Содержание
- Искусственный интеллект в бизнесе: преимущества разработки приложения
- Будущее мобильных приложений: роль искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект в мобильных приложениях: технологии и тренды
- Искусственный интеллект и безопасность в мобильных приложениях
- Практические примеры применения искусственного интеллекта в мобильных приложениях
- Как разработать приложение с искусственным интеллектом
- Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
Искусственный интеллект в бизнесе: преимущества разработки приложения
В широком смысле, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) — это процесс, который имитирует деятельность человеческого сознания. Он используется в программах, приложениях и различных технических системах, чтобы расширить их возможности.
Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам. Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.
«ИИ хорошо справляется с заданиями, в которых нужно экспериментировать и развиваться методом проб и ошибок»
— Эд Ньютон-Рекс, Product owner Tik Tok EU
Как можно использовать ИИ для автоматизации задач в приложении:
- повысить продажи и средний чек за счёт персонализированных рекомендаций;
- прогнозировать продажи и управлять ассортиментом;
- находить брак в промышленности;
- обрабатывать информацию и классифицировать данные со скоростью, физически недоступной человеку;
- автоматизировать рутинные задачи и сократить расходы на персонал, который ими занимался;
- автоматизировать обслуживание за счёт внедрения ботов с искусственным интеллектом.
Все это непосредственно касается работы самого бизнеса, однако как повысить удобство и персонализацию с помощью приложения для пользователей?
Простой и понятный пример пользы внедрения ИИ в бизнес — рекомендательные системы. Они быстро понимают предпочтения пользователя, а затем присылают персональные рекомендациями.
Пользователь заказывает продукты в интернет-магазине, искусственный интеллект анализирует историю покупок, обучается, и в какой-то момент предлагает уже готовую корзину продуктов, которая идеально подходит человеку. Остается лишь нажать кнопку оплаты, а сэкономленное время посвятить другим делам.
Будущее мобильных приложений: роль искусственного интеллекта
По мнению вице-президента NVIDIA Брайана Катанзаро, возможности искусственного интеллекта ограничены только отсутствием у него эмоций и чувств. А вот со всеми «рациональными» задачами ИИ справляется лучше человека:
1. Распознавание объектов на фото, считывание, классификация и сортировка. Примеры из жизни: поиск по картинкам, выявление опухолей на рентгеновских снимках, фиксация превышения скорости.
2. Поиск людей и определение их поведения. За счет машинного обучения и компьютерного зрения можно автоматизировать контрольно-пропускную систему на крупном предприятии, следить за временем работы сотрудников и их физическим состоянием, выявлять отклонения в поведении, опасные для здоровья. Эти технологии широко используются государством для поиска преступников, но могут служить и мирным целям.
3. Выявление ошибок и аномалий в массивах данных. Например, в банковской системе, где происходят миллионы транзакций в час, даже много людей не помогут выявить все подозрительные операции. ИИ делает это быстро, сравнивая каждую транзакцию с нормой по заданному набору правил. Все аномальные транзакции будут помечены и отправлены на проверку человеку.
Если вы хотите внедрить ИИ в свой бизнес или получить бесплатную консультацию от специалистов по машинному обучению, заполните заявку. Будем рады подобрать подходящее решение под вашу задачу.
Искусственный интеллект в мобильных приложениях: технологии и тренды
Начнем с трендов отрасли и расскажем, как ИИ помогает бизнесу и людям.
1. Google. Искусственный интеллект компании научился определять рак молочной железы на 9,4% точнее, чем врачи. Система находила рак там, где не сумели люди, и ставила более точный диагноз.
2. Яндекс.Еда. Разработали систему с ИИ, которая предсказывает срок приготовления блюда. Это позволило лучше распределять рабочее время курьеров и ускорило время доставки. Если раньше курьер мог прийти в ресторан и 40 минут ждать блюдо, то теперь, благодаря машинному обучению, курьер приходит за заказом за 5 минут до его готовности.
3. John Deere. Производитель сельхозтехники начал бороться с сорняками с помощью компьютерного зрения и машинного обучения. Система находит вредителей через камеру и опрыскивает их химикатами. Так компания экономит ресурсы и получает больше урожая.
