8 cele mai utile funcții AI în aplicațiile mobile

Inteligența artificială perturbă în mod continuu lumea în care trăim. AI în afaceri este folosită în diverse industrii, cum ar fi asistența medicală, comerțul electronic, finanțele și multe altele. Funcțiile AI includ tehnologii precum învățarea automată, procesarea limbajului natural și viziunea pe computer. AI poate fi, de asemenea, o tehnologie care schimbă jocul pentru dezvoltarea aplicațiilor mobile.

Dacă sunteți în căutarea celor mai interesante funcții AI pe care le puteți implementa în aplicația dvs. mobilă, atunci nu mai căutați! Am adunat câteva exemple sortate în funcție de funcțiile pe care le oferă pentru a vă ajuta să le analizați cu ușurință.

Cele mai bune 8 funcții bazate pe inteligență artificială de implementat în aplicația dvs. mobilă

1. Recomandări de produse

Recomandările de produse bazate pe inteligență artificială pot fi utilizate în tot felul de aplicații , inclusiv, printre altele, în cele de comerț electronic și de streaming. Modelele de învățare automată corelează informațiile adunate și fac predicții pe baza acestora. Un sistem poate începe să recomande articole odată ce a fost instruit cu privire la preferințele clienților și produsele oferite. Astfel de recomandări pot apărea, de exemplu, în reclame sau în aplicațiile mobile , făcându-le astfel o metodă eficientă de promovare și upselling.

Unul dintre cele mai populare exemple este Netflix, care sugerează filme și emisiuni pe baza a ceea ce au vizionat alți utilizatori cu interese similare. De fapt, 75% dintre videoclipurile vizionate sunt rezultatul recomandărilor. Datorită unor astfel de mecanisme, utilizatorii devin implicați cu conținutul și adesea își reînnoiesc abonamentele.

Un alt exemplu grozav este Empik Go, cea mai mare bază de cărți audio și cărți electronice din Polonia, care este accesibilă prin intermediul dispozitivelor mobile într-un model de abonament ușor. Utilizatorii pot vedea recomandări personalizate de cărți audio și cărți electronice pe baza istoricului activității lor în aplicație.

Când vine vorba de industria modei, funcțiile AI pot îmbunătăți recomandarea de produse în funcție de preferințe, cum ar fi culorile, formele sau stilurile.

2. Segmentarea clienților

Segmentarea clienților constă în împărțirea clienților în grupuri pe baza caracteristicilor reciproce . Astfel, companiile pot promova către un grup țintă precis și pot derula campanii personalizate. Segmentarea bazată pe inteligență artificială permite actualizarea automată a segmentelor și scalarea acestor procese. Datorită algoritmilor AI, un sistem poate analiza datele fără nicio prezumție și este capabil să identifice corelații pe care oamenii le-ar putea trece cu vederea. În acest fel, companiile pot găsi modele ascunse și pot segmenta clienții numai pe baza informațiilor colectate.

Segmentarea clienților este folosită mai ales pentru a trimite e-mailuri adecvate , pentru a difuza reclame cât mai precise și pentru a prezenta oferte personalizate . Play24 este o aplicație mobilă care generează planuri pe baza profilării clienților, care utilizează informații despre utilizatori pentru a sugera oferte adecvate.

3. Asistenți vocali și chatbot de text

Boții pot îmbunătăți experiența utilizatorului în multe feluri. În primul rând, asistenții alimentați cu inteligență artificială și chatbot-ii text pot ajuta la rezolvarea problemelor clienților și pot răspunde la întrebările acestora mai rapid decât agenții umani. O altă posibilitate este utilizarea boților pentru comerțul conversațional , care este un termen care descrie un proces de cumpărare sub formă de conversație. Astfel de asistenți de cumpărături pot cere preferințele consumatorilor pentru a le recomanda cele mai potrivite produse. Comerțul conversațional se poate referi și la chatbot-uri în chat-urile live sau la tot felul de aplicații de mesagerie. Unele mărci sporesc implicarea și încrederea prin utilizarea personalităților chatbot, care pot fi dezvăluite în numele botului, avatarul și un stil de limbă care exprimă vocea mărcii.

