Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

Надежная защита от спама и фишинга

Проблема: специалисты должны находить сталь с браком, чтобы не допускать ее в производство вертолетов, так как любой дефект может привести к крушению — даже тот, который невидим человеческому глазу. Но зрения специалистов не хватает для поиска «скрытого» брака.

Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.

Лучший способ подготовиться к забегу на 5 км – это следовать структурированному плану и постепенно увеличивать расстояние и нагрузку. В план тренировок обычно включают 3–4 пробежки в неделю. Чтобы развивать силу и выносливость, рекомендуется чередовать простой, темповый и интервальный бег.

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.

Пользователь заказывает продукты в интернет-магазине, искусственный интеллект анализирует историю покупок, обучается, и в какой-то момент предлагает уже готовую корзину продуктов, которая идеально подходит человеку. Остается лишь нажать кнопку оплаты, а сэкономленное время посвятить другим делам.

Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.

Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.

2. Поиск людей и определение их поведения. За счет машинного обучения и компьютерного зрения можно автоматизировать контрольно-пропускную систему на крупном предприятии, следить за временем работы сотрудников и их физическим состоянием, выявлять отклонения в поведении, опасные для здоровья. Эти технологии широко используются государством для поиска преступников, но могут служить и мирным целям.

Создавайте шедевры из своих фото 1 *

3. Выявление ошибок и аномалий в массивах данных. Например, в банковской системе, где происходят миллионы транзакций в час, даже много людей не помогут выявить все подозрительные операции. ИИ делает это быстро, сравнивая каждую транзакцию с нормой по заданному набору правил. Все аномальные транзакции будут помечены и отправлены на проверку человеку.

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.

Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.

И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.

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%.

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.

После релиза приложению требуется техническая поддержка. Разработчики должны регулярно обновлять приложение под выходящие версии систем, обрабатывать отзывы пользователей и вносить изменения, которые позволят сделать ваш продукт лучше. Поэтому при выборе разработчиков обращайте внимание ещё и на то, готова ли команда сотрудничать с вами вдолгую.

Решение: технология алгоритмического кэшбэка с рекомендательными моделями от «Тинькофф» научила приложение самостоятельно подбирать персонализированные спецпредложения для каждого клиента. Приложение формирует раздел «Рекомендуемые» с учётом новых офферов и совершённых транзакций. Предложения ранжируются по уровню значимости для каждого клиента.