AI và ML là gì? Tích hợp công nghệ AI và ML vào Mobile App như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang góp phần xây dựng công nghệ của tương lai, và nhận được sự quan tâm lớn từ nhiều nhà phát triển. Hiện nay, điện thoại di động ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ được cập nhật, tích hợp những công nghệ mới nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng. Nhiều công ty phát triển ứng dụng di động đang tìm cách tích hợp AI và ML vào sản phẩm của họ để tiếp cận và chuyển đổi khách hàng một cách hiệu quả hơn.

Trong bài viết dưới đây, Bizfly sẽ giúp bạn hiểu rõ AI và ML là gì, những triềm năng của nó trong thị trường ứng dụng hiện nay, và các ví dụ về việc tích hợp AI vào trong mobile app. Cùng theo dõi ngay!

Tiềm năng của công nghệ AI và ML trong thị trường Mobile App

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang trở thành xu hướng phát triển trong thị trường phần mềm di động. Những ứng dụng được tích hợp AI và ML không chỉ giúp tăng tính năng động, giải quyết kịp thời nhu cầu của người dùng, mà còn mang đến rất nhiều lợi ích khác nhau.

Dự báo tăng trưởng thị trường phần mềm AI toàn thế giới 2019 - 2025 của Statista, cho biết:

• Ước tính đến năm 2030, công nghệ AI sẽ đóng góp khoảng 26,1% GDP ở Trung Quốc, 14,5% GDP ở Bắc Mỹ và 13,6% GDP của UAE.
• Dự báo đến năm 2030, AI trong ngành công nghệ, truyền thông và viễn thông sẽ góp phần tăng GDP toàn cầu thêm 12,5%, trong đó 5,5% nhờ tăng năng suất và 7% nhờ tăng liên quan đến cải tiến sản phẩm.
• Có khoảng 65% người dùng điện thoại thông minh tại 16 thị trường phát triển cho biết, họ đã từng sử dụng một ứng dụng có tích hợp học máy (Machine Learning) - Theo Khảo sát người tiêu dùng di động toàn cầu của Deloitte.
• 50% người dùng điện thoại thông minh nhận được lợi ích từ tiên đoán văn bản (predictive text) khi nhập văn bản trên điện thoại.

Doanh thu phần mềm AI theo khu vực, thị trường toàn cầu 2019-2025 (Nguồn: Omdia)

Theo Xu hướng ngành AI 2020 - 2027 của Emergen Research cũng đã dự đoán rằng, quy mô Thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu được định giá 29,50 tỷ USD vào năm 2019 và được dự đoán sẽ đạt 348,99 tỷ USD vào năm 2027 với tốc độ CAGR là 36,2%.

Trên đây chỉ là một vài thống kê về sự phát triển của công nghệ AI hiện nay, và còn rất nhiều các dữ liệu khác cho thấy tiềm năng rất lớn của AI và ML. Điều này mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức với nhiều doanh nghiệp khi muốn bước chân vào một lĩnh vực đầy tiềm năng như mobile app.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một phần của lĩnh vực khoa học máy tính, nghiên cứu về khả năng của máy tính để thực hiện các tác vụ thông minh như con người.

Về mặt kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng logic để thực hiện quy trình hiệu quả. Với AI, bạn có thể xây dựng một hệ thống trong ứng dụng của bạn có thể học hỏi từ các mẫu hành vi người dùng theo khung quy tắc nếu-thì (if-then), cây quyết định (decision tree), và các yếu tố quan trọng khác để bắt chước trí thông minh của con người.

Trong mobile app, AI có thể được sử dụng để xác định các đề xuất dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng, đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp với sở thích của họ, tăng cường tính bảo mật và đem lại những trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.

Ví dụ: Instagram nghiên cứu các mẫu hành vi người dùng để đề xuất nội dung mà người dùng sẽ thích, nó sẽ hiển thị cho bạn các bài đăng từ việc theo dõi các hoạt động của bạn trên Instagram.

AI có thể giúp ứng dụng phát hiện, phân tích và dự đoán các xu hướng và hành vi của người dùng, tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn

Học máy (ML) là gì?