Dezvoltați asistenți vocali și chatbot alimentați cu inteligență artificială

Află mai multe

Companiile pot profita de asistenții vocali furnizați de Google, Amazon sau Apple. Datorită integrării cu Google Assistant, Siri și Alexa, utilizatorii pot interacționa cu aceste aplicații pentru a face cumpărături online, pentru a obține asistență pentru clienți, pentru a comanda mâncare, pentru a rezerva zboruri și pentru a utiliza alte servicii.

De exemplu, PZU, cel mai mare grup de asigurări din regiunea ECE, oferă un asistent de asigurări care sprijină achiziționarea de polițe de călătorie pe mobil. Clienții pot interacționa cu o interfață conversațională pentru a găsi rapid oferte personalizate datorită Natural Language Understanding, care este construit pe Google Dialogflow.

Un alt exemplu remarcabil de utilizare a chatbot-urilor în aplicațiile mobile este Timesheets. Aceasta este o soluție de urmărire a timpului integrată cu Google Assistant, Alexa și Siri, precum și Slack și Google Chat, pentru a oferi o experiență de conversație excelentă. Utilizatorii pot înregistra timpul petrecut cu sarcinile lor mai rapid și mai ușor și, prin urmare, pot crește fluxul de lucru.

4. Recunoașterea imaginilor

Unul dintre cele mai populare cazuri de utilizare a vederii computerizate este recunoașterea imaginii. Acesta este procesul prin care un algoritm AI identifică un obiect dintr-o imagine digitală . Această tehnologie poate îmbunătăți multe caracteristici, cum ar fi opțiunile de căutare vizuală, de exemplu. Unele magazine online, cum ar fi BooHoo, permit clienților să-și găsească articolele dorite mai rapid datorită căutărilor vizuale. Consumatorii pot încărca o poză pentru a primi înapoi produse similare ca rezultat. Recunoașterea imaginilor poate fi aplicată pe scară largă în aplicațiile mobile.

De exemplu, Planter folosește recunoașterea avansată a obiectelor pentru a identifica speciile de plante și apoi sfătuiește utilizatorii cum să le îngrijească în mod corespunzător. Modelul de clasificare al acestei aplicații mobile Flutter se bazează pe o rețea neuronală convoluțională și este antrenat prin învățarea prin transfer. În plus, clasificarea se rulează exclusiv pe dispozitivul utilizatorului, ceea ce îmbunătățește performanța aplicației. Acesta este modul în care funcțiile AI pot identifica obiecte pe baza fotografiilor și, în acest caz, pot ghida utilizatorul cu privire la instrucțiunile de udare și tipurile de sol sau îngrășământ necesare.

Google folosește recunoașterea imaginilor în mai multe scopuri. De exemplu, tehnologia Google Lens permite detectarea obiectelor către care un utilizator își îndreaptă camera. Asistentul Google poate răspunde care este obiectul specific și poate oferi utilizatorilor informațiile, sugestiile și traducerea corespunzătoare.

Google Maps oferă Live View care ghidează utilizatorii cu precizie datorită recunoașterii imaginilor și Realității Augmentate. În loc să urmărească harta 2D, utilizatorii pot obține indicații plasate în lumea reală.

5. Detectarea feței

Recunoașterea facială este o caracteristică biometrică bazată pe inteligență artificială care permite identificarea și verificarea unei persoane dintr-o imagine digitală sau un videoclip prin analizarea caracteristicilor unice, cum ar fi texturile și formele feței. Această tehnologie poate fi aplicată în diverse aplicații mobile.

Recunoașterea facială este utilă pentru creșterea securității aplicațiilor. De exemplu, banca BNP Paribas include un mecanism de cunoaștere a clientului (KYC) pentru a autoriza accesul în aplicația sa GOmobile. În acest fel, clienții își pot deschide un cont fără a fi nevoie să viziteze personal o sucursală a băncii. GOmobile compară ID-ul cu o înregistrare video a feței persoanei.

