Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

Голосовые помощники и голосовой поиск

Современное мобильное ecom приложение это больше, чем просто каталог с товарами. Сегодняшние потребители ожидают больше интерактивности и удобства в своем интернет опыте. Именно поэтому, «визуальный поиск» стал одним из новых и популярных трендов в мобильных приложениях электронной коммерции.

Еще одним способом использования машинного обучения в мобильных приложениях является оптимизация рекламы. Например, приложения могут использовать данные пользователей (например, их демографические характеристики и предпочтения) для показа релевантной рекламы. Это значительно повышает вероятность, что пользователь нажмет на рекламу и возможно совершит покупку.

Помимо этого, приложения могут использовать методы шифрования и подписывания данных, что защищает данные от попыток несанкционированного доступа. Пользовательский интерфейс может быть также настроен на уведомление о попытках входа в аккаунт или изменениях настроек без санкции пользователя.

Такие голосовые помощники, как Siri, Google Assistant и Алиса, предоставляют множество функций, которые существенно упрощают жизнь рядовых пользователей позволяя им взаимодействовать с устройствами и приложениями через голосовые команды . Они также могут отвечать на вопросы, выполнять различные задачи, например, отправлять сообщения или устанавливать напоминания, совершать покупки в онлайн-магазинах, управлять устройствами умного дома.

Источники данных можно разделить на конкретные и общие. Если у компании есть свой собственный набор данных, специфичный для задачи машинного обучения, то это самый простой сценарий. Однако обычно имеющихся данных недостаточно, поэтому всегда нужно искать способ получения необходимых данных.

Одним из примеров использования искусственного интеллекта является автоматическое обнаружение аномальной активности аккаунта. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователя, чтобы выявить любые необычные действия, которые могут указывать на возможное нарушение безопасности. Например, если на аккаунт внезапно заходят с устройства, которое ранее не использовалось, система может прекратить доступ или запросить пароль на подтверждение личности.

В заключение, мобильные приложения электронной коммерции с визуальным поиском становятся все более популярными, и еще больше магазинов внедряют этот подход в своей деятельности. Это дает безграничные возможности для тех, кто хочет оптимизировать свой бизнес и улучшить взаимодействие с клиентами. Онлайн магазины, которые не хотят отставать, должны рассмотреть возможность внедрения этой инновационной технологии в своих приложениях.

4. «Рив Гош». Beauty-ретейлер внедрил ML-систему для рассылки персональных предложений своим клиентам. Она анализирует историю покупок и определяет клиентов, которые могут сделать заказ в ближайшие две недели. На втором шаге система подсказывает, что из товаров порекомендовать людям и с какой скидкой. Внедрение позволило поднять средний чек на 42% и повысить Retention до 47%.

Аналитика данных

Для того, чтобы справиться с такими объемами данных, мобильные приложения начали использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Использование этих технологий позволяет приложениям структурировать большие объемы данных и проводить аналитику.

Другой пример использования науки о данных — это анализ трафика в приложении для поиска незащищенных областей и уязвимых мест. Алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаружить подозрительный трафик, который может указывать на попытки злоумышленника получить доступ к личным данным, данные технологии широко используются в банковской сфере.

Разработка мобильных приложений продолжает активно развиваться, становясь все более функциональной и сложной. От простых игр и калькуляторов на первых смартфонах , до серьезных бизнес-приложений сегодня, таких как медицинские, ecom и банковские приложения. Однако, с ростом количества приложений, растет и конкуренция. Это требует от разработчиков еще большого труда и креативных решений, чтобы создать что-то по-настоящему интересное и удобное для пользователей.

Результаты: 1) доля клиентов, которые хотя бы раз воспользовались персональным предложением, выросла на 10%; 2) доля клиентов, совершивших покупку по персональному предложению, увеличилась на 11%; 3) компания сэкономила 80 млн рублей на оптимизации выплаты кэшбэка.

Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.

Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам. Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.

Системы могут использовать различные подходы, такие как коллаборативная фильтрация, контентная фильтрация, гибридные подходы и другие. Но независимо от типа используемой системы или ее подходов, цель остается одна: помочь пользователям получить наилучший опыт использования мобильных приложений.

Преобразования речи в текст активно используется в различных мобильных приложениях, от управления умным домом до транскрибирования занятий и интервью. Также преобразование речи в текст часто используется, в приложениях для записи голосовых заметок или диктовки текста. Развитие технологий искусственного интеллекта и обработки речевых алгоритмов, делают процесс преобразования и анализ запросов более точным и эффективным.