Mobil uygulamalardaki en kullanışlı 8 yapay zeka özelliği

Yapay Zeka, içinde yaşadığımız dünyayı sürekli olarak alt üst ediyor. İş dünyasındaki yapay zeka, sağlık, e-ticaret, finans ve daha pek çok sektörde kullanılıyor. Yapay zeka özellikleri, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarla Görme gibi teknolojileri içerir. AI, mobil uygulama geliştirme için oyunun kurallarını değiştiren bir teknoloji de olabilir.

Mobil uygulamanızda uygulayabileceğiniz en ilginç AI özelliklerini arıyorsanız, artık arama yapmayın! Kolayca gözden geçirmenize yardımcı olmak için sundukları işlevlere göre sıralanmış bazı örnekler topladık.

Mobil uygulamanızda uygulayabileceğiniz en iyi 8 yapay zeka tabanlı özellik

1. Ürün önerileri

AI destekli ürün önerileri, diğerlerinin yanı sıra e-ticaret ve akış uygulamaları da dahil olmak üzere her türlü uygulamada kullanılabilir . Makine Öğrenimi modelleri, toplanan bilgileri ilişkilendirir ve buna dayalı tahminler yapar. Bir sistem, müşteri tercihleri ​​ve sunulan ürünler konusunda eğitildikten sonra ürün önermeye başlayabilir. Bu tür öneriler, örneğin reklamlarda veya mobil uygulamalarda görünebilir, bu da onu tanıtım ve satış için etkili bir yöntem haline getirir.

En popüler örneklerden biri, benzer ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcıların izlediklerine göre filmler ve şovlar öneren Netflix'tir. Aslında, izlenen videoların %75'i önerilerin sonucudur. Bu tür mekanizmalar sayesinde kullanıcılar içerikle etkileşime geçer ve sıklıkla aboneliklerini yeniler.

Bir başka harika örnek, Polonya'daki en büyük sesli kitap ve e-kitap tabanı olan ve mobil cihazlar üzerinden kolay bir abonelik modeliyle erişilebilen Empik Go'dur. Kullanıcılar, uygulamadaki etkinliklerinin geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş sesli kitap ve e-kitap önerileri görebilir.

Moda endüstrisi söz konusu olduğunda, yapay zeka özellikleri renk, şekil veya stil gibi tercihlere göre ürün tavsiyesini iyileştirebilir.

2. Müşteri segmentasyonu

Müşteri segmentasyonu, müşterilerin ortak özelliklere göre gruplara ayrılmasından oluşur. Böylece şirketler kesin bir hedef kitleye pazarlama yapabilir ve kişiselleştirilmiş kampanyalar yürütebilir. Yapay zeka destekli segmentasyon, segmentlerin otomatik olarak güncellenmesini ve bu süreçlerin ölçeklendirilmesini sağlar. Yapay zeka algoritmaları sayesinde bir sistem, verileri herhangi bir varsayım olmaksızın analiz edebilir ve insanların gözden kaçırabileceği korelasyonları tespit edebilir. Bu şekilde, işletmeler gizli kalıpları bulabilir ve müşterileri yalnızca toplanan bilgilere göre segmentlere ayırabilir.

Müşteri segmentasyonu çoğunlukla uygun e-postalar göndermek , mümkün olan en doğru reklamları yayınlamak ve kişiselleştirilmiş teklifler sunmak için kullanılır. Play24, uygun teklifler önermek için kullanıcılar hakkındaki bilgileri kullanan, müşteri profili oluşturmaya dayalı planlar oluşturan bir mobil uygulamadır.

3. Sesli asistanlar ve metin sohbet robotları

Botlar, kullanıcı deneyimini birçok yönden geliştirebilir. Her şeyden önce, yapay zeka destekli asistanlar ve metin sohbet robotları, müşterilerin sorunlarını çözmeye ve sorularını insan aracılardan daha hızlı yanıtlamaya yardımcı olabilir. Diğer bir olasılık, sohbet şeklinde bir satın alma sürecini tanımlayan bir terim olan sohbet ticareti için bot kullanmaktır. Bu tür alışveriş asistanları, tüketicilere kendilerine en uygun ürünleri önermek için tercihlerini sorabilir. Konuşmalı ticaret, canlı sohbetlerdeki veya her türlü mesajlaşma uygulamasındaki sohbet robotlarına da atıfta bulunabilir. Bazı markalar, botun adında, avatarında ve markanın sesini ifade eden bir dil stilinde ortaya çıkabilen chatbot kişilikleri kullanarak etkileşimi ve güveni artırır .

