Персонализация: когда пользователи совершают покупки через свои мобильные устройства, в реальном времени собирается большой объем данных. Каждое использование имеет команды, которые используются с мобильными приложениями. ИИ в интеграции с IoT может затем использовать эти данные для предоставления клиентам расширенного персонализированного опыта.
Расширить параметры поиска. Иногда вам может нравиться продукт, но вы не знаете, как он называется. Визуальный поиск, такой как линза Google на вашем мобильном телефоне, помогает вам искать и является примером расширенного поиска. Более того, они более точны, чем традиционные текстовые поиски. Мобильные приложения для бизнеса могут использовать этот расширенный поиск для улучшения взаимодействия с пользователем.
Виртуальные агенты. Чат-боты добавляются на веб-сайты и в мобильные приложения, чтобы мгновенно реагировать на посетителей и пользователей. Машинное обучение является важным аспектом искусственного интеллекта, поэтому мобильные приложения стали обычным явлением для бизнеса. Эти виртуальные агенты избавляют от необходимости отвечать на часто задаваемые вопросы и обеспечивают круглосуточное присутствие в сети.
Выполнение ежедневных задач. Умные приложения, позволяющие выполнять ежедневные задачи, привлекают внимание пользователей. Например, закажите любимую еду или предложите вкусную комбинацию блюд онлайн, которую пользователь часто выбирал.
Дополненные результаты. Если вы решите купить товар в интернет-магазине Amazon, он даст результаты. Например, релевантные товары, сколько людей заказали их, и сравнивает их между брендами, чтобы лучше различать. Это способствует продуктивному обслуживанию клиентов. Это возможно с приложениями электронной коммерции со встроенным ИИ.
Безопасность и аутентификация. ИИ с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения улучшает аутентификацию и безопасность пользователей. Он уведомляет пользователей о возможных угрозах, может добавлять защищенную от взлома аутентификацию.
