Triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vào mobile app như thế nào?

Tri tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ phát triển mạnh mẽ nhất trong thế giới kỹ thuật số hiện nay. AI đang dần len lỏi vào mọi hoạt động thường ngày của chúng ta từ kinh doanh, sản xuất, giáo dục, y học hay kinh tế,vv...

Trong thời đại bùng nổ của ứng dụng di động, AI trở thành xu hướng công nghệ lớn nhất mà nhiều nhà phát triển đang quan tâm và đầu tư. Bài viết dưới đây, Bizfly sẽ chia sẻ tới bạn 7 cách sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong mobile app và cách triển khai chúng, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng chuyển đổi cho doanh nghiệp của bạn.

7 cách sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong phát triển mobile app

1. Chat tự động (Chat Automation)

Hiện nay, thị trường kinh doanh và cung cấp dịch vụ trên ứng dụng di động cạnh tranh rất khốc liệt. Do đó, vấn đề trải nghiệm người dùng và hỗ trợ khách hàng đóng vai trò vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, việc tổ chức một bộ phận chuyên trực điện thoại hoặc web/app 24/7 có thể tốn kém chi phí, đặc biệt là khi trả lời những yêu cầu gần như tương tự nhau hoặc những vấn đề dễ trả lời. Đây là lúc các Chatbot dựa trên AI phát huy tác dụng.

Chat tự động (Chat Automation) hoặc Chatbot là ứng dụng AI phổ biến trong rất nhiều ứng dụng di động

Những công cụ thông minh này có thể giúp app của bạn tự động hóa quá trình phản hồi các truy vấn của khách hàng với nhờ việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống sẽ giải mã các truy vấn, tìm nạp thông tin liên quan và truyền đạt thông tin đó tới người dùng theo cách phù hợp ngữ cảnh nhất.

Chatbot cho phép người dùng giao tiếp với ứng dụng bằng cách sử dụng tin nhắn văn bản, giọng nói hoặc thậm chí là video. Chatbot có thể trả lời các câu hỏi, hỗ trợ khách hàng, cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. Bằng cách triển khai chatbot trong ứng dụng, bạn có thể tăng tính tương tác và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Xem thêm: Chatbot là gì? Phân loại và ứng dụng chatbot trong kinh doanh

Theo Juniper Research, đến năm 2024, chi tiêu bán lẻ của người tiêu dùng thông qua chatbot trên toàn thế giới sẽ đạt 142 tỷ USD - tăng từ mức chỉ 2,8 tỷ USD vào năm 2019. Ngoài ra, Insider Intelligence cũng ước tính rằng việc áp dụng chatbot có thể tiết kiệm cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và bán lẻ 11 tỷ đô la hàng năm vào năm 2023. Vì vậy, việc ứng dụng AI vào Chatbot, chắc chắn sẽ cải thiện dịch vụ khách hàng của bạn và nên trở thành một chiến lược phát triển app cho doanh nghiệp.

Chatbot AI đang trở thành một xu hướng, có vai trò quan trọng đối với chuyển đổi số doanh nghiệp

Các công ty nổi tiếng có trợ lý ảo bao gồm Google, Apple, Microsoft, Amazon, Artificial Solutions, IBM, Creative Virtual,...

2. Trợ lý ảo kỹ thuật số (Digital Assistant)

Trợ lý ảo kỹ thuật số (Digital Assistant) là một trong những cách tận dụng AI vào mobile app khá phổ biến. Bằng việc tận dụng công nghệ nhận dạng giọng nói, trợ lý ảo AI có thể có thể tương tác với người nói để thực hiện các mệnh lệnh cần thiết. Ví dụ như Siri và Cortana, chúng giải mã và chuyển đổi lời nói của con người sang định dạng mà máy có thể hiểu được.

Các trợ lý ảo được lập trình để trả lời các câu hỏi phổ biến của khách hàng, giải đáp các thắc mắc, hướng dẫn sử dụng ứng dụng và cung cấp các lời khuyên hữu ích. Chúng cũng mang lại nhiều lợi ích đối với những người bận rộn, giúp họ có thể tương tác dễ dàng với ứng dụng ngay cả khi họ không rảnh tay, chẳng hạn như lái xe hoặc làm việc nhà. Chưa kể, nhận dạng giọng nói rất có ích đối với những người khuyết tật, mang đến tiện ích cho cuộc sống của họ.

