażenia. Gracze sami decydują, co dalej, zamiast wybierać spośród opcji podanych przez twórców.

Potrzebujesz niestandardowego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji?

Właściwie moglibyśmy kontynuować tę listę najciekawszych funkcji sztucznej inteligencji. Może zamiast tego moglibyśmy porozmawiać o Twoich potrzebach biznesowych i wyposażyć Twoją aplikację mobilną w wyróżniające się rozwiązanie?

Zbudujmy razem cyfrowe rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji!