Усовершенствование приложений с помощью искусственного интеллекта

  • 9 мин

В этом уроке вы узнаете о важности технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в процессе инноваций и клиентском интерфейсе.

Машинное обучение и искусственный интеллект для создания ценности

Машинное обучение и ИИ являются большими ресурсами для улучшения взаимодействия с клиентами и партнерами. Tailwind Traders оценивает эти функции приложения как способ повышения взаимодействия с пользователем и повышения бизнес-ценности.

Помимо преобразования основных приложений электронной коммерции в архитектуру микрослужб, компания хочет внедрить новые функциональные возможности для улучшения взаимодействия с клиентами. В настоящее время у них нет сотрудников с навыками обработки и анализа данных. В будущем планируется нанять новых сотрудников, однако на данном этапе требуется определить меры, направленные на получение быстрых результатов по повышению конкурентоспособности интернет-магазина компании.

Tailwind Traders рассматривает четыре возможности:

  • Внедрение подсистемы рекомендаций для увеличения перекрестных продаж.
  • Включение чата поддержки для улучшения взаимодействия с пользователем при возникновении проблем.
  • Перепроектирование поисковой системы, чтобы сократить время, необходимое для клиентов, чтобы найти продукты.
  • Анализ отзывов продуктов для лучшего понимания тональности клиентов.

Компании Tailwind Traders требуется оценить, какие технологии Azure могут помочь ей начать процесс по внедрению машинного обучения и искусственного интеллекта в приложения.

Машинное обучение и ИИ в Azure

Azure предлагает ряд средств и служб, помогающих организациям быстро внедрять функции машинного обучения и ИИ в свои приложения, а также снизить затраты.

Службы ИИ Azure

Службы ИИ Azure содержат предварительно созданные модели, которые не требуют опыта машинного обучения для внедрения функций ИИ в приложение. Службы ИИ Azure охватывают множество областей, таких как зрение, речь, язык, решение и поиск. Эти службы легко использовать, поэтому организации могут внедрять возможности ИИ без обширных навыков в сфере машинного обучения.

Tailwind Traders видит высокий потенциал в службах ИИ Azure, так как его отдел обработки и анализа данных не полностью работает. Компания оценивает эти функции для инноваций приложения электронной коммерции:

  • Персонализатор. Организации могут использовать эту функцию, чтобы узнавать предпочтения конкретных пользователей и предлагать им персональные рекомендации. Некоторые клиенты выбирают продукты с быстрой доставкой, тогда как другие клиенты предпочитают продукты со скидкой. Персонализатор использует тип алгоритма машинного обучения, называемого обучением с подкреплением, что не требует обучения огромных объемов данных. Tailwind Traders заинтересован в Персонализаторе, так как он еще не имеет такого типа данных.
  • Анализ текста. Многие пользователи пишут отзывы на продукты. Организации могут анализировать отзывы, чтобы находить недовольных клиентов. Сосредоточившись на этих клиентах, можно сократить отток клиентов и повысить лояльность.
  • Переводчик. Отзывы на продукты могут быть эффективным средством продаж, но они полезны только клиентам, которые понимают язык, на котором они написаны. Использование служб перевода в режиме реального времени позволило бы Tailwind Traders отображать отзывы о продуктах любым пользователям независимо от их родного языка.

Другие функции ИИ Azure имеют потенциал для Tailwind Traders, но компания решила начать с предыдущих трех. По их оценкам, эти возможности отражают оптимальное сочетание потенциальной выгоды и усилий на их реализацию.

Поиск ИИ Azure помогает внедрять интеллектуальный анализ знаний и гибкие поисковые системы в приложения с небольшими усилиями по написанию кода. Служба не только может индексировать большие объемы данных, но и обогащать информацию, доступную для поиска.

Одной из областей, в которых требуется улучшить приложение Tailwind Traders, является поиск продуктов. Клиенты тратят слишком много времени на поиск нужного продукта. Замена существующей поисковой системы с помощью службы "Поиск ИИ Azure" может позволить компании предоставлять широкие элементы управления поиском, такие как фасетная навигация (фильтры с несколькими категориями), настройка релевантности и автозавершение.

Пользователи Интернета привыкли к сложным поисковым системам, поэтому Tailwind Traders не может позволить себе и дальше предлагать устаревшие функции в текущей версии платформы электронной коммерции. К счастью, поиск по искусственному интеллекту Azure предлагается в качестве набора API, которые позволяют быстро создавать MVP.

Служба Azure Bot

Следующей областью, для которой опросы показали неудовлетворенность пользователей, является служба поддержки клиентов. Чаще всего клиенты жалуются, что телефонная линия занята, а проблемы решаются очень долго.

Компания Tailwind Traders рассматривает использование Службы Azure Bot для реализации системы поддержки на основе чата, благодаря которой пользователи смогут быстрее разрешать свои вопросы, а компания сократит расходы в этой сфере. Службу Azure Bot можно реализовать с помощью различных языков, таких как C#, JavaScript и Python. Разнообразие языков упрощает поиск разработчиков в организации, которые могут использовать знакомый язык программирования для создания функций чата.

Azure Служба Bot можно реализовать в различных каналах, но компания в основном заинтересована в предложении в качестве веб-чата для пользователей, которые посещают веб-сайт электронной коммерции.

Машинное обучение Azure

Машинное обучение Azure упрощает создание пользовательских моделей машинного обучения, развертывание этих моделей в рабочей среде и управление различными версиями всех развернутых в организации моделей.

Машинное обучение Azure упрощает работу специалистов по обработке и анализу данных, помогая им совместно использовать результаты экспериментов и управлять различными моделями в требуемом масштабе. Оно позволяет уточнять модели с помощью настройки гиперпараметров и даже создавать их, используя автоматизированного обучение. Затем он может развернуть выбранные модели в кластерах Kubernetes, чтобы предложить высокомасштабируемые API корпоративного класса, которые могут запускать модели машинного обучения организации в рабочей среде.

Tailwind Traders рассматривает возможность использования пользовательских моделей для рекомендаций продуктов следующего поколения, которые будут более сложными, чем функция рекомендаций в службах ИИ Azure. Однако это улучшение возможно только в том случае, если в организации существуют знания по обработке и анализу данных.

Анализ Tailwind Traders

Tailwind Traders сформулирует гипотезу о том, что "подсистема рекомендаций увеличит перекрестные продажи". В идеале Tailwind Traders будет использовать службу Машинное обучение Azure для создания подсистемы рекомендаций, которая адаптирована к потребностям организации. Однако в настоящее время компания не располагает специалистами по обработке и анализу данных.

На данный момент компания решает использовать функцию Персонализатора в службах ИИ Azure для обогащения приложения без необходимости для специалистов по обработке и анализу данных. Если гипотеза проверена, команда по обработке и анализу данных, которая в конечном итоге наняла, может развивать прототип с помощью пользовательских моделей машинного обучения, созданных с помощью Azure. Пример приведен в статье о создании API рекомендаций в реальном времени в Azure.

Кроме того, компания решает проверить существующую гипотезу вокруг создания чата поддержки с помощью Azure Служба Bot и улучшения сайта электронной коммерции с помощью поиска ИИ Azure. Оба прототипа можно создать относительно легко, поэтому компания Tailwind Traders сможет быстро приступить к освоению машинного обучения и ИИ.