Học máy (Machine Learning - ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), là kỹ thuật giúp cho các hệ thống máy tính học hỏi và cải thiện theo dữ liệu tương lai. ML sử dụng các thuật toán cho phép tự động nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Những mẫu đó sau đó được sử dụng để dự đoán dữ liệu trong tương lai, hoặc để giúp thực hiện việc ra quyết định tiếp theo.

Ví dụ: Khi bạn nhập ảnh Mèo vào Google, nó sẽ tập hợp tất cả dữ liệu được phân loại là Mèo, xác minh thông qua AI và trả lại kết quả phù hợp cho bạn.

Những lợi ích khi tích hợp AI và ML vào Mobile App

Tích hợp công nghệ AI và ML vào mobile app mang lại nhiều lợi ích cho người dùng và doanh nghiệp. Những lợi ích phổ biến bao gồm:

Khả năng suy luận

AI và ML đang truyền sức mạnh suy luận vào các giải pháp. Nói một cách đơn giản, nhà phát triển đang dạy phần mềm tự học bằng cách phân tích hành vi của người dùng và phục vụ tốt nhất cho họ.

Ví dụ như Google Maps, nếu bạn đã sử dụng Google Maps để di chuyển đến cùng 1 địa điểm nhiều lần, bạn có thể nhận thấy rằng ứng dụng này đưa ra các tuyến đường khác nhau dựa vào tình trạng giao thông. Google Maps đã học cách cung cấp tuyến đường tốt nhất bằng cách nghiên cứu dữ liệu người dùng.

Đây là bản chất cách thức hoạt động của AI: Nó sử dụng các kỹ năng suy luận cơ bản được cung cấp bởi dữ liệu thời gian thực để đưa ra giải pháp tốt nhất.

Trải nghiệm được cá nhân hóa

Điểm mạnh của AI là khả năng đánh giá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ các nguồn dữ liệu như phương tiện truyền thông xã hội, cụm từ tìm kiếm, xếp hạng tín dụng... Sau đó, dữ liệu này sẽ được sử dụng để cung cấp các đề xuất được thiết kế riêng cho từng thiết bị của người dùng.

ML sẽ cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi mà AI cần để đưa ra các đề xuất đó, như:

• Người dùng là ai?
• Sở thích của họ là gì?
• Họ có bao nhiêu tiền?
• Họ sử dụng ngôn ngữ địa phương nào để mô tả sản phẩm?

...

Một ví dụ dễ thấy là Youtube, nền tảng này sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để đánh giá sở thích của người dùng, từ đó cung cấp các đề xuất tốt nhất cho họ.

Youtube là một ví dụ điển hình về ứng dụng AI và ML vào nền tảng để đưa ra các đề xuất video cho người dùng

Hiểu hành vi của người dùng

Khi hiểu được hành vi của người dùng, các ứng dụng sở hữu AI và ML sẽ dẫn đầu trong các cuộc cạnh tranh. Điều này mang lại tỷ lệ hài lòng cao hơn cho khách hàng khi họ nhìn thấy các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa trên internet. Ví dụ: AI và ML được ứng dụng trong ngành thương mại điện tử bằng cách đề xuất những sản phẩm tốt nhất trên các sàn thương mại điện tử cho người mua.

Tìm kiếm nâng cao

Tất cả dữ liệu người dùng, bao gồm các hành động điển hình, thường xuyên, có thể được truy cập thông qua các thuật toán tìm kiếm. Nó kết hợp với dữ liệu hành vi, có thể được sử dụng để nâng cao chức năng tìm kiếm trong ứng dụng của bạn.

Điều này giúp ứng dụng trả kết quả tốt hơn và phù hợp hơn với ngữ cảnh, đồng thời giúp người dùng tìm kiếm dễ dàng hơn và tốn ít thời gian hơn. Ngoài ra, AI và ML có thể hỗ trợ triển khai tìm kiếm bằng cử chỉ hoặc tìm kiếm bằng giọng nói để cải thiện hiệu suất ứng dụng của bạn hơn nữa.

