移动应用程序中 8 个最有用的 AI 功能

已发表: 2020-07-01

人工智能正在不断扰乱我们生活的世界。商业中的人工智能正被用于医疗保健、电子商务、金融等各个行业。 AI 功能包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术。人工智能也可以成为移动应用程序开发的改变游戏规则的技术。

如果您正在寻找可以在您的移动应用程序中实现的最有趣的 AI 功能，那就不要再搜索了！我们收集了一些示例，这些示例按它们提供的功能排序，以帮助您轻松筛选它们。

在您的移动应用程序中实现的 8 个基于 AI 的最佳功能

一、产品推荐

人工智能驱动的产品推荐可用于各种应用程序，其中包括电子商务和流媒体应用程序。机器学习模型将收集到的信息关联起来，并据此做出预测。一旦对客户偏好和提供的产品进行了培训，系统就可以开始推荐商品。例如，此类推荐可以出现在广告或移动应用程序中，从而使其成为促销和追加销售的有效方法。

最受欢迎的例子之一是 Netflix，它根据其他具有相似兴趣的用户观看过的内容来推荐电影和节目。事实上，75% 的观看视频都是推荐的结果。由于这种机制，用户可以参与内容并经常更新他们的订阅。

另一个很好的例子是 Empik Go，它是波兰最大的有声读物和电子书基地，可以通过移动设备以简单的订阅模式访问。用户可以根据他们在应用程序中的活动历史查看有声读物和电子书的个性化推荐。

对于时尚行业，人工智能功能可以根据颜色、形状或款式等偏好增强产品推荐。

2.客户细分

客户细分包括根据相互特征将客户分组。因此，公司可以向精确的目标群体进行营销并开展个性化的活动。人工智能驱动的分段可以自动更新分段和扩展这些过程。多亏了人工智能算法，系统可以在没有任何假设的情况下分析数据，并且能够发现人类可能忽略的相关性。这样，企业可以仅根据收集的信息找到隐藏的模式和细分客户。

客户细分主要用于发送合适的电子邮件、尽可能投放最准确的广告并提供个性化优惠。 Play24 是一款基于客户分析生成计划的移动应用程序，它使用有关用户的信息来建议适当的优惠。

3. 语音助手和文字聊天机器人

机器人可以通过多种方式增强用户体验。首先，人工智能助手和文本聊天机器人可以帮助解决客户的问题并比人工代理更快地回答他们的问题。另一种可能性是将机器人用于对话式商务，这是一个以对话形式描述购买过程的术语。这样的购物助理可以询问消费者的喜好，以便为他们推荐最适合他们的产品。会话商务还可以指实时聊天中的聊天机器人或各种消息传递应用程序。一些品牌通过使用聊天机器人个性来增加参与度和信任度，这可以通过机器人的名称、头像和表达品牌声音的语言风格来体现。

开发 AI 驱动的语音助手和聊天机器人

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企业可以利用谷歌、亚马逊或苹果提供的语音助手。由于与 Google Assistant、Siri 和 Alexa 的集成，用户可以与这些应用程序交互以进行在线购物、获得客户支持、订购食物、预订航班和使用其他服务。

例如，中东欧地区最大的保险集团 PZU 提供了一个支持移动购买旅行保单的保险助手。借助基于 Google Dialogflow 构建的自然语言理解，客户可以与对话界面进行交互以快速找到量身定制的优惠。

在移动应用程序中使用聊天机器人的另一个突出例子是时间表。这是一个与 Google Assistant、Alexa 和 Siri 以及 Slack 和 Google Chat 集成的时间跟踪解决方案，可提供出色的对话体验。用户可以更快、更轻松地记录花费在任务上的时间，从而提高工作流程。

4. 图像识别

计算机视觉最流行的用例之一是图像识别。这是人工智能算法识别数字图像中对象的过程。例如，这项技术可以增强许多功能，例如视觉搜索选项。由于视觉搜索，一些在线商店（例如 BooHoo）允许客户更快地找到他们想要的商品。消费者可以上传图片，以便收到类似的产品。图像识别可以广泛应用于移动应用程序。

