移動應用程序中 8 個最有用的 AI 功能

已發表: 2020-07-01

人工智能正在不斷擾亂我們生活的世界。商業中的人工智能正被用於醫療保健、電子商務、金融等各個行業。 AI 功能包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等技術。人工智能也可以成為移動應用程序開發的改變遊戲規則的技術。

如果您正在尋找可以在您的移動應用程序中實現的最有趣的 AI 功能，那就不要再搜索了！我們收集了一些示例，這些示例按它們提供的功能排序，以幫助您輕鬆篩選它們。

在您的移動應用程序中實現的 8 個基於 AI 的最佳功能

一、產品推薦

人工智能驅動的產品推薦可用於各種應用程序，其中包括電子商務和流媒體應用程序。機器學習模型將收集到的信息關聯起來，並據此做出預測。一旦對客戶偏好和提供的產品進行了培訓，系統就可以開始推薦商品。例如，此類推薦可以出現在廣告或移動應用程序中，從而使其成為促銷和追加銷售的有效方法。

最受歡迎的例子之一是 Netflix，它根據其他具有相似興趣的用戶觀看過的內容來推薦電影和節目。事實上，75% 的觀看視頻都是推薦的結果。由於這種機制，用戶可以參與內容並經常更新他們的訂閱。

另一個很好的例子是 Empik Go，它是波蘭最大的有聲讀物和電子書基地，可以通過移動設備以簡單的訂閱模式訪問。用戶可以根據他們在應用程序中的活動歷史查看有聲讀物和電子書的個性化推薦。

對於時尚行業，人工智能功能可以根據顏色、形狀或款式等偏好增強產品推薦。

2.客戶細分

客戶細分包括根據相互特徵將客戶分組。因此，公司可以向精確的目標群體進行營銷並開展個性化的活動。人工智能驅動的分段可以自動更新分段和擴展這些過程。多虧了人工智能算法，系統可以在沒有任何假設的情況下分析數據，並且能夠發現人類可能忽略的相關性。這樣，企業可以僅根據收集的信息找到隱藏的模式和細分客戶。

客戶細分主要用於發送合適的電子郵件、盡可能投放最準確的廣告並提供個性化優惠。 Play24 是一款基於客戶分析生成計劃的移動應用程序，它使用有關用戶的信息來建議適當的優惠。

3. 語音助手和文字聊天機器人

機器人可以通過多種方式增強用戶體驗。首先，人工智能助手和文本聊天機器人可以幫助解決客戶的問題並比人工代理更快地回答他們的問題。另一種可能性是將機器人用於對話式商務，這是一個以對話形式描述購買過程的術語。這樣的購物助理可以詢問消費者的喜好，以便為他們推薦最適合他們的產品。會話商務還可以指實時聊天中的聊天機器人或各種消息傳遞應用程序。一些品牌通過使用聊天機器人個性來增加參與度和信任度，這可以通過機器人的名稱、頭像和表達品牌聲音的語言風格來體現。

開發 AI 驅動的語音助手和聊天機器人

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企業可以利用谷歌、亞馬遜或蘋果提供的語音助手。由於與 Google Assistant、Siri 和 Alexa 的集成，用戶可以與這些應用程序交互以進行在線購物、獲得客戶支持、訂購食物、預訂航班和使用其他服務。

例如，中東歐地區最大的保險集團 PZU 提供了一個支持移動購買旅行保單的保險助手。借助基於 Google Dialogflow 構建的自然語言理解，客戶可以與對話界面進行交互以快速找到量身定制的優惠。

在移動應用程序中使用聊天機器人的另一個突出例子是時間表。這是一個與 Google Assistant、Alexa 和 Siri 以及 Slack 和 Google Chat 集成的時間跟踪解決方案，可提供出色的對話體驗。用戶可以更快、更輕鬆地記錄花費在任務上的時間，從而提高工作流程。

4. 圖像識別

計算機視覺最流行的用例之一是圖像識別。這是人工智能算法識別數字圖像中對象的過程。例如，這項技術可以增強許多功能，例如視覺搜索選項。由於視覺搜索，一些在線商店（例如 BooHoo）允許客戶更快地找到他們想要的商品。消費者可以上傳圖片，以便收到類似的產品。圖像識別可以廣泛應用於移動應用程序。

