使用 AI 開發下一代移動應用程序的方法

Shazam、Siri 和 Migrane Buddy 的共同點是什麼？ 除了通常的情況——它們都是應用程序，它們都是數百萬的品牌，並且都擁有數十億的用戶群？

答案是他們使用的技術——人工智能。

經過一番折騰，人工智能終於走出了IBM和亞馬遜的辦公室，通過他們一直活躍的設備——移動設備進入了消費者的生活。 而且，它所帶來的力量，是大到無法遏制的。

通過使用機器學習、預測分析和深度學習等子領域，人工智能幫助移動企業將個性化提升到一個新的水平，無論是在他們提供的功能方面，還是在他們遵循的營銷努力方面。 事實上，這些好處是如此普遍，以至於下一代應用程序已成為企業繪製新常態的一種方式。

它並沒有就此結束。

以下是移動應用程序中人工智能應用的六個用例 -

1. 自動推理

該功能融合了製作應用程序的科學和藝術，使用邏輯和分析推理來解決問題，它幫助機器證明定理、贏得國際象棋比賽和解決難題。 正是通過這個功能，人工智能機器能夠判斷將在醫院登記的患者數量，能夠進行股票交易，甚至可以玩危險遊戲。

許多移動應用程序公司也加入了該功能。 優步就是這樣一家公司。 乘車共享應用程序使用邏輯推理來優化駕駛員的路線並幫助騎手更快地到達目的地。 推理算法研究從使用過路線的司機那裡收集的數万億部分數據——無論是時間還是方向——並花時間獲取信息。

2.推薦服務

它可能是人工智能技術在移動應用程序中最有效和最簡單的應用，幾乎在所有移動商務應用程序中都可以看到。

應用程序僅在推出後一年內就失敗的首要原因是未能提供能夠持續吸引用戶的相關內容。 即使您必須不斷地在您的網站中添加新產品，除非用戶看到“購買此產品的客戶也購買了”選項，否則您可能會繼續看到較低的應用會話和轉化率。

通過衡量用戶的選擇並將數據放入您的學習算法中，移動應用程序會提出最有可能吸引用戶購買的建議。 對於亞馬遜等移動商務應用以及 Prime Video 和 Netflix 等娛樂移動應用來說，這是一項強大的收入來源。 儘管人工智能類型主要用於移動商務和娛樂行業，但任何沉迷於內容追加銷售或交叉銷售的企業都可以使用這種人工智能類型。

3. 學習行為模式

大多數平台都有能力了解用戶的購買模式，從而使即將到來的會話更加順暢。 例如，半人半機器人的酒店預訂服務 Snaptravel 使用 NLP（自然語言處理）和機器學習與用戶進行真實的對話，以滿足他們的需求。 在與人類交互時，每當機器人卡住時，人類團隊就會接管並教機器人下次如何處理這種情況。

人工智能學習用戶行為然後使用信息的另一個最常見的例子是在線支付中的欺詐檢測。 AI 的模式檢測機制會在信用卡詳細信息和購買歷史發生時檢查它們，並使用學習來檢查是否有人最近進行了與您的購買不符的購買。

4. 解碼應用情緒

通過跟踪在商店、社交媒體、論壇甚至消息平台上到處談論您的應用程序的內容，人工智能的情緒分析功能讓您深入了解用戶如何與您的應用程序交互，他們與哪些競爭對手比較你等

情緒分析為您提供需要添加哪些功能以及需要從您的應用程序功能套件中刪除哪些功能的直接信息。 除了讓您了解用戶如何與您的應用程序交互之外，人工智能還將幫助您訪問與您的用戶在不同平台上的行為相關的信息。 然後，您將了解您的用戶經常使用的平台、時間、目的等。

5. 個性化的能力

你有沒有想過一些出租車預訂應用程序是如何在你平時乘車時給你打折信息的？ 或者您最喜歡的餐廳應用程序如何推薦您喜歡吃的食物？ 這一切都是因為人工智能。

將此 AI 功能集成到移動應用程序中的最大好處之一是，它使品牌可以完全訪問設備使用數據的用戶位置——他們活躍的時間、他們使用的應用程序類型、他們交談的人大多數，他們訪問最多的平台等。

使用這些信息，公司然後在同一個應用程序中向某些人提供折扣，同時專注於向另一個人提供現金返還。 人工智能允許品牌將個性化完全提升到另一個層次，從而幫助重新定義他們的 CRM 模型。

6. 為不斷變化的用戶生活添加預測性

在對應用程序用戶進行預測分析時，人工智能的機器學習子領域備受關注。 假設您有一個按需給藥應用程序，現在藉助預測分析，您將能夠向您的用戶推出他們的藥物即將結束並且他們應該重新訂購的通知。

預測分析是周期跟踪器或天氣應用程序等應用程序的基礎。

如果您剛剛開始，您可以通過兩種方式使用這些功能 - 將整個應用程序基於預測分析或使用它來不斷推出產品或折扣信息，以保持移動應用程序的活躍性。 或者，您也可以在您的消息傳遞應用程序中啟動一個擴展程序，該擴展程序將利用神經網絡發送自動回复，就像 Google 所做的那樣。 如果您對許多選項感到困惑，請聯繫您的合作夥伴應用程序開發公司以了解清楚。

當人工智能遇到移動應用程序時，還有許多其他用例。 當談到人工智能和應用程序的結合時，很少有可能出現問題，並且朝著與公司發展相反的方向發展。

但是，為了讓應用程序充分利用人工智能帶來的力量，移動應用程序開發人員還需要考慮一些事情。 讓我們看看它們是什麼——

• 與其順其自然，讓整個應用程序成為 AI 和機器學習的定義，不如將它們合併到應用程序的某些部分中。 假設你有一個出租車預訂應用程序，現在不再是令人毛骨悚然地告訴人們他們想去哪裡，而是使用人工智能來計算時間和距離，或者根據他們的乘車歷史為他們提供折扣。
• 了解用於開發基於機器學習的移動應用程序的所有可用平台的深入功能。 雖然很多，但這裡是我們常用的 5 個——Api.ai、Wit.ai、IBM Watson、 Microsoft Azure和 Tensorflow。
• 投資開發知道如何劃分結構化和非結構化數據以及如何將它們轉換為有意義的信息的算法，這將有助於應用程序在全球範圍內走得更遠。

到目前為止，我們已經討論了 AI 使普通移動應用程序成為改變遊戲規則的應用程序的方式，然後我們研究了應用程序開發人員在使用 AI 時應該考慮的一些技巧。 接下來是什麼？ 聯繫我們的 AI 開發人員團隊，了解將人工智能融入您的下一個移動應用程序的最佳方式。