В то время как мобильные приложения по-прежнему остаются в фокусе бизнеса, растет интерес к технологиям искусственного интеллекта. Gartner прогнозирует, что интеллектуальные мобильные приложения станут одной из десяти главных стратегических тенденций 2017 года. Вы используете приложение, которое позиционирует себя как работающее под «искусственным интеллектом»? Похоже, что вы уже в будущем. Итак, что это значит?

Искусственный интеллект в мобильных приложениях. Кто использует это лучше.

Совсем недавно Google и Microsoft добавили нейронные сети в свои приложения для перевода. И вот Spotify бросает вызов Apple Music, заявляя, что, формируя рекомендации и списки предпочтений пользователей, использует AI. Приложение Period&Ovulation Tracker Flo использует нейронную сеть, чтобы опережать конкурентов, предсказывая женские циклы и даты овуляции. Еще один прорывной пример применения AI в мобильных приложениях – Prisma. Оно использует эту сложную технологию, помогая пользователям превращать свои фотографии и видео в произведения искусства. Для этих приложений искусственный интеллект стал реальностью благодаря новейшим технологическим достижениям в области обработки естественного языка, машинного обучения, интеллектуального моделирования, датчиков и облачных решений.

ЛУЧШИЕ ОБРАЗЦЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИИ В МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЯХ

Нейронные сети не являются абсолютным решением для всего, но они преуспевают в решении сложных задач. Применение ИИ в мобильных устройствах, по-прежнему связано с включением персональных помощников: искусственный интеллект изучает наши привычки внутри различных приложений, выявляя предпочтения. Благодаря решениям ИИ разработчики приложений и маркетологи теперь ближе к пониманию поведения пользователей через изучение действий, предпочтений, покупок и т. д. Глубокое обучение — это наука, предполагающая умение «научить» машины распознавать эти действия, а затем применять эти «знания» для решения различных сложных запросов. Такой подход также позволяет изучать модели поведения пользователей, делая взаимодействие с ним персонализированным и плавным.

Еще одна особенность, которая занимает значительное место в мобильном телефоне, — это анализ настроений. Например, Appbot предоставляет своим пользователям такую ​​полезную информацию, как анализ отзывов о приложениях от Apple Store и Google Play. Его можно использовать для получения картины мнений (положительных, отрицательных или нейтральных) и эмоций, выраженных клиентами. Это позволяет предоставить клиенту наиболее релевантный контент и функции.

Приобретение новых пользователей для вашего приложения — процесс сложный, трудоемкий и дорогостоящий. Но повышение продаж для существующих клиентов и получение максимального дохода от взаимовыгодных отношений является одним из основных факторов роста для любой компании.

ОСНОВНЫЕ СЛУЧАИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ AI В МОБИЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЯХ МОЖНО ИДЕНТИФИЦИРОВАТЬСЯ КАК:

Автоматизированные размышления.
Это искусство и наука о том, как заставить компьютеры применять логические рассуждения для решения проблем, например, для доказательства теорем и решения головоломок. Благодаря этому, машины обыгрывали людей в шахматы, в торговле акциями и телевикторинах. Uber использует автоматические рассуждения, чтобы оптимизировать маршруты и быстрее добираться до заказчиков. Алгоритм берется из  миллионов данных от водителей Uber, которые передвигались по аналогичным маршрутам.

Рекомендационный сервис.
Это самое простое и эффективное применение искусственного интеллекта в мобильных приложениях, которые можно использовать практически в любой задаче. Причина, по которой большинство приложений терпит неудачу в течение года после запуска, заключается в том, что они не могут предоставлять соответствующий контент для постоянного привлечения пользователей. Вы можете регулярно создавать и выкладывать свежий контент, но если он не интересует вашего пользователя, это пустая трата времени. Наблюдая за выбором пользователей и вставляя их в алгоритм обучения, приложения выдают рекомендации, которые, вероятно, будут интересны аудитории. Это мощный источник дохода для такого развлекательного приложения, как Netflix. Тем не менее, любой бизнес, который увеличивает или перекрестно продает контент, может использовать данный тип AI, даже если пока он является ручным процессом, осуществляемым командой продаж вашего предприятия.

Изучение шаблонов поведения.
Большинство платформ имеют возможность изучать модели поведения пользователей, чтобы сделать следующий сеанс взаимодействия более успешным. Как пример: Snaptravel — сервис бронирования, наполовину использующий ботов, наполовину — пользователей. Он использует обработку естественного языка и машинное обучение, получая успешное взаимодействие с клиентами, исходя из их предпочтений. Если пользователь обрубает запрос бота, человеческий агент вмешивается и учит бота, как не совершить ту же ошибку в следующий раз. Другим классическим примером AI, изучающим ваше поведение, является обнаружение мошенничества при онлайн-платежах. Алгоритмы обнаружения шаблонов поведения проходят через заявки и покупки по кредитной карте, и в момент совершения сделки они способны обнаружить, что вы совершаете покупку, отходя от нормы своего обычного поведения.

Первые 1-5 сеансов приложений имеют решающее значение для удержания новых клиентов. У вас гораздо больше шансов сделать эти сеансы незабываемыми, если вы используете технологию AI, изучая поведение пользователей и делая каждую сессию работы с приложением более ценной, чем предыдущая. Обладание данными — это привилегия, и вы обязаны воспользоваться ею так, чтобы улучшить пользовательский опыт клиентов. Проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект, могут в некоторой степени отражать проблемы развития мобильных технологий: безопасность, использование, производительность, интеграция и управление данными.

Внедрение ИИ в ваше приложение — тяжелая работа. Большинство компаний должны начать с трансформации своих IT-подразделений, с учетом быстро развивающегося цифрового рынка, обеспечения мобильного доступа к данным, интеграции приложений с устаревшими системами, внедрения архитектуры на основе API и принятия гибких методов разработки. Поверьте, как только вы начнете этим заниматься, положительный результат не заставит себя ждать.  Источник

Давайте создадим что-нибудь крутое вместе!