Când vine vorba de detectarea feței, unele dintre cele mai populare aplicații care profită de ea sunt Facebook și Instagram. Aceste rețele sociale oferă filtre care ajută la implicarea comunității atunci când publică povești. Detectarea feței și realitatea augmentată le permit utilizatorilor să adauge efecte poveștilor lor . Spark AR, care este un software furnizat de Facebook creatorilor, poate identifica trei expresii diferite (sărut, zâmbet și surprins) și poate urmări, de asemenea, mâna unei persoane. Algoritmii rulează direct pe smartphone-uri pentru a accelera procesul, deoarece filtrele rulează pe fiecare cadru de videoclip (30 pe secundă).

6. Scorarea creditului

Soluțiile de evaluare a creditelor bazate pe inteligență artificială aplică analize predictive. Provocarea este de a prezice probabilitatea ca o persoană să ramburseze un împrumut pentru care a solicitat . Un astfel de software analizează informațiile disponibile pe internet despre client, de exemplu de la alte bănci și companii de asigurări, precum și comportamentul lor online, inclusiv activitățile de social media. Acest lucru permite băncilor să ia o decizie în cunoștință de cauză dacă acordă sau nu un împrumut unui anumit client.

Nextbank folosește scorul de credit bazat pe IA și bazat pe cloud pentru a procesa sute de puncte de date din mai multe surse. Algoritmii de învățare automată analizează informațiile despre istoricul creditului, operațiunile contului, datele demografice, parametrii de împrumut și multe altele. Un motor de scoring automat poate identifica cu precizie împrumuturile cu risc ridicat, precum și economisește timp și bani la analiza manuală a datelor.

7. Autosugestii și autocorecții

Aceste caracteristici ar putea fi necesare în prezent în multe aplicații mobile. Pe măsură ce tehnologia este îmbrățișată în viața noastră, AI este utilă pentru a accelera diferite procese, cum ar fi tastarea.

Căutarea Google profită de funcțiile AI de completare automată pentru a sugera cele mai probabile fraze, astfel încât utilizatorii să își poată găsi mai rapid conținutul dorit. Este deosebit de important pentru experiențele mobile, deoarece tastarea pe ecrane mici poate fi o provocare. Google preferă să numească expresiile de completare automată „predicții”, mai degrabă decât „sugestii”. Acest lucru se datorează faptului că sistemul este conceput pentru a ajuta utilizatorii să obțină ceea ce ar scrie ei înșiși.

Un alt exemplu este SwiftKey, care este o tastatură intuitivă care învață de la utilizator și sugerează cuvintele potrivite. Utilizatorii pot comuta între diferite limbi și pot primi corecții adecvate.

8. Generarea textului

Generatoarele de text bazate pe inteligență artificială pot înlocui scriitorii umani pentru a crea poezii, articole și alte tipuri de texte. De fapt, ideea este similară cu completarea automată menționată mai sus. Generatoarele de text neuronale necesită o cantitate mare de date de analizat pentru a prezice cele mai asemănătoare sugestii umane.

De exemplu, TalkToTransformer.com folosește învățarea automată bazată pe 8 milioane de site-uri web pentru a compara presupunerile sale cu textul real. Rezultatul este corect din punct de vedere gramatical și coerent în ceea ce privește subiectele.

AI Dungeon, un joc de aventură text fără limite, este un exemplu extraordinar de generare de text neuronal. AI Dungeon folosește o rețea neuronală profundă masivă pentru a oferi o experiență captivantă. Jucătorii decid singuri ce să facă în continuare, în loc să aleagă dintre opțiunile oferite de dezvoltatori.

Aveți nevoie de o soluție personalizată bazată pe inteligență artificială?

De fapt, am putea continua și mai departe cu această listă cu cele mai interesante funcții AI. Poate, în schimb, am putea vorbi despre nevoile dvs. de afaceri și am putea oferi aplicației dvs. mobile o soluție proeminentă?

Să construim împreună soluții digitale bazate pe inteligență artificială!