Yapay zeka destekli sesli yardımcılar ve sohbet robotları geliştirin

Daha fazla bilgi edin

İşletmeler Google, Amazon veya Apple tarafından sağlanan sesli asistanlardan yararlanabilir. Google Asistan, Siri ve Alexa ile entegrasyon sayesinde kullanıcılar çevrimiçi alışveriş yapmak, müşteri desteği almak, yemek siparişi vermek, uçuş rezervasyonu yapmak ve diğer hizmetleri kullanmak için bu uygulamalarla etkileşime girebilir.

Örneğin, Orta ve Doğu Avrupa bölgesindeki en büyük sigorta grubu olan PZU, seyahat poliçelerinin mobil satın alınmasını destekleyen bir Sigorta Asistanı sağlar. Müşteriler, Google Dialogflow üzerine inşa edilen Natural Language Understanding sayesinde özel teklifleri hızlı bir şekilde bulmak için bir konuşma arayüzüyle etkileşim kurabilir.

Mobil uygulamalarda sohbet robotlarının kullanımına ilişkin bir başka olağanüstü örnek de Zaman Çizelgeleridir. Bu, mükemmel bir konuşma deneyimi sağlamak için Google Asistan, Alexa ve Siri'nin yanı sıra Slack ve Google Chat ile entegre bir zaman izleme çözümüdür. Kullanıcılar görevlerine harcadıkları zamanı daha hızlı ve daha kolay bir şekilde kaydedebilir ve bu nedenle iş akışını hızlandırabilir.

4. Görüntü tanıma

Bilgisayarla görmenin en popüler kullanım örneklerinden biri görüntü tanımadır. Bu, bir AI algoritmasının dijital bir görüntüdeki bir nesneyi tanımlama sürecidir. Bu teknoloji, örneğin görsel arama seçenekleri gibi birçok özelliği geliştirebilir. BooHoo gibi bazı çevrimiçi mağazalar, görsel aramalar sayesinde müşterilerin istedikleri ürünleri daha hızlı bulmasını sağlar. Tüketiciler, sonuç olarak benzer ürünleri geri almak için bir resim yükleyebilir. Görüntü tanıma, mobil uygulamalarda yaygın olarak uygulanabilir.

Örneğin, Planter, bitki türlerini tanımlamak için gelişmiş nesne tanıma özelliğini kullanır ve ardından kullanıcılara onlara nasıl düzgün bir şekilde bakacakları konusunda tavsiyelerde bulunur. Bu Flutter mobil uygulamasının sınıflandırma modeli, evrişimli bir sinir ağını temel alır ve aktarım öğrenimi yoluyla eğitilir. Ayrıca, sınıflandırma yalnızca kullanıcının cihazında çalıştırılır ve bu da uygulamanın performansını artırır. AI özellikleri bu şekilde nesneleri fotoğraflara göre tanımlayabilir ve bu durumda kullanıcıyı sulama talimatları ve gerekli toprak veya gübre türleri konusunda yönlendirebilir.

Google, görüntü tanımayı çeşitli amaçlarla kullanır. Örneğin, Google Lens teknolojisi , bir kullanıcının kamerasını doğrulttuğu nesneleri algılamayı sağlar. Google Asistan, belirli nesnenin ne olduğunu yanıtlayabilir ve kullanıcılara uygun bilgileri, önerileri ve çeviriyi sağlayabilir.

Google Haritalar, görüntü tanıma ve Artırılmış Gerçeklik sayesinde kullanıcılara tam olarak rehberlik eden Canlı Görünüm sağlar. Kullanıcılar 2 boyutlu haritayı takip etmek yerine gerçek dünyaya yerleştirilmiş yol tarifleri alabilirler.

5. Yüz algılama

Yüz tanıma, yüz dokuları ve şekilleri gibi benzersiz özellikleri analiz ederek bir kişinin dijital bir görüntü veya videodan tanımlanmasına ve doğrulanmasına olanak tanıyan AI tabanlı bir biyometrik özelliktir. Bu teknoloji çeşitli mobil uygulamalarda uygulanabilir.

Yüz tanıma, uygulamaların güvenliğini artırmak için yararlıdır. Örneğin, BNP Paribas bankası, GOmobile uygulamalarında erişim yetkisi vermek için bir müşterinizi tanıyın (KYC) mekanizması içerir. Bu sayede müşteriler bankanın şubesine bizzat gitmelerine gerek kalmadan hesap açabilmektedir. GOmobile, kimliği, kişinin yüzünün bir video kaydıyla karşılaştırır.

