使用 AI 开发下一代移动应用程序的方法

Shazam、Siri 和 Migrane Buddy 的共同点是什么？ 除了通常的情况——它们都是应用程序，它们都是数百万的品牌，并且都拥有数十亿的用户群？

答案是他们使用的技术——人工智能。

经过一番折腾，人工智能终于走出了IBM和亚马逊的办公室，通过他们一直活跃的设备——移动设备进入了消费者的生活。 而且，它所带来的力量，是大到无法遏制的。

通过使用机器学习、预测分析和深度学习等子领域，人工智能帮助移动企业将个性化提升到一个新的水平，无论是在他们提供的功能方面，还是在他们遵循的营销努力方面。 事实上，这些好处是如此普遍，以至于下一代应用程序已成为企业绘制新常态的一种方式。

它并没有就此结束。

以下是移动应用程序中人工智能应用的六个用例 -

1. 自动推理

该功能融合了制作应用程序的科学和艺术，使用逻辑和分析推理来解决问题，它帮助机器证明定理、赢得国际象棋比赛和解决难题。 正是通过这个功能，人工智能机器能够判断将在医院登记的患者数量，能够进行股票交易，甚至可以玩危险游戏。

许多移动应用程序公司也加入了该功能。 优步就是这样一家公司。 乘车共享应用程序使用逻辑推理来优化驾驶员的路线并帮助骑手更快地到达目的地。 推理算法研究从使用过路线的司机那里收集的数万亿部分数据——无论是时间还是方向——并花时间获取信息。

2.推荐服务

它可能是人工智能技术在移动应用程序中最有效和最简单的应用，几乎在所有移动商务应用程序中都可以看到。

应用程序仅在推出后一年内就失败的首要原因是未能提供能够持续吸引用户的相关内容。 即使您必须不断地在您的网站中添加新产品，除非用户看到“购买此产品的客户也购买了”选项，否则您可能会继续看到较低的应用会话和转化率。

通过衡量用户的选择并将数据放入您的学习算法中，移动应用程序会提出最有可能吸引用户购买的建议。 对于亚马逊等移动商务应用以及 Prime Video 和 Netflix 等娱乐移动应用来说，这是一项强大的收入来源。 尽管人工智能类型主要用于移动商务和娱乐行业，但任何沉迷于内容追加销售或交叉销售的企业都可以使用这种人工智能类型。

3. 学习行为模式

大多数平台都有能力了解用户的购买模式，从而使即将到来的会话更加顺畅。 例如，半人半机器人的酒店预订服务 Snaptravel 使用 NLP（自然语言处理）和机器学习与用户进行真实的对话，以满足他们的需求。 在与人类交互时，每当机器人卡住时，人类团队就会接管并教机器人下次如何处理这种情况。

人工智能学习用户行为然后使用信息的另一个最常见的例子是在线支付中的欺诈检测。 AI 的模式检测机制会在信用卡详细信息和购买历史发生时检查它们，并使用学习来检查是否有人最近进行了与您的购买不符的购买。

4. 解码应用情绪

通过跟踪随处可见的关于您的应用程序的讨论——在商店、社交媒体、论坛上，甚至在消息平台上，人工智能的情绪分析功能让您深入了解用户如何与您的应用程序交互，他们与哪些竞争对手比较你等

情绪分析为您提供需要添加哪些功能以及需要从您的应用程序功能套件中删除哪些功能的直接信息。 除了让您了解用户如何与您的应用程序交互之外，人工智能还将帮助您访问与您的用户在不同平台上的行为相关的信息。 然后，您将了解您的用户经常使用的平台、时间、目的等。

5. 个性化的能力

你有没有想过一些出租车预订应用程序是如何在你平时乘车时给你打折信息的？ 或者您最喜欢的餐厅应用程序如何推荐您喜欢吃的食物？ 这一切都是因为人工智能。

将此 AI 功能集成到移动应用程序的最大好处之一是，它使品牌可以完全访问设备使用数据的用户位置——他们活跃的时间、他们使用的应用程序类型、他们交谈的人大多数，他们访问最多的平台等。

使用这些信息，公司然后在同一个应用程序中向某些人提供折扣，同时专注于向另一个人提供现金返还。 人工智能允许品牌将个性化完全提升到另一个层次，从而帮助重新定义他们的 CRM 模型。

6. 为不断变化的用户生活添加预测性

在对应用程序用户进行预测分析时，人工智能的机器学习子领域备受关注。 假设您有一个按需给药应用程序，现在借助预测分析，您将能够向您的用户推出他们的药物即将结束并且他们应该重新订购的通知。

预测分析是周期跟踪器或天气应用程序等应用程序的基础。

如果您刚刚开始，您可以通过两种方式使用这些功能 - 将整个应用程序基于预测分析或使用它来不断推出产品或折扣信息，以保持移动应用程序的活跃性。 或者，您也可以在您的消息传递应用程序中启动一个扩展程序，该扩展程序将利用神经网络发送自动回复，就像 Google 所做的那样。 如果您对许多选项感到困惑，请联系您的合作伙伴应用程序开发公司以了解清楚。

当人工智能遇到移动应用程序时，还有许多其他用例。 当谈到人工智能和应用程序的结合时，很少有可能出现问题，并且朝着与公司发展相反的方向发展。

但是，为了让应用程序充分利用人工智能带来的力量，移动应用程序开发人员还需要考虑一些事情。 让我们看看它们是什么——

• 与其顺其自然，让整个应用程序成为 AI 和机器学习的定义，不如将它们合并到应用程序的某些部分中。 假设你有一个出租车预订应用程序，现在不再是令人毛骨悚然地告诉人们他们想去哪里，而是使用人工智能来计算时间和距离，或者根据他们的乘车历史为他们提供折扣。
• 了解用于开发基于机器学习的移动应用程序的所有可用平台的深入功能。 虽然很多，但这里是我们常用的 5 个——Api.ai、Wit.ai、IBM Watson、 Microsoft Azure和 Tensorflow。
• 投资开发知道如何划分结构化和非结构化数据以及如何将它们转换为有意义的信息的算法，这将有助于应用程序在全球范围内走得更远。

到目前为止，我们已经讨论了 AI 使普通移动应用程序成为改变游戏规则的应用程序的方式，然后我们研究了应用程序开发人员在使用 AI 时应该考虑的一些技巧。 接下来是什么？ 联系我们的 AI 开发人员团队，了解将人工智能融入您的下一个移动应用程序的最佳方式。