Alkalmazások infuse with AI

  • 9 perc

Ebben a leckében megismerheti a gépi tanulás és az AI-technológiák fontosságát az innovációs folyamatban és az ügyfélélményben.

Gépi tanulás és AI az érték létrehozásához

A gépi tanulás és az AI nagyszerű eszköz az ügyfelekkel és partnerekkel való interakció javítására. A Tailwind Traders ezeket az alkalmazásfunkciók kiértékelését végzi a felhasználói élmény fokozása és az üzleti érték növelése érdekében.

A vállalat amellett, hogy fő e-kereskedelmi alkalmazásait mikroszolgáltatás-architektúrává alakítja át, új funkciókat szeretne bevezetni az ügyfélélmény javítása érdekében. Jelenleg nem rendelkeznek adatelemzési ismeretekkel rendelkező személyzettel. A jövőben új munkatársakat fognak felvenni, de addig is a vállalatnak azonosítania kell a gyors nyeréseket, amelyek segíthetnek a webáruház versenyképességének javításában.

A Tailwind Traders négy lehetőséget értékel ki:

  • Javaslatmotor beágyazása a keresztértékesítések növelése érdekében.
  • Támogatási csevegést is tartalmaz a felhasználói élmény javítása érdekében, ha problémák merülnek fel.
  • A keresőmotor újratervezése, hogy lerövidítse az ügyfelek számára a termékek kereséséhez szükséges időt.
  • Termékértékelések elemzése az ügyfelek véleményének jobb megértése érdekében.

A Tailwind Tradersnek ki kell értékelnie, hogy mely Azure-technológiák segíthetnek a vállalatnak abban, hogy gépi tanulással és AI-vel kezdje meg az alkalmazását.

Gépi Tanulás és AI az Azure-ban

Az Azure olyan eszközöket és szolgáltatásokat kínál, amelyekkel a szervezetek gyorsabban és alacsonyabb költséggel fejleszthetik a gépi tanulást és az AI-funkciókat az alkalmazásokban.

Az Azure AI-szolgáltatásai

Az Azure AI-szolgáltatások előre összeállított modelleket tartalmaznak, amelyek nem igényelnek gépi tanulási szakértelmet az AI-funkciók alkalmazáshoz való bevezetéséhez. Az Azure AI-szolgáltatások számos területet felölelnek, például a látást, a beszédet, a nyelvet, a döntést és a keresést. Könnyen használható, így a szervezetek széles körű gépi tanulási készségek nélkül használhatják az AI erejét.

A Tailwind Traders nagy potenciált lát az Azure AI-szolgáltatásokban, mivel az adatelemzési részlege nem működik teljes mértékben. A vállalat ezeket a funkciókat értékeli az e-kereskedelmi alkalmazás innovációja érdekében:

  • Személyre szabó: A szervezetek ezzel a funkcióval megismerhetik, hogy mely felhasználók melyik termékeket részesítik előnyben, és hogy finomhangolt, egyéni javaslatokat tegyenek. Egyes ügyfelek a gyors szállítással rendelkező termékeket részesítik előnyben, míg más ügyfelek az eladásra kínált termékeket részesítik előnyben. A Personalizer egy gépi tanulási algoritmust, az úgynevezett megerősítési tanulást használ, amely nem igényel nagy mennyiségű adat betanítását. A Tailwind Traders érdeklődik a Personalizer iránt, mert még nem rendelkezik ilyen típusú adatokkal.
  • Text Analytics: Sok felhasználó ír termékértékeléseket. A szervezetek elemezhetik a véleményeket, hogy megtalálják azokat az ügyfeleket, akik negatív véleményeket fejeznek ki. Ezekre az ügyfelekre összpontosítva csökkentheti az ügyfelek forgalmát, és növelheti a hűséget.
  • Translator: A termékértékelések hatékony értékesítési eszközök lehetnek, de csak azoknak az ügyfeleknek hasznosak, akik ismerik az általuk írt nyelvet. A valós idejű fordítási szolgáltatások lehetővé tennék, hogy a Tailwind Traders az anyanyelvétől függetlenül minden felhasználónak megjelenítse a termékértékeléseket.

A Tailwind Traders más Azure AI-szolgáltatásokkal is rendelkezik, de a vállalat úgy döntött, hogy az előző három szolgáltatással kezdi a szolgáltatásokat. Ennek oka az üzleti hatás lehetséges növekedése és a bevezetésükhöz szükséges alacsony erőfeszítés közötti pozitív arány.

Az Azure Cognitive Search segít a tudásbányászat és a rugalmas keresőmotorok bevezetésében az alkalmazásokban, kevés kódolási erőfeszítéssel. A szolgáltatás nem csak nagy mennyiségű adatot indexelhet, hanem bővítő elemeket is hozzáadhat a kereséshez rendelkezésre álló információk bővítéséhez.

A Tailwind Traders alkalmazás fejlesztésének egyik területe a termékkeresés. Az ügyfelek túl sok időt töltenek a keresett termék megkeresésével. Ha lecseréli a meglévő keresőmotort az Azure Cognitive Searchre, a vállalat olyan részletes keresési vezérlőket tehet elérhetővé, mint a sokoldalú navigáció (többkategóriás szűrők), a relevancia finomhangolása és az automatikus kiegészítés.

Az internetfelhasználók kifinomult keresőmotorokhoz használatosak, így a Tailwind Traders nem engedheti meg magának, hogy továbbra is a régimódi funkciókat kínálja az e-kereskedelmi platform jelenlegi verziójában. Szerencsére az Azure Cognitive Search olyan API-k készleteként érhető el, amelyek lehetővé teszik az MVP-k gyors létrehozását.

Azure Bot Service

A következő terület, ahol a felmérések felhasználói elégedetlenséget tapasztaltak, az ügyfélszolgálat. A hosszú feloldási idők és a túlterhelt telefonvonalak gyakori panaszok.

A Tailwind Traders fontolgatja , hogy az Azure Bot Service egy csevegésalapú támogatási rendszert implementál, amelyben a felhasználók gyorsabban, alacsonyabb költséggel oldhatják meg a problémáikat. Az Azure Bot Service számos nyelven implementálható, például C#, JavaScript és Python nyelven. A különböző nyelvek megkönnyítik a szervezet azon fejlesztőinek megtalálását, akik ismerős programozási nyelv használatával hozhatják létre a csevegési funkciókat.

Az Azure Bot Service különböző csatornákon implementálható, de a vállalat elsősorban webes csevegésként szeretné kínálni az e-kereskedelmi webhelyet meglátogató felhasználók számára.

Azure Machine Learning

Az Azure Machine Tanulás megkönnyíti az egyéni gépi tanulási modellek létrehozását, a modellek éles környezetben való üzembe helyezését és az összes üzembe helyezett modell verzióinak kezelését a szervezetben.

Az Azure Machine Tanulás megkönnyíti az adattudósok munkáját azáltal, hogy segít nekik megosztani a kísérlet eredményeit, és különböző modelleket nagy méretekben kezelni. Hiperparaméter-finomhangolással finomíthatja a modelleket, és akár újakat is létrehozhat automatizált tanulással. Ezután üzembe helyezheti a kiválasztott modelleket a Kubernetes-fürtökön, hogy nagy skálázható, nagyvállalati szintű API-kat kínáljon, amelyek éles környezetben futtathatják a szervezet gépi tanulási modelljeit.

A Tailwind Traders egyéni modellek használatát fontolgatja egy következő generációs termékajánlítóhoz, amely kifinomultabb lenne, mint az Azure AI-szolgáltatások Ajánló funkciója. Ez a javulás azonban csak akkor lehetséges, ha az adatelemzési szakértelem a szervezetben létezik.

Tailwind Traders-elemzés

A Tailwind Traders azt a hipotézist fogalmazza meg, hogy "egy javaslatmotor növelné a keresztértékesítéseket". Ideális esetben a Tailwind Traders az Azure Machine Tanulás szolgáltatással hozna létre egy, a szervezet igényeire szabott javaslati motort. A vállalat azonban jelenleg nem rendelkezik adatelemzési szakértelemmel.

A vállalat egyelőre úgy dönt, hogy az Azure AI-szolgáltatások Személyre szabása funkciójával bővíti az alkalmazást anélkül, hogy adattudósok kellenek. Ha a hipotézis érvényesítve van, a végül felbérelt adatelemzési csapat fejlesztheti a prototípust az Azure-ral készült egyéni gépi tanulási modellekkel. Erre példa a cikkben egy valós idejű javaslati API létrehozása az Azure-ban.

Emellett a vállalat úgy dönt, hogy érvényesíti a meglévő hipotézist az Azure Bot Service-lel folytatott támogatási csevegés létrehozása és az e-kereskedelmi webhely fejlesztése az Azure Cognitive Search használatával. Mindkét prototípus viszonylag alacsony erőfeszítéssel készíthető, így a Tailwind Traders teljes sebességgel megkezdheti a gépi tanulást és az AI-t.