4. «Рив Гош». Beauty-ретейлер внедрил ML-систему для рассылки персональных предложений своим клиентам. Она анализирует историю покупок и определяет клиентов, которые могут сделать заказ в ближайшие две недели. На втором шаге система подсказывает, что из товаров порекомендовать людям и с какой скидкой. Внедрение позволило поднять средний чек на 42% и повысить Retention до 47%.
Вот перечень технологий, которые используются для разработки машинного обучения чаще всего:
- языки программирования Pyton и R;
- базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB, фреймворки Apache Spark, TensorFlow, PyTorch;
- библиотеки scikit-learn, NumPy, Keras, Pandas;
- сети распознавания изображений AlexNet, ZF Net, VGG Net, ResNet, YOLO, GoogLeNet.
Искусственный интеллект и безопасность в мобильных приложениях
ИИ помогает не только с персональными рекомендациями и сортировкой данных, но и с усилением безопасности приложения. Покажем это на нескольких примерах.
Пример 1. Обнаружение подозрительной активности аккаунта. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователя, тем самым выявляя действия, которые отличаются от привычной модели и могут указывать на возможное нарушение безопасности. Например, новый вход с устройства, которое ранее не использовалось. Система может прекратить доступ или попросить ввести пароль.
Пример 2. Анализ трафика в приложении для поиска уязвимых областей. Алгоритмы обнаруживают подозрительный трафик, указывающий на попытки хакеров получить доступ к личным данным. Подобные технологии широко используются в банковской сфере.
Пример 3. Приложения могут использовать методы шифрования и подписывания данных. Это защищает их от попыток взлома. Также можно настроить уведомления о попытках входа в аккаунт или изменениях настроек без разрешения владельца.
Многие сервисы используют ИИ для обеспечения безопасности данных пользователей, используя, например, распознавание лиц и отпечатков пальцев с помощью Face ID и Touch ID.
Практические примеры применения искусственного интеллекта в мобильных приложениях
1. Кэшбэк для клиентов в приложении
«Тинькофф-Банка»
Проблема: клиенты банка получают до 300 спецпредложений от магазинов-партнеров. Менеджеры вручную определяют значимость этих предложений и располагают на экранах. Самые интересные предложения должны находиться выше других, чтобы пользователям
не приходилось листать и искать их. Но человеческое распределение не попадало в интересы пользователей. Целевые предложения уходили на нижние позиции и терялись среди других.
Решение: технология алгоритмического кэшбэка с рекомендательными моделями от «Тинькофф» научила приложение самостоятельно подбирать персонализированные спецпредложения для каждого клиента. Приложение формирует раздел «Рекомендуемые» с учётом новых офферов и совершённых транзакций. Предложения ранжируются по уровню значимости для каждого клиента.
Результаты: 1) доля клиентов, которые хотя бы раз воспользовались персональным предложением, выросла на 10%; 2) доля клиентов, совершивших покупку по персональному предложению, увеличилась на 11%; 3) компания сэкономила 80 млн рублей на оптимизации выплаты кэшбэка.
2. Видеоконтроль качества стали
ВНС-9Ш
Проблема: специалисты должны находить сталь с браком, чтобы не допускать ее в производство вертолетов, так как любой дефект может привести к крушению — даже тот, который невидим человеческому глазу. Но зрения специалистов не хватает
для поиска «скрытого» брака.
Решение: проверка стали на программно-аппаратном комплексе, который с помощью нейросетевых технологий и компьютерного зрения сравнивает поверхность проверяемой стали с эталонной и выявляет дефекты.
Результаты: 1) система распознаёт 20 классов дефекта; 2) точность распознавания дефектов от 97%; 3) процесс определения дефектов ускорился в 6 раз.
3. Прогнозирование товарооборота новых магазинов «Магнит»
Проблема: потенциал локации для открытия новых магазинов сети оценивается вручную. Неточная оценка приводит к открытию убыточных точек.
Решение: специально разработанная геоинформационная система помогла рассчитывать потенциал торговых площадок рекомендуя формат магазинов: гипермаркет, супермаркет, дрогери. По координатам локации система автоматически собирает более 50 признаков для анализа. Решение прогнозирует трафик и средний чек магазина.
