人们厌倦了必须使用多个移动应用程序来完成同样的工作,就像三个不同的航空公司应用程序一样,办理登机手续并以不同方式获得登机牌。更好的方法是提供相同的功能,但通过移动消息传递上最流行的应用程序。消息传递有三个引人注目的元素:即时、表达能力和会话性,无需培训。由于人工智能和自然语言处理技术的进步,人们将使用FacebookMessenger、GoogleHome等语音助手提问并从智能机器人那里获得答案。

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开发人员使用新的智能机器人构建云服务,可以快速构建了解客户意图的机器人、维护会话状态,并在与后端系统集成时智能响应。想象一下您在电影中看到的一件衣服的照片,然后将其传递给您最喜爱的服装店的机器人,该机器人使用图像识别和人工智能来推荐类似的服装。员工也可以成为机器人的巨大受益者,例如询问他们已经离开了多少假期,提交服务台门票或订购替换笔记本电脑,系统甚至知道员工拥有哪些笔记本电脑。该计算机符合条件,可根据订单提供状态更新。鉴于对您自己的员工群体进行更宽容的测试,开发人员可能首先使用他们的“创造性”功能来构建和测试他们所面临的机器人。

3.按钮消失:AI成为应用程序界面

人工智能成为UI,意味着与应用程序和服务的同步、请求-响应模型逐渐消失。智能手机仍然是“低智商”,因为你必须拿起它们,启动一个应用程序,要求什么,并得到回应。在新一代智能应用程序中,该应用程序将启动与推送通知的交互。让我们更进一步,使用人工智能应用程序、当、在哪里以及如何时,机器人或虚拟个人助理将知道该怎么做、。去做就对了。两个例子:

费用审批流程将关注您的报销模式并启动99%的自动审批费用报告,这只会让您注意到需要您注意的罕见报告。

分析应用程序了解基础数据,业务用户提出的问题以及公司其他用户在同一数据集上的问题,并提供分析师可能没有想到的新见解。当组织收集更多数据时,人工智能可以帮助我们理解需要提供的数据。开发人员需要确定哪些数据对其业务应用程序很重要,如何观察和学习交易,以及哪些业务决策将从这种主动的人工智能中获益最多并开始实验。嵌入式AI可以预测您的需求,在适当的时间通过正确的媒体发布信息和功能,包括在您需要之前自动执行您今天手动完成的许多任务。

4.机器学习采用实际的、特定领域的用途

机器学习正从晦涩的数据科学领域转移到主流应用程序开发领域,这都是因为在流行的平台上可以预先构建模块的可用性,而且在处理大型的历史数据集时,它非常有用。通过机器学习,最有价值的洞察力来自于背景,你以前做过什么,你问过什么问题,别人在做什么,正常的和反常的活动是什么。

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但是要想有效,机器学习必须在一个领域特定的环境中进行调整和训练,该环境包括它将分析的数据集和它将回答的问题。例如,设计用于识别安全分析师异常用户行为的机器学习应用程序将与设计用于优化工厂机器人操作的机器学习应用程序非常不同,这可能与基于微服务的应用程序的依赖映射的设计非常不同。

开发人员需要更加了解领域特定的用例,了解要收集什么数据,应用什么样的机器学习算法,以及要问什么问题。开发人员还需要评估特定领域的SaaS或打包应用程序是否适合给定的项目,因为需要大量的培训数据。

使用机器学习,开发人员可以构建智能应用程序来生成建议、预测结果或做出自动化的决策。

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