Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

1 – 7 способы использования интеллектуальных технологий

Решение: специально разработанная геоинформационная система помогла рассчитывать потенциал торговых площадок рекомендуя формат магазинов: гипермаркет, супермаркет, дрогери. По координатам локации система автоматически собирает более 50 признаков для анализа. Решение прогнозирует трафик и средний чек магазина.

Компания может внедрить машинное обучение, чтобы повысить рейтинг NPS. Например, система будет анализировать настроение абонентов, отслеживая различные контакты. На основе этого анализа она предоставит данные, с помощью которых можно прогнозировать вероятные модели поведения аудитории и результаты будущих взаимодействий. Опираясь на эти сведения, руководители смогут планировать упреждающие действия, чтобы улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов.

Современные чат-боты могут собирать важную информацию от клиентов колл-центра и делиться ею с сотрудниками. Главное — обучить умных ассистентов корректно распознавать намерения пользователей. В результате чат-боты с функцией «распознавания намерений» смогут расшифровать суть любого вопроса, как бы он ни был сформулирован.

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.

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.

Проблема: клиенты банка получают до 300 спецпредложений от магазинов-партнеров. Менеджеры вручную определяют значимость этих предложений и располагают на экранах. Самые интересные предложения должны находиться выше других, чтобы пользователям не приходилось листать и искать их. Но человеческое распределение не попадало в интересы пользователей. Целевые предложения уходили на нижние позиции и терялись среди других.

Машинное обучение и прогностическое моделирование выводят маршрутизацию обращений на новый уровень. Теперь при распределении звонков учитываются не только навыки и квалификация сотрудников, которые разделены по соответствующим группам. Система будет соединять абонентов со специалистами, основываясь на ряде факторов, среди которых, например, могут быть:

3. John Deere. Производитель сельхозтехники начал бороться с сорняками с помощью компьютерного зрения и машинного обучения. Система находит вредителей через камеру и опрыскивает их химикатами. Так компания экономит ресурсы и получает больше урожая.

Улучшение маршрутизации обращений

Представим ситуацию: 75 потребителей из 123 удовлетворены сервисом. Вместо того чтобы надеяться на такой же позитивный результат с остальными 48 покупателями, компания может создать действенные методы работы, опираясь на результаты машинного обучения.

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.

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.

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.

Пример 1. Обнаружение подозрительной активности аккаунта. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователя, тем самым выявляя действия, которые отличаются от привычной модели и могут указывать на возможное нарушение безопасности. Например, новый вход с устройства, которое ранее не использовалось. Система может прекратить доступ или попросить ввести пароль.

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.

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.