Результаты: 1) количество точек с завышенным потенциалом снизилось на 10%; 2) расходы на открытие убыточных магазинов сократились на 94,2 млн рублей в год; 3) обработка заявки на открытие магазина ускорилась в 6 раз.
Как разработать приложение с искусственным интеллектом
Шаг 1. Анализ идеи
Перед созданием продукта нужно проанализировать рынок, аудиторию и конкурентов. Вам необходимо понять, чем будет выделяться продукт на фоне других и какие проблемы пользователей он будет решать. Только после этого этапа можно приступать к дальнейшей работе.
Шаг 2. Поиск команды разработчиков
Этот пункт не менее важный, чем предыдущий. Без квалифицированной команды вы не создадите качественный и конкурентоспособный продукт.
Есть два варианта развития событий: нанять фрилансеров или заказать разработку у аутсорсинговой компании.
Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.
Шаг 3. Поиск данных
Источники данных можно разделить на конкретные и общие. Если у компании есть свой собственный набор данных, специфичный для задачи машинного обучения, то это самый простой сценарий. Однако обычно имеющихся данных недостаточно, поэтому всегда нужно искать способ получения необходимых данных.
Важно, чтобы данные были качественные и релевантные, иначе вы не сможете использовать их для обучения ИИ.
Шаг 4. Выберите платформу
Мобильные приложения разрабатывают на платформы Android и iOS. Однако если нужно сэкономить бюджет, можете остановиться только на одной из них и выбрать ту, на которой у приложения меньше конкурентов. Этот вариант лучше использовать в крайнем случае, потому что рано или поздно вы закажете разработку приложения на вторую платформу. По нашему опыту, если начинать разработку на две платформы одновременно, то будет дешевле, чем создавать приложения на iOS и Android по очереди. Подробнее об этом рассказали в статье про мифы о мобильных платформах.
Шаг 5. UX/UI-дизайн
Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.
Шаг 6. Разработка и тесты
И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.
Шаг 7. Поддержка и развитие
После релиза приложению требуется техническая поддержка. Разработчики должны регулярно обновлять приложение под выходящие версии систем, обрабатывать отзывы пользователей и вносить изменения, которые позволят сделать ваш продукт лучше. Поэтому при выборе разработчиков обращайте внимание ещё и на то, готова ли команда сотрудничать с вами вдолгую.
Стоимость и сроки разработки приложения с искусственным интеллектом
В среднем разработка такого приложения стоит 3-4 млн рублей:
- аналитика и проектирование — 500 тысяч;
- дизайн — 420 тысяч;
- разработка бэкенда — от 500 тысяч;
- разработка функциональности — 1 млн 600 тысяч.
Важно понимать, что стоимость зависит от нескольких факторов. Прежде всего — это количество платформ, функциональность и объем кастомизации дизайна. Соответственно, чем больше работы над каждым из этих пунктов, тем дороже обойдется создание приложения.
Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.
На этом этапе мы стараемся сориентировать будущего клиента, какой бюджет ему потребуется на создание проекта. Второй раз мы будем производить оценку после этапа аналитики и проектирования — так как именно он позволит нам до конца определить все механики. Разработка — процесс с большим количеством неизвестных, поэтому цена может меняться как в большую, так и в меньшую сторону. Но в любом случае — ценой управляете вы и без вашего решения она не изменится. Подробно рассказали об этом в нашей статье.
Хотите заказать разработку приложения с ИИ для бизнеса в «Лайв Тайпинге»? Позвоните +7-495-204-35-03 или напишите нам. Мы выясним цели и задачи вашего сервиса и назовем примерную стоимость создания приложения.
Почему клиенты выбирают нас
Лайв Тайпинг — надежный и ответственный партнер в разработке мобильных приложений. Мы уже сделали более 200 проектов и получили за них множество наград.
Наши клиенты остаются у нас на поддержке и часто не останавливаются на одном проекте. Обращайтесь к нам, если хотите, чтобы ваше приложение:
✅ учитывало актуальные тенденции в дизайне и технологиях;
✅ надежно работало и всегда было доступно пользователям;
✅ мотивировало людей возвращаться к вам.