Bảo mật tốt hơn

Các ứng dụng tích hợp AI được hỗ trợ bởi ML cung cấp khả năng xác minh ứng dụng an toàn và hiệu quả hơn. Hơn nữa, bảo mật nâng cao này hoạt động như một công cụ tiếp thị mạnh mẽ. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu sinh trắc học (ví dụ như vân tay) như một bước xác minh.

Gần đây, nhận dạng khuôn mặt đã có ​​​​sự phổ biến tăng vọt. Vì lý do đơn giản: nó cải thiện bảo mật đồng thời tăng tốc quá trình đăng nhập. Ngoài ra, nó giúp bảo vệ dữ liệu khỏi các nguồn không xác định khác.

Các tính năng như Face ID, Touch ID giúp tăng cường bảo mật đồng thời giúp quá trình đăng nhập trở nên thuận tiện hơn

Phòng chống gian lận

Gian lận là mối quan tâm chung của tất cả các ngành, nhưng nó đặc biệt được các chuyên gia tài chính ngân hàng quan tâm. ML đặc biệt hữu ích ở đây, nơi nó có thể giảm thiểu khả năng vỡ nợ, kiểm tra gian lận, gian lận thẻ tín dụng,vv... Bên cạnh đó, nó cung cấp khả năng phân tích rủi ro của một cá nhân, cũng như khả năng trả nợ của họ.

Các lợi ích khác

Ngoài những lợi ích nêu trên, cũng không thể không kể tới những lợi ích dễ thấy khác của AI và Ml, bao gồm:

• Khả năng hoàn thành nhanh các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
• Tăng cường độ chính xác và đầy đủ.
• Cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
• Tương tác thông minh hơn với người dùng.
• Giữ chân người dùng tốt hơn.

Làm thế nào để tích hợp công nghệ AI và ML vào Mobile App?

Việc tích hợp ML và AI trong các ứng dụng di động đòi hỏi một số trình độ chuyên môn nhất định. Nhiều công ty thiết kế và phát triển app cho Android và iOS đang tích cực nghiên cứu các cơ hội để có thể kết hợp giữa AI và ML trên các ứng dụng của họ. Dưới đây là cách giúp bạn có thể tích hợp công nghệ AI và ML vào hệ thống của mình:

1. Xác định các loại vấn đề mà AI & ML có thể giải quyết

Trước khi bạn đầu tư và ML và AI, bạn phải hiểu những hệ thống này có thể làm gì. Cả ML và AI đều là những công cụ mạnh mẽ và có khả năng tăng cường các giải pháp hiện có của bạn, nhưng chỉ khi bạn hiểu chúng trước, đầu tiên hãy:

• Tham khảo ý kiến ​​của các chuyên gia AI, tài nguyên trực tuyến và các thông tin khác.
• Nâng cao kiến ​​thức của bạn bằng cách khám phá các công cụ và công nghệ hiện có.
• Khám phá Case study trong ngành của bạn để xem những người khác đã triển khai thành công AI và ML vào sản phẩm của họ như thế nào.

Sau đó, bạn có thể bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề và mối quan tâm chính cần được cải thiện. Ví dụ: dịch vụ hỗ trợ khách hàng được cải thiện bằng cách tích hợp chatbot trong ứng dụng. Bạn cũng có thể cải thiện hệ thống an ninh của ứng dụng,...

2. Chuẩn bị dữ liệu

Bắt đầu bằng cách xác định nguồn dữ liệu. Thu thập dữ liệu không có nghĩa là bạn phải thu thập tất cả dữ liệu từ các nguồn. Bạn chỉ cần giữ lại những nguồn dữ liệu có thông tin chính xác, quan trọng để thu thập. Chọn lọc và sắp xếp dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong công tác chuẩn bị các bộ dữ liệu phù hợp.

Lập kế hoạch dữ liệu theo cách tốt nhất có thể và tạo khung decision tree trong dữ liệu được lưu trữ để tạo các mẫu. Tinh chỉnh và sắp xếp dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị các dữ liệu phù hợp.

