8 самых полезных функций ИИ в мобильных приложениях

Искусственный интеллект постоянно меняет мир, в котором мы живем. ИИ в бизнесе используется в различных отраслях, таких как здравоохранение, электронная коммерция, финансы и многие другие. Функции искусственного интеллекта включают такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. ИИ также может стать революционной технологией для разработки мобильных приложений.

Если вы ищете самые интересные функции искусственного интеллекта, которые вы можете реализовать в своем мобильном приложении, не ищите больше! Мы собрали несколько примеров, отсортированных по функциям, которые они предлагают, чтобы помочь вам легко их просмотреть.

8 лучших функций на основе ИИ для реализации в вашем мобильном приложении

1. Рекомендации по продукту

Рекомендации по продуктам на основе ИИ можно использовать во всех видах приложений , включая, помимо прочего, приложения для электронной коммерции и потоковой передачи. Модели машинного обучения сопоставляют собранную информацию и делают прогнозы на ее основе. Система может начать рекомендовать товары, как только она будет обучена предпочтениям клиентов и предлагаемым продуктам. Такие рекомендации могут появляться, например, в рекламе или в мобильных приложениях , что делает их эффективным методом продвижения и увеличения продаж.

Одним из самых популярных примеров является Netflix, который предлагает фильмы и шоу на основе того, что смотрели другие пользователи со схожими интересами. На самом деле 75% просмотренных видео являются результатом рекомендаций. Благодаря таким механизмам пользователи вовлекаются в контент и часто продлевают подписку.

Еще один отличный пример — Empik Go, крупнейшая база аудиокниг и электронных книг в Польше, доступ к которой можно получить через мобильные устройства по простой модели подписки. Пользователи могут видеть персонализированные рекомендации аудиокниг и электронных книг на основе истории их активности в приложении.

Когда дело доходит до индустрии моды, функции искусственного интеллекта могут улучшить рекомендации продуктов в соответствии с предпочтениями, такими как цвета, формы или стили.

2. Сегментация клиентов

Сегментация клиентов состоит из разделения клиентов на группы на основе общих характеристик . Таким образом, компании могут продавать продукцию определенной целевой группе и проводить персонализированные кампании. Сегментация на основе ИИ позволяет автоматически обновлять сегменты и масштабировать эти процессы. Благодаря алгоритмам ИИ система может анализировать данные без каких-либо предположений и способна обнаруживать корреляции, которые люди могут не заметить. Таким образом, компании могут находить скрытые закономерности и сегментировать клиентов только на основе собранной информации.

Сегментация клиентов в основном используется для отправки подходящих электронных писем , показа максимально точной рекламы и представления персонализированных предложений . Play24 — это мобильное приложение, которое создает планы на основе профилирования клиентов, которое использует информацию о пользователях, чтобы предлагать подходящие предложения.

3. Голосовые помощники и текстовые чат-боты

Боты могут улучшить взаимодействие с пользователем во многих отношениях. Во-первых, помощники на базе искусственного интеллекта и текстовые чат-боты могут помочь решить проблемы клиентов и ответить на их вопросы быстрее, чем агенты-люди. Другая возможность — использовать ботов для разговорной коммерции , что представляет собой термин, описывающий процесс покупки в форме разговора. Такие продавцы-консультанты могут запрашивать предпочтения потребителей, чтобы порекомендовать им наиболее подходящие продукты. Разговорная коммерция также может относиться к чат-ботам в чатах или всевозможных приложениях для обмена сообщениями. Некоторые бренды повышают вовлеченность и доверие , используя личности чат-ботов, которые могут быть раскрыты в имени бота, аватаре и языковом стиле, выражающем голос бренда.

Разрабатывайте голосовых помощников и чат-ботов на базе ИИ

Учить больше

Компании могут воспользоваться голосовыми помощниками, предоставляемыми Google, Amazon или Apple. Благодаря интеграции с Google Assistant, Siri и Alexa пользователи могут взаимодействовать с этими приложениями, чтобы совершать покупки в Интернете, получать поддержку клиентов, заказывать еду, бронировать авиабилеты и пользоваться другими услугами.

Например, PZU, крупнейшая страховая группа в регионе Центральной и Восточной Европы, предоставляет помощника по страхованию, который поддерживает мобильную покупку туристических полисов. Клиенты могут взаимодействовать с диалоговым интерфейсом, чтобы быстро находить индивидуальные предложения благодаря Пониманию естественного языка, которое построено на Google Dialogflow.

Еще один выдающийся пример использования чат-ботов в мобильных приложениях — это табели учета рабочего времени. Это решение для отслеживания времени, интегрированное с Google Assistant, Alexa и Siri, а также Slack и Google Chat, для обеспечения отличного общения. Пользователи могут регистрировать время, потраченное на свои задачи, быстрее и проще, и, следовательно, ускорить рабочий процесс.

4. Распознавание изображений

Одним из самых популярных вариантов использования компьютерного зрения является распознавание изображений. Это процесс, посредством которого алгоритм ИИ идентифицирует объект на цифровом изображении . Эта технология может улучшить многие функции, например, параметры визуального поиска. Некоторые интернет-магазины, такие как BooHoo, позволяют покупателям быстрее находить нужные товары благодаря визуальному поиску. Потребители могут загрузить изображение, чтобы в результате получить аналогичные товары. Распознавание изображений может широко применяться в мобильных приложениях.