Yüz tanıma söz konusu olduğunda, bundan yararlanan en popüler uygulamalardan bazıları Facebook ve Instagram'dır. Bu sosyal ağlar, hikayeler yayınlarken topluluğun ilgisini çekmeye yardımcı olan filtreler sağlar. Yüz algılama ve artırılmış gerçeklik , kullanıcıların hikayelerine efektler eklemesini sağlar . Facebook'un içerik oluşturuculara sunduğu bir yazılım olan Spark AR, üç farklı ifadeyi (öpüşme, gülümseme ve şaşırma) tanımlayabiliyor ve ayrıca bir kişinin elini takip edebiliyor. Algoritmalar, her video karesinde (saniyede 30) filtreler çalıştığından, süreci hızlandırmak için doğrudan akıllı telefonlarda çalışır.

6. Kredi puanlama

Yapay zeka tabanlı kredi puanlama çözümleri, tahmine dayalı analitik uygular. Buradaki zorluk, bir kişinin başvurduğu bir krediyi geri ödeme olasılığını tahmin etmektir . Bu tür yazılımlar, örneğin diğer bankalardan ve sigorta şirketlerinden gelen müşteri hakkında İnternet'teki mevcut bilgileri ve ayrıca sosyal medya faaliyetleri de dahil olmak üzere çevrimiçi davranışlarını analiz eder. Bu, bankaların belirli bir müşteriye kredi verip vermeme konusunda bilinçli bir karar vermelerini sağlar.

Nextbank, çeşitli kaynaklardan yüzlerce veri noktasını işlemek için yapay zeka destekli ve bulut tabanlı kredi puanlamasını kullanır. Makine Öğrenimi algoritmaları, kredi geçmişi, hesap işlemleri, demografi, kredi parametreleri ve daha fazlası hakkındaki bilgileri analiz eder. Otomatik bir puanlama motoru, yüksek riskli kredileri tam olarak belirleyebilir ve ayrıca verileri manuel olarak analiz ederek zamandan ve paradan tasarruf edebilir.

7. Otomatik öneriler ve otomatik düzeltmeler

Bu özellikler günümüzde birçok mobil uygulamada gerekli olabilir. Teknoloji hayatımızda benimsendikçe, AI, yazma gibi çeşitli süreçleri hızlandırmak için kullanışlı hale geliyor.

Google Arama , kullanıcıların istedikleri içeriği daha hızlı bulabilmeleri için en olası ifadeleri önermek için otomatik tamamlama AI özelliklerinden yararlanır. Küçük ekranlarda yazmak zor olabileceğinden, özellikle mobil deneyimler için önemlidir. Google, otomatik tamamlama ifadelerine "öneriler" yerine "tahminler" demeyi tercih ediyor. Bunun nedeni, sistemin kullanıcıların kendi yazacaklarını almalarına yardımcı olmak için tasarlanmış olmasıdır.

Başka bir örnek, kullanıcıdan öğrenen ve uygun sözcükleri öneren sezgisel bir klavye olan SwiftKey'dir. Kullanıcılar farklı diller arasında geçiş yapabilir ve yine de yeterli düzeltmeleri alabilir.

8. Metin oluşturma

AI tabanlı metin oluşturucular, şiirler, makaleler ve diğer metin türleri oluşturmak için insan yazarların yerini alabilir. Aslında fikir, yukarıda bahsedilen otomatik tamamlamaya benzer. Sinirsel metin oluşturucular, en insan benzeri önerileri tahmin etmek için analiz etmek için çok miktarda veri gerektirir.

Örneğin, TalkToTransformer.com, tahminlerini gerçek metinle karşılaştırmak için 8 milyon web sitesine dayalı makine öğrenimini kullanır. Sonuç dilbilgisi açısından doğru ve konular açısından tutarlıdır.

Sınırsız bir metin macera oyunu olan AI Dungeon, sinirsel metin oluşturmanın olağanüstü bir örneğidir. AI Dungeon, ilgi çekici bir deneyim sunmak için devasa bir derin sinir ağı kullanır. Oyuncular, geliştiriciler tarafından verilen seçeneklerden birini seçmek yerine ne yapacaklarına kendileri karar verir.

Yapay zeka tabanlı özel bir çözüme mi ihtiyacınız var?

Aslında, en ilginç AI özelliklerinin bu listesine devam edebiliriz. Belki bunun yerine iş ihtiyaçlarınız hakkında konuşabilir ve mobil uygulamanızı öne çıkan bir çözümle güçlendirebiliriz?

Yapay zeka tabanlı dijital çözümleri birlikte oluşturalım!