3. Chỉ dựa vào API là không đủ

Ban phải thuê nhà phát triển app IOS hay Android? Hầu hết trong số những nhà phát triển này có thể chỉ dựa vào API. Tuy nhiên, để tích hợp AI và ML vào ứng dụng, bạn cần thuê các nhà phát triển là kỹ sư dữ liệu và không chỉ dựa vào API để khám phá những cơ hội AI/ML. Ngoài ra, bạn có thể sẽ phải xây dựng API thông minh của riêng bạn, nếu muốn xây dựng giải pháp AI bền vững cho ứng dụng của mình 

4. Tích hợp các chỉ số đo lường

Bạn nên tích hợp các chỉ số đo lường trong các giải pháp AI và ML của mình. Bởi, bạn không thể mở rộng phạm vi để cải thiện các giải pháp nâng cao của mình nếu không biết các giải pháp đó hoạt động như thế nào.

Những công nghệ AI hàng đầu cho Mobile App hiện nay

Có nhiều công nghệ liên quan đến AI mà bạn có thể tích hợp vào ứng dụng của mình. Hiện nay, có 3 công nghệ phổ biến thường được tích hợp rất nhiều trên mobile app, gồm có:

• Nhận dạng giọng nói: Người dùng muốn thực hiện các tác vụ của họ mà không cần dùng tay bấm vào điện thoại. Việc họ có thể gọi cho mọi người chỉ bằng giọng nói là điều vô cùng thú vị, bạn có thể thêm tính năng nhận dạng giọng nói vào ứng dụng của mình.
• Chatbot: Để có trải nghiệm khách hàng tuyệt vời và trải nghiệm AI phong phú trong ứng dụng của bạn.
• Sinh trắc học: Ví dụ tuyệt vời về AI và ML là sinh trắc học, bạn có thể gia tăng mức độ bảo mật trên ứng dụng.

Chatbot là công nghệ phổ biến có liên quan đến AI mà rất nhiều doanh nghiệp tích hợp vào ứng dụng của mình

Ví dụ về một số ứng dụng có tích hợp ML

Netflix

Netflix là một trong những ứng dụng xem phim được ưa chuộng nhất trên toàn thế giới, với hàng triệu người dùng trên khắp hành tinh. Người dùng Netflix khám phá các chương trình hay thông qua hệ thống đề xuất được xử lý bằng thuật toán ML. Điều này giúp Netflix giữ chân người dùng của mình và đồng thời thu hút thêm người dùng mới.

Uber

Uber là một ứng dụng di chuyển được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu. Để cải thiện trải nghiệm người dùng, Uber sử dụng ML để dự đoán thời gian đến điểm đón và tính giá cước phù hợp. Điều này giúp cho người dùng có thể biết chính xác khi nào xe đến và biết trước được giá cước của chuyến đi của mình.

Google Maps

Google Maps sử dụng ML để đưa ra các đề xuất tìm kiếm và tính toán đường đi phù hợp cho người dùng. Điều này giúp cho người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm địa điểm và định hướng di chuyển một cách chính xác và nhanh chóng.

Tính năng hỗ trợ chỉ đường, tìm tuyến đường và điều hướng xe máy trên Google Maps dựa trên AI và ML

Amazon

Amazon sử dụng ML để đề xuất các sản phẩm phù hợp với sở thích và hành vi mua hàng của người dùng. Điều này giúp cho người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và mua sản phẩm mà họ yêu thích một cách nhanh chóng và thuận tiện.

Facebook

Facebook là một trong những mạng xã hội lớn nhất thế giới, với hàng tỉ người dùng trên toàn thế giới. Để cải thiện trải nghiệm người dùng, Facebook sử dụng các thuật toán học máy để đề xuất các nội dung phù hợp với sở thích và hành vi của người dùng. Các thuật toán này còn được sử dụng để kiểm soát các nội dung không phù hợp hoặc vi phạm chính sách của Facebook.

Trên đây, Bizfly đã cung cấp cho bạn những kiến thức về AI, ML và những ứng dụng của nó trong phát triển mobile app, đồng thời chia sẻ cách làm thế nào để tích hợp công nghệ AI, ML vào ứng dụng. Hy vọng những thông trên sẽ có ích, giúp bạn phát triển ứng dụng một cách hiệu quả.