Ngoài ra, Chatbot cũng là một công nghệ AI phổ biến trong hỗ trợ kỹ thuật số, nó cho phép khách hàng giao tiếp với ứng dụng bằng cách chat thay vì phải gọi điện trực tiếp hoặc gửi thư điện tử email.

Công nghệ nhận dạng giọng nói là một trong những công nghệ AI có tính ứng dụng cao, mang lại nhiều lợi ích, rất đáng để tích hợp vào mobile app

Một số ứng dụng có thể sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra các gợi ý hữu ích cho họ. Ví dụ, AI có thể đưa ra các gợi ý sản phẩm tương tự dựa trên lịch sử mua hàng của khách hàng, hoặc đưa ra các khuyến mãi đặc biệt dựa trên thói quen mua sắm của họ.

Nếu bạn đang xây dựng một giải pháp để cải thiện các quy trình nội bộ như tăng hiệu suất của phòng chăm sóc khách hàng, thì AI cũng có thể hỗ trợ cho bạn trong lĩnh vực này. Nó có thể phân tích, cung cấp các kịch bản cuộc gọi, điều chỉnh và đưa ra đề xuất đối thoại cho nhóm bán hàng ngay trong thời gian thực. Nhờ đó, giúp nhân viên thích ứng với từng cuộc gọi và phục vụ từng khách hàng một cách tối ưu nhất.

Về tổng thể, hỗ trợ kỹ thuật số là một trong những cách sử dụng AI phổ biến và tiềm năng để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hoạt động của ứng dụng di động.

3. Nhận diện vật thể (Object Detection)

Nhận diện vật thể (Object Detection) là một bổ sung tuyệt vời để phát triển ứng dụng di động. Nếu ứng dụng của bạn có thể tận dụng hình ảnh bằng một cách nào đó, thì công nghệ nhận dạng hình ảnh và trí tuệ nhân tạo AI có thể phối hợp với nhau để xác định đối tượng, con người, địa điểm và các yếu tố liên quan khác.

Ví dụ, bạn phát triển ứng dụng chăm sóc sức khoẻ, ứng dụng đó có thể được cải tiến bằng AI để chẩn đoán bệnh tốt hơn. Nhân viên của bạn có thể tải lên bản quét hoặc ảnh có sự bất thường tiềm ẩn, các thuật toán sẽ nhanh chóng phân tích và đề xuất chẩn đoán. Công nghệ này cũng nhận dạng biển số xe, phân tích khách hàng để kiểm tra người dùng qua khuôn mặt...

Công nghệ nhận dạng hình ảnh có thể xác định bất kỳ đối tượng nào trong hình ảnh kỹ thuật số hoặc video, phục vụ nhiều công việc khác nhau

4. Nhận dạng văn bản (Text Recognition)

Nhận dạng văn bản (Text Recognition) còn được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng tìm thấy tất cả thông tin liên quan mà họ cần trong các tin tức, công cụ tìm kiếm và trong các cấu trúc văn bản khác nhau. Hiện nay công nghệ này được áp dụng nhiều nhất trong các hệ thống phát hiện gian lận và bảo mật.

Ai còn được ứng dụng vào công nghệ OCR (nhận dạng ký tự quang học). Công nghệ này hỗ trợ chuyển đổi một hình ảnh văn bản thành định dạng văn bản mà máy có thể đọc được. Ví dụ: nếu bạn chụp một biên lai, điện thoại sẽ lưu nó dưới dạng tệp hình ảnh, bạn có thể sử dụng OCR để chuyển đổi hình ảnh thành tài liệu văn bản...

Công nghệ OCR được ứng dụng từ AI và machine vision, giúp hỗ trợ xử lý văn bản mang lại nhiều lợi ích trong các công việc liên quan đến văn bản

5. Bảo mật và sinh trắc học (Security & Emotion Recognition)

Bảo mật là một trong những mối quan tâm hàng đầu đối với người dùng ứng dụng, đặc biệt là những người sử dụng các dịch vụ như: mobile banking, thanh toán mua sắm trực tuyến hoặc xử lý lý thông tin nhạy cảm... Vì vậy, ứng dụng của bạn càng an toàn càng tốt, và AI có thể giúp ích cho bạn. Cụ thể:

• Thứ nhất, bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ ở tốc độ cao và phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng tiềm ẩn, trí tuệ nhân tạo có thể ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng tấn công bằng cách cảnh báo cho doanh nghiệp và người dùng. Do các thuật toán học máy (Machine Learning - ML) được đào tạo bài bản học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ nên tính bảo mật của ứng dụng của bạn sẽ tăng dần theo thời gian. 
• Thứ hai, AI có thể thêm một cấp độ bảo mật bằng việc xác thực sinh trắc học (như khuôn mặt, vân tay,...) trong ứng dụng, nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Sinh trắc học cũng có thể được sử dụng trong tiếp thị và nghiên cứu.

6. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích là một công việc quan trọng với bất kỳ doanh nghiệp nào. Cho dù bạn làm trong lĩnh vực bán lẻ, bất động sản, tài chính, bảo hiểm hay chăm sóc sức khỏe,vv... thì việc phân tích hiệu suất, hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng để cải thiện dịch vụ luôn là điều quan trọng.

AI có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của người dùng trên ứng dụng di động. Bằng cách phân tích lịch sử sử dụng ứng dụng của người dùng, AI có thể tạo ra các dự đoán về những tính năng nào sẽ được sử dụng nhiều hơn, tạo ra các đề xuất cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Ngoài ra, AI cũng có thể dự đoán và phân tích các dữ liệu thống kê liên quan đến người dùng, chẳng hạn như thời gian sử dụng ứng dụng, tần suất sử dụng, địa điểm sử dụng, để giúp các nhà phát triển ứng dụng hiểu rõ hơn về thói quen và nhu cầu của người dùng.

AI có thể được sử dụng vào phân tích dự đoán (Predictive Analytics) nhằm tạo ra các đề xuất cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm người dùng

Với trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ không cần phải xử lý phân tích ứng dụng của mình theo những cách trước đây. Nhờ các thuật toán thông minh sàng lọc liền mạch dữ liệu sử dụng của khách hàng, bạn sẽ không chỉ xem được phân tích lịch sử mà còn xem các dự đoán, đánh giá điều gì có thể xảy ra trong tương lai. 

Từ những thay đổi về hành vi của người dùng cho đến dự báo nhu cầu có độ chính xác cao đối với các sản phẩm và dịch vụ của bạn, AI sẽ đưa phân tích lên một tầm cao mới, giúp liên tục cải thiện ứng dụng của bạn để đạt được hiệu quả kinh doanh cao nhất.

7. Cá nhân hóa

Sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tùy chỉnh trải nghiệm người dùng của từng khách hàng, ứng dụng di động có thể tăng tính tương tác và tăng độ hài lòng của khách hàng. Các nhà phát triển ứng dụng có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để phân tích hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ.

Điều này có thể đặc biệt có lợi cho chủ sở hữu ứng dụng bán các sản phẩm và dịch vụ trực tuyến, vì AI sẽ có thể đưa ra các đề xuất có liên quan. Qua đó, tăng khả năng hoàn thành mua hàng.

Xem thêm: Cá nhân hóa ứng dụng là gì? 8 mẹo tăng tương tác ứng dụng nhờ cá nhân hóa

Làm thế nào để triển khai công nghệ AI vào trong mobile app?

Việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong mobile app đã trở thành xu hướng phổ biến trong thời đại công nghệ hiện nay. Nhìn chung, quá trình tích hợp AI vào ứng dụng cũng tương tự như các dự án phần mềm khác. Tuy nhiên, bạn vẫn cần một số lưu ý và cân nhắc để đảm bảo thành công của mình.

Trong phần nội dung này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các bước cơ bản để triển khai AI trong ứng dụng di động.

1. Xác định những thách thức cần giải quyết với AI

Trước khi triển khai AI vào ứng dụng di động, bạn cần xác định các thách thức mà ứng dụng đang đối diện và tìm ra cách giải quyết chúng với AI. Ví dụ, nếu ứng dụng của bạn cần xử lý một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thì việc triển khai công nghệ học máy (machine learning) có thể giúp cải thiện quá trình này.

Xác định những thách thức cần giải quyết với AI giúp mang lại lợi ích tối đa cho bạn khi triển khai, tránh việc các tính năng dư thừa không cần thiết

2. Phân tích dữ liệu của bạn

Sau khi xác định các thách thức cần giải quyết, bạn cần phân tích dữ liệu của ứng dụng để đánh giá khả năng triển khai AI. Điều này bao gồm xác định các loại dữ liệu, đánh giá tính khả dụng và đảm bảo tính bảo mật cho các dữ liệu này.