例如，Planter 使用先进的对象识别来识别植物种类，然后建议用户如何正确照顾它们。这个 Flutter 移动应用的分类模型基于卷积神经网络，并通过迁移学习进行训练。此外，分类仅在用户设备上运行，从而提高了应用程序的性能。这就是 AI 功能可以根据照片识别物体的方式，并在这种情况下指导用户浇水说明和所需的土壤或肥料类型。

Google 将图像识别用于多种目的。例如，谷歌镜头技术可以检测用户将相机对准的物体。 Google Assistant 可以回答特定对象是什么，并为用户提供适当的信息、建议和翻译。

由于图像识别和增强现实，谷歌地图提供了实时视图，可以精确地引导用户。用户可以获取放置在现实世界中的路线，而不是跟随 2D 地图。

5.人脸检测

面部识别是一种基于人工智能的生物特征，通过分析面部纹理和形状等独特特征，可以从数字图像或视频中识别和验证一个人。该技术可以应用于各种移动应用程序。

面部识别有助于提高应用程序的安全性。例如，BNP Paribas 银行包含一个了解您的客户 (KYC) 机制，以在其 GOmobile 应用程序中授权访问。这样，客户无需亲自到银行分行就可以开户。 GOmobile 将 ID 与人脸的视频记录进行比较。

在人脸检测方面，利用它的一些最受欢迎的应用程序是 Facebook 和 Instagram。这些社交网络提供过滤器，有助于在发布故事时吸引社区参与。面部检测和增强现实使用户能够为他们的故事添加效果。 Spark AR 是 Facebook 为创作者提供的软件，它可以识别三种不同的表情（接吻、微笑和惊讶），还可以追踪一个人的手部。这些算法直接在智能手机上运行以加快处理速度，因为过滤器在每一帧视频上运行（每秒 30 个）。

6. 信用评分

基于人工智能的信用评分解决方案应用预测分析。挑战在于预测一个人偿还他们申请的贷款的概率。此类软件分析互联网上有关客户的可用信息，例如来自其他银行和保险公司的信息，以及他们的在线行为，甚至包括社交媒体活动。这使银行能够做出明智的决定，是否向特定客户提供贷款。

Nextbank 使用人工智能驱动和基于云的信用评分来处理来自多个来源的数百个数据点。机器学习算法分析有关信用历史、账户操作、人口统计、贷款参数等信息。自动评分引擎可以准确识别高风险贷款，并节省手动分析数据的时间和金钱。

7. 自动建议和自动更正

如今，在许多移动应用程序中，这些功能可能是必需的。随着技术在我们的生活中被接受，人工智能可以方便地加速各种过程，例如打字。

Google 搜索利用自动完成 AI 功能来建议最可能的短语，以便用户可以更快地找到他们想要的内容。这对于移动体验尤其重要，因为在小屏幕上打字可能具有挑战性。谷歌更喜欢将其自动完成短语称为“预测”，而不是“建议”。这是因为该系统旨在帮助用户获取他们自己键入的内容。

另一个例子是 SwiftKey，它是一种直观的键盘，可以向用户学习并建议适当的单词。用户可以在不同的语言之间切换，并且仍然可以得到足够的修正。

8. 文本生成

基于人工智能的文本生成器可以取代人类作家来创作诗歌、文章和其他类型的文本。实际上，这个想法类似于上面提到的自动完成。神经文本生成器需要大量数据进行分析，以预测最像人类的建议。

例如，TalkToTransformer.com 使用基于 800 万个网站的机器学习来将其猜测与实际文本进行比较。结果在主题方面语法正确且连贯。

AI Dungeon 是一款无限文本冒险游戏，是神经文本生成的非凡示例。 AI Dungeon 使用庞大的深度神经网络来提供引人入胜的体验。玩家自己决定下一步要做什么，而不是从开发人员提供的选项中进行选择。

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