Neuron Solutions
  • Szolgáltatások
  • Digitális Munkavállalók
  • GenAI megoldások
  • AI Training Academy
  • Iparágak
  • Projektek
  • Blog
  • Rólunk
  • Kapcsolat
  • Magyar
    • Magyar
    • English
    • Deutsch
2021.10.20

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban
2021.10.20

Gyula kollégánk „AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban” címmel adott elő a Stylers Group és a BrainingHub rendezésében megtartott Protechtor előadás sorozaton 2021. szeptember 30-án.

Az ajánlómotor olyan rendszer, amely az adatok elemzése alapján termékeket, szolgáltatásokat, információkat javasol a felhasználóknak. Ettől függetlenül az ajánlás számos tényezőből, például a felhasználó előzményeiből és a hasonló felhasználók viselkedéséből is származhat.

Az ajánlórendszerek gyorsan a szolgáltatók és kereskedők hasznos eszközévé váltak, hogy az ügyfeleik termékválasztását segítse. Az információáradat és termék túlkínálat világában az ajánlómotor hatékony módot biztosít a vállalatok számára, hogy személyre szabott információkat és megoldásokat nyújtsanak a fogyasztóknak.

Egy ajánlómotor jelentősen növelheti a bevételeket, az átkattintási arányokat (CTR), a konverziókat és más kulcsfontosságú mérőszámokat. Pozitív hatással lehet a felhasználói élményre, ami magasabb ügyfél-elégedettséget és -megtartást eredményezhet.

Vegyük példaként a Netflixet. Ahelyett, hogy több ezer filmcím között kellene böngészni, a Netflix sokkal szűkebb választékot mutat be, amely valószínűleg tetszeni fog a nézőnek. Ez a képessége időt takarít meg és javítja a felhasználói élményt. Ezzel a funkcióval a Netflix alacsonyabb lemondási arányt ért el, amivel a vállalat évente mintegy egymilliárd dollárt takarított meg.

Bár az ajánlórendszereket már közel 20 éve használják az olyan vállalatok, mint az Amazon, az utóbbi néhány évben más iparágakban, például a pénzügyekben és az utazásban is elterjedt.

Ha mesterséges intelligencia (MI, AI) által megtámogatott ajánlórendszert akarunk használni a vállalatunkban a mindennapi gyakorlatban, akkor már nem feltétlenül kell magunknak a megfelelő AI technológiákat kutatnunk, illetve ilyen terméket fejlesztenünk, hanem platformok – keretrendszerek, de akár kész termékek közül is választhatunk. Ezeket az opciókat, azaz a „build or buy” skálát és a döntés szempontjait szeretnénk áttekinteni a korábban már tárgyalt ajánlórendszerek (recommendation engine) szempontjából, amelyek az e-commerce vállalatok (online szolgáltatások, webshopok) egyik legfontosabb eszközévé vált.

Az esemény során többek közt az alábbi kérdésekkel foglalkoztunk:

  1. Milyen szempontok alapján döntünk, hogy „vegyünk vagy építsünk” AI-alapú ajánlórendszert?
  2. Milyen segítséget kaphatunk a „külvilágtól” a technológiai megoldások kutatásától kezdve, a „dobozos” termékekig?
  3. Milyen technológiai kompetenciákkal kell rendelkeznünk és milyen eszközökre lesz szükségünk a különböző megközelítések és alkalmazások esetén?

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban:

Korábbi előadás: AI ajánlórendszerek típusai és megközelítései

A Protechtor rendezvény oldala ide kattintva érhető el.

 

AJÁNLATKÉRÉS

Ne maradjon le a mesterséges intelligencia legújabb megoldásairól!

Kérje blogértesítőnket, és legyen mindig naprakész korunk legfontosabb technológiájával kapcsolatban!


Előző bejegyzésTöbb egyetemen tartottunk előadást a mesterséges intelligencia gyakorlati és üzleti alkalmazásárólTöbb egyetemen tartottunk előadástKövetkező cikk A mesterséges intelligencia rövid története

Deep Reading Blog

Legfrissebb Hírek

AI kihívások és a JOG2025.06.05
Film és az AI: Új eszköz vagy valódi forradalom?2025.05.26
Digitális terapeuták – MI, mint pszichológiai segítség2025.04.29
  • Magyar
  • English
  • Deutsch
Neuron Solutions

KÖVESSEN MINKET!

Facebook Youtube Linkedin
  • Szolgáltatások
  • GenAI megoldások
  • AI Training Academy
  • Iparágak
  • Projektek
  • BLOG
  • Rólunk
  • Kapcsolat
  • Adatkezelési tájékoztató
  • Szolgáltatások
  • GenAI megoldások
  • AI Training Academy
  • Iparágak
  • Projektek
  • BLOG
  • Rólunk
  • Kapcsolat
  • Adatkezelési tájékoztató

NEURON SOLUTIONS LTD

Építész u. 8-12, H-1116 Budapest, Hungary

info@neuronsolutions.hu

NeuronBot