Например, Planter использует расширенное распознавание объектов для определения видов растений, а затем советует пользователям, как правильно за ними ухаживать. Модель классификации этого мобильного приложения Flutter основана на сверточной нейронной сети и обучается с помощью трансферного обучения. Кроме того, классификация выполняется исключительно на устройстве пользователя, что повышает производительность приложения. Именно так функции ИИ могут идентифицировать объекты на основе фотографий и, в этом случае, подсказывать пользователю инструкции по поливу и необходимые типы почвы или удобрений.

Google использует распознавание изображений для нескольких целей. Например, технология Google Lens позволяет обнаруживать объекты, на которые пользователь наводит камеру. Google Assistant может ответить, что представляет собой конкретный объект, и предоставить пользователям соответствующую информацию, предложения и перевод.

Карты Google обеспечивают просмотр в режиме реального времени, который точно направляет пользователей благодаря распознаванию изображений и дополненной реальности. Вместо того, чтобы следовать 2D-карте, пользователи могут прокладывать маршруты в реальном мире.

5. Распознавание лиц

Распознавание лиц — это биометрическая функция на основе искусственного интеллекта, которая позволяет идентифицировать и проверять человека по цифровому изображению или видео , анализируя уникальные особенности, такие как текстуры и формы лица. Эта технология может применяться в различных мобильных приложениях.

Распознавание лиц полезно для повышения безопасности приложений. Например, банк BNP Paribas включает механизм «знай своего клиента» (KYC) для авторизации доступа в своем приложении GOmobile. Таким образом, клиенты могут открыть счет без необходимости личного посещения отделения банка. GOmobile сравнивает ID с видеозаписью лица человека.

Когда дело доходит до распознавания лиц, одними из самых популярных приложений, использующих его, являются Facebook и Instagram. Эти социальные сети предоставляют фильтры, которые помогают вовлекать сообщество при публикации историй. Распознавание лиц и дополненная реальность позволяют пользователям добавлять эффекты в свои истории . Spark AR, программное обеспечение, которое Facebook предоставляет создателям, может идентифицировать три разных выражения лица (поцелуй, улыбка и удивление), а также может отслеживать руку человека. Алгоритмы запускаются непосредственно на смартфонах для ускорения процесса, поскольку фильтры обрабатываются для каждого кадра видео (30 кадров в секунду).

6. Кредитный скоринг

Решения для кредитного скоринга на основе ИИ применяют прогнозную аналитику. Задача состоит в том, чтобы предсказать вероятность того, что человек погасит кредит, на который он подал заявку . Такое программное обеспечение анализирует имеющуюся в Интернете информацию о клиенте, например, от других банков и страховых компаний, а также его поведение в Интернете, включая даже действия в социальных сетях. Это позволяет банкам принимать обоснованные решения о выдаче кредита конкретному клиенту.

Nextbank использует облачный кредитный скоринг на основе искусственного интеллекта для обработки сотен точек данных из нескольких источников. Алгоритмы машинного обучения анализируют информацию о кредитной истории, операциях по счету, демографических данных, параметрах кредита и многом другом. Автоматизированный скоринговый механизм может точно определить кредиты с высоким уровнем риска, а также сэкономить время и деньги на анализе данных вручную.

7. Самовнушения и автокоррекции

Эти функции могут быть необходимы в настоящее время во многих мобильных приложениях. По мере того, как технологии внедряются в нашу жизнь, ИИ пригодится для ускорения различных процессов, таких как набор текста.

Поиск Google использует функции автозаполнения AI, чтобы предлагать наиболее вероятные фразы, чтобы пользователи могли быстрее находить нужный контент. Это особенно важно для мобильных устройств, поскольку набор текста на маленьких экранах может быть затруднен. Google предпочитает называть фразы автозаполнения «прогнозами», а не «предложениями». Это потому, что система предназначена для того, чтобы помочь пользователям получить то, что они напечатают сами.

Другой пример — SwiftKey, интуитивно понятная клавиатура, которая учится у пользователя и предлагает подходящие слова. Пользователи могут переключаться между разными языками и при этом получать адекватные исправления.

8. Генерация текста

Генераторы текста на основе ИИ могут заменить людей-писателей в создании стихов, статей и других текстов. Собственно, идея аналогична упомянутому выше автозаполнению. Нейронные текстовые генераторы требуют огромного количества данных для анализа, чтобы предсказать наиболее похожие на человеческие предложения.

Например, TalkToTransformer.com использует машинное обучение на основе 8 миллионов веб-сайтов, чтобы сравнить свои предположения с реальным текстом. Результат грамматически правильный и последовательный с точки зрения тем.

AI Dungeon, безграничная текстовая приключенческая игра, является выдающимся примером нейронной генерации текста. AI Dungeon использует массивную глубокую нейронную сеть для обеспечения увлекательного опыта. Игроки сами решают, что делать дальше, вместо того, чтобы выбирать из вариантов, предоставленных разработчиками.

Нужно индивидуальное решение на основе ИИ?

На самом деле, мы могли бы продолжать этот список самых интересных функций ИИ. Может быть, вместо этого мы могли бы поговорить о потребностях вашего бизнеса и дополнить ваше мобильное приложение выдающимся решением?

Давайте вместе создавать цифровые решения на основе ИИ!