Bạn nên hiểu dữ liệu của mình sẽ đến từ đâu và nguồn nào để tính. Đồng thời tận dụng các công cụ phân tích dữ liệu để quản lý dữ liệu của bạn và sắp xếp dữ liệu theo cách hiệu quả nhất để có thể tiếp tục đưa dữ liệu vào mô-đun AI.

3. Đặt số liệu để đo lường

Sau khi triển khai giải pháp AI, việc tiếp theo là đánh giá hiệu quả của nó. Để đo lường kết quả của AI, bạn cần thiết lập các chỉ số và số liệu đo lường thích hợp. Điều này giúp bạn đánh giá được tác động của AI lên ứng dụng và người dùng.

Ví dụ, nếu bạn triển khai một Chatbot AI, bạn có thể đánh giá hiệu suất của chatbot bằng cách đo lường số lần Chatbot đã giải quyết được các yêu cầu của khách hàng. Nếu bạn triển khai một giải pháp phân tích dữ liệu AI, bạn có thể đo lường hiệu suất của nó bằng cách so sánh kết quả phân tích với các phương pháp truyền thống.

Đặt số liệu để đo lường và đánh giá hiệu quả việc triển khai AI trong mobile app

4. Thực hiện giải pháp

Sau khi đặt ra các số liệu để đo lường, bạn có thể bắt đầu triển khai các giải pháp để cải thiện và tối ưu hóa kết quả của bạn. Ví dụ, nếu tỉ lệ phản hồi của Chatbot của bạn thấp, bạn có thể cải thiện khả năng tương tác bằng cách sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện khả năng nhận diện và trả lời các câu hỏi phức tạp hơn.

Nếu độ chính xác của việc dự đoán của bạn không tốt, bạn có thể tìm cách cải thiện mô hình học máy bằng cách thu thập thêm dữ liệu và huấn luyện lại mô hình. Nếu hệ thống bảo mật của bạn không đảm bảo đủ, bạn có thể tìm cách tăng cường bảo mật bằng cách triển khai các giải pháp bảo mật tiên tiến hơn.

5. Làm việc với tích hợp hệ thống

Triển khai AI trong ứng dụng di động đòi hỏi tích hợp với các công nghệ và dịch vụ khác. Vì vậy, bạn cần phải đảm bảo rằng giải pháp AI của bạn có khả năng tích hợp với các công nghệ khác một cách dễ dàng. Điều này giúp bạn tận dụng tối đa những tiện ích mà các công nghệ khác đem lại và giúp tăng cường chức năng của ứng dụng của bạn.

Nhiều khả năng, ứng dụng dựa trên AI của bạn sẽ lấy dữ liệu từ một số nguồn khác hoặc sử dụng các công cụ của bên thứ ba. Trong trường hợp này, bạn sẽ phải đối mặt với việc triển khai API hoặc chuyển sang các công nghệ tích hợp tùy chỉnh. Ứng dụng của bạn càng phức tạp và thông minh thì càng có nhiều khả năng API sẽ là không đủ.

6. Theo dõi kết quả

Sau khi triển khai AI trong ứng dụng di động, việc theo dõi kết quả là rất quan trọng để đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa hệ thống. Để đạt được điều này, bạn cần phải đưa ra các chỉ số đo lường và thực hiện việc giám sát chặt chẽ.

Các chỉ số đo lường có thể bao gồm số lượng người dùng, số lần sử dụng ứng dụng, thời gian sử dụng, số lượng tương tác của người dùng, tỷ lệ chuyển đổi, độ chính xác của mô hình AI, và nhiều hơn nữa. Nếu bạn không biết những chỉ số nào quan trọng, bạn có thể tham khảo các báo cáo và tài liệu liên quan đến lĩnh vực của bạn hoặc tìm kiếm ý kiến ​​đóng góp từ chuyên gia.

Trên đây, Bizfly đã chia sẻ tới bạn 7 cách sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong phát triển mobile app và cách triển khai công nghệ này nhằm cải thiện trải nghiệm người dùng. Hy vọng những thông tin bổ ích trên sẽ giúp ích được cho doanh nghiệp gia tăng chuyển đổi và tăng trưởng doanh thu.