例如，Planter 使用先進的對象識別來識別植物種類，然後建議用戶如何正確照顧它們。這個 Flutter 移動應用的分類模型基於卷積神經網絡，並通過遷移學習進行訓練。此外，分類僅在用戶設備上運行，從而提高了應用程序的性能。這就是 AI 功能可以根據照片識別物體的方式，並在這種情況下指導用戶澆水說明和所需的土壤或肥料類型。

Google 將圖像識別用於多種目的。例如，谷歌鏡頭技術可以檢測用戶將相機對準的物體。 Google Assistant 可以回答特定對像是什麼，並為用戶提供適當的信息、建議和翻譯。

由於圖像識別和增強現實，谷歌地圖提供了實時視圖，可以精確地引導用戶。用戶可以獲取放置在現實世界中的路線，而不是跟隨 2D 地圖。

5.人臉檢測

面部識別是一種基於人工智能的生物特徵，通過分析面部紋理和形狀等獨特特徵，可以從數字圖像或視頻中識別和驗證一個人。該技術可以應用於各種移動應用程序。

面部識別有助於提高應用程序的安全性。例如，BNP Paribas 銀行包含一個了解您的客戶 (KYC) 機制，以在其 GOmobile 應用程序中授權訪問。這樣，客戶無需親自到銀行分行就可以開戶。 GOmobile 將 ID 與人臉的視頻記錄進行比較。

在人臉檢測方面，利用它的一些最受歡迎的應用程序是 Facebook 和 Instagram。這些社交網絡提供過濾器，有助於在發布故事時吸引社區參與。面部檢測和增強現實使用戶能夠為他們的故事添加效果。 Spark AR 是 Facebook 為創作者提供的軟件，它可以識別三種不同的表情（接吻、微笑和驚訝），還可以追踪一個人的手部。這些算法直接在智能手機上運行以加快處理速度，因為過濾器在每一幀視頻上運行（每秒 30 個）。

6. 信用評分

基於人工智能的信用評分解決方案應用預測分析。挑戰在於預測一個人償還他們申請的貸款的概率。此類軟件分析互聯網上有關客戶的可用信息，例如來自其他銀行和保險公司的信息，以及他們的在線行為，甚至包括社交媒體活動。這使銀行能夠做出明智的決定，是否向特定客戶提供貸款。

Nextbank 使用人工智能驅動和基於雲的信用評分來處理來自多個來源的數百個數據點。機器學習算法分析有關信用歷史、賬戶操作、人口統計、貸款參數等信息。自動評分引擎可以準確識別高風險貸款，並節省手動分析數據的時間和金錢。

7. 自動建議和自動更正

如今，在許多移動應用程序中，這些功能可能是必需的。隨著技術在我們的生活中被接受，人工智能可以方便地加速各種過程，例如打字。

Google 搜索利用自動完成 AI 功能來建議最可能的短語，以便用戶可以更快地找到他們想要的內容。這對於移動體驗尤其重要，因為在小屏幕上打字可能具有挑戰性。谷歌更喜歡將其自動完成短語稱為“預測”，而不是“建議”。這是因為該系統旨在幫助用戶獲取他們自己鍵入的內容。

另一個例子是 SwiftKey，它是一種直觀的鍵盤，可以向用戶學習並建議適當的單詞。用戶可以在不同的語言之間切換，並且仍然可以得到足夠的修正。

8. 文本生成

基於人工智能的文本生成器可以取代人類作家來創作詩歌、文章和其他類型的文本。實際上，這個想法類似於上面提到的自動完成。神經文本生成器需要大量數據進行分析，以預測最像人類的建議。

例如，TalkToTransformer.com 使用基於 800 萬個網站的機器學習來將其猜測與實際文本進行比較。結果在主題方面語法正確且連貫。

AI Dungeon 是一款無限文本冒險遊戲，是神經文本生成的非凡示例。 AI Dungeon 使用龐大的深度神經網絡來提供引人入勝的體驗。玩家自己決定下一步要做什麼，而不是從開發人員提供的選項中進行選擇。

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