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.
Используя новейшие технологии современные мобильные приложения, разработанные с возможностями использования искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики больших данных предлагают множество функциональных возможностей, ранее недоступных для бизнеса. Они позволяют предсказывать поведение пользователей, создавать персонализированные предложения товаров и услуг, быстро и безопасно проводить банковские транзакции автоматически распознавая фрод операции, транслировать контент в различных форматах на любой язык, распознавать голосовые команды и многое другое.
В этой статье расскажем, как искусственный интеллект помогает вывести мобильные приложения на новый уровень.
Рекомендательные системы
Для улучшения функционала и достижения высокой персонализации контента, при разработке рекомендательных систем в приложениях начали применять алгоритмы машинного обучения. Благодаря таким алгоритмам пользователи могут получать именно то, что им интересно, на основе своих действий и предпочтений.
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.
Например, многие онлайн-кинотеатры предлагают свои лучшие и рекомендованные фильмы на основе анализа уже просмотренных пользователем фильмов и на основании этих данных составляют уникальный ленту рекомендаций. В ходе анализа данных учитываются разнообразные факторы, включая жанр фильма, рейтинг, сезонность, схожесть или различия с другими фильмами, а также историю просмотров и оценок других пользователей. Аналогично выполняется работа с рекомендациями в музыкальных сервисах и интернет-магазинах.
Голосовые помощники и голосовой поиск
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.
Используя голосовые команды вместо набора текста, голосовой поиск делает процесс поиска информации в интернете более удобным для пользователя. Это особенно удобно при поиске ресторанов или прокладке маршрутов на карте.
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.
Обработка изображений и визуальный 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.
Визуальный поиск позволяет покупателям сократить время на поиски необходимых товаров, делая процесс покупок еще более простым и удобным находя товары в магазинах, используя лишь фотографии или изображения. К примеру, пользователи могут сфотографировать в магазине желаемый товар или найти товары, которые они не могут описать словами, например, если они увидели интересную вещь на улице или в социальных сетях. Используя алгоритмы машинного обучения для анализа изображений и поиска соответствующих товаров в базе данных из загруженных пользователями изображений, приложение в котором есть визуальный поиск найдет или подберет аналоги этого изделия из ассортимента интернет-магазина.
Визуальный поиск также помогает магазинам улучшить пользовательский опыт покупателей. Имея новый инструмент поиска, магазины могут привлечь больше покупателей и увеличить продажи. Кроме того, они могут получить полезную статистику о предпочтениях покупателей и адаптировать свой ассортимент на их основе.
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.
Аналитика данных
В настоящее время, обработка больших объемов данных является обязательным условием для успешной работы бизнеса. Стандартные методы анализа, которые использовались ранее, перестали быть эффективными. Большие объемы данных производятся в различных сферах, телекоммуникации, здравоохранение, электронная коммерция и различные виды сервисов.
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.
К примеру, если рассмотреть мобильное приложение, разработанное для водителей такси, искусственный интеллект и машинное обучение позволяют учитывать большое количество параметров для того, чтобы привести машину к месту назначения как можно быстрее и безопаснее. Система может анализировать погодные условия, наличие пробок на дорогах, складывать информацию о предыдущих заказах и предсказывать, сколько времени займет следующий заказ. Благодаря этому, приложение становится более удобным и функциональным для пользователей.
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.
Кроме того, машинное обучение может помочь в анализе данных, что помогает бизнесу принимать более осознанные решения. Например, электронная коммерция может использовать машинное обучение для анализа данных о продажах и прогнозирования будущих продаж. Это позволяет компаниям принимать решения о запасах, ценообразовании и маркетинге.
Безопасность
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.
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.
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.
Большинство сервисов применяют искусственный интеллект для обеспечения безопасности данных пользователей, используя функции, такие как распознавание лиц и отпечатков пальцев с помощью Face ID и Touch ID.
А еще благодаря ИИ можно автоматически распознавать фальшивые документы и идентифицировать поддельные профили пользователей.
Искусственный интеллект приносит мобильным приложениям немалое преимущество. Он способен обрабатывать большие объемы информации, анализировать поведение пользователей, исправлять ошибки, предотвращать мошенничество, улучшать безопасность и оптимизировать бизнес-процессы. Все эти возможности оказывают положительное влияние на удовлетворенность пользователей и эффективность приложений.Разработка мобильных приложений с использованием искусственного интеллекта является сложной задачей, но L-TECH готова разработать для вас мобильное приложение под ключ любой сложности. Наши приложения надежны, безопасны и удобным для пользователей, это подтверждается тысячи положительных отзывов в магазинах приложений. Если вы хотите заказать разработку мобильного приложения или внедрить технологии искусственного интеллекта в уже существующее приложение, расскажите нам о своем проекте. Мы с удовольствием проконсультируем вас, ответим на любые вопросы, подберем нужный технологический стек для вашей идеи, оценим сроки и стоимость реализации проекта.
