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第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 18
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Modern Web

PM 觀點 - 30 天 redesign 心目中的 LINE系列 第 18

【Day18】從電商、社群、醫療到法務,談談無所不在的演算法與創新應用

歡迎追蹤,一起在 30 天完成心目中的 LINE redesign

昨天提到演算法的定義,今天將接著聊在生活之中,具體會經常遇到哪些演算法,有興趣的人也可以參考 John MacCormick 所著的「改變世界的九大演算法」一書。

會接觸到演算法,除了本身就對科技發展與 AI 相關議題感興趣,也因為之前做過一個搜尋型對話機器人的專案。整個流程大概是,機器人在收到使用者的語句後,要分析 intent 並回傳相關查詢結果。這跟一般搜尋不同的地方在於,一般搜尋只是進行關鍵字的匹配,而在當次的專案,則是要做到:

  • 了解使用者問什麼 ➜ 語意分析、進階提問與互動
  • 提供使用者想要的資料 ➜ 資料清洗、歸類、建立機器學習模型
  • 確認使用者是否覺得此資料有幫助 ➜ 接受回饋、持續優化

話說,或許是本身比較目標導向的性格,我自己在學東西時,除了一開始要先掌握這是什麼(what),接著會非常關注想達成的目標、為什麼要達成這個目標(why)與期望的使用情境(who&where&when)為何,因此這篇也是談與應用相關的議題。



Image Credit: Unsplash,只是想放一張看起來很厲害的圖 XD

前一篇提到,在電商等領域加入演算法機制是為了:

讓產品服務更像個「人」,甚至更像個「貼心的人」,進而提供更好的使用者體驗、並轉換成相關營收與變現。

而所謂貼心,就是試著透過使用者的行為軌跡、以及與該使用者相似輪廓的人的行為軌跡,去協助或預測,在適當時機,主動觸發或滿足使用者的真實需求。

其實這就是指個性化演算法,不再是千篇一律的內容,而是透過演算法做到個人化推薦,讓每個人可以多看到自己會關注或感興趣的議題,能應用的領域如下:

  • 線上搜尋:如同 Google,透過演算法將最有價值的搜尋結果排序前方,讓使用者覺得可以在這個平台找到他想要的內容,離不開、自然就會留下來(retension)並創造更大的流量。
  • 新聞:推薦使用者可能感興趣的議題,增加黏著度與服務使用時間。
  • 電子商務/觀光旅遊:推薦使用者可能感興趣的商品、或是通常購買 A 商品會需要搭配哪些其他商品才算是完整購買,吸引使用者進行相關加購並提高客單價。
  • 人資徵才:分析過往成功率取的使用者的特質與背景(會被錄取表示符合某些條件的即是企業要用的人才),例如: Amazon 以 AI 協助篩選履歷,不過這個作法後來有爭議也有做調整,因為在 Amazon 職員是男性多於女性及種種原因,結果機器自己解讀為男性較能被錄取,如果求職者是女性,反而會被扣,而這顯然是機器學習過程的偏差。
  • 社群交友:依著使用者的喜好、特質、交友習慣與背景,交叉推薦他可能會比較感興趣的對象,並增加使用者使用服務的信心(這也是 redesign 貼文串會運用到的)
  • 法院判案:分析過往案例,預測未來類似案件的判決結果。
  • 醫學診斷:在去識別化的情況下,以大數據分析病人的 x 光片與病例,讓 AI 幫助醫生事別有些人眼較難看出來的小陰影或問題,並有效提升診斷速度與成功率。
  • 金融運作:還款能力的驗證與分析。此外,在保險金融或放貸相關服務,也很適合結合智能合約等技術。
  • 智慧生活:當使用者的作息與個人生活習慣有跡可循,就可以在適當的時機進行相關安置與服務。例如,滿足什麼條件時,自動調節室溫與空氣品質、運行掃地機器人、沖泡咖啡、預熱烤箱......等。

如果平常有在關注科技新聞,就可以看到與上述相關甚至更多的應用與說明。每每講到這些,其實內心都有點澎湃,當生活方式被改變,就是世界在改變,或許,這就是軟體與服務設計讓我如此著迷之所在吧:)


謝謝你的瀏覽。如果你也喜歡我的分享,歡迎點擊追蹤或訂閱接收更新通知,一起體驗 30 天完成心目中的 LINE redesign。如果有任何指點與建議,也歡迎留言交流,一起激盪更好的優化與創意。

我們明天見:)


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1 則留言

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dongon
iT邦新手 5 級 ‧ 2020-10-01 23:56:51

很棒,期待明天。

Rafeni iT邦新手 5 級 ‧ 2020-10-02 15:35:07 檢舉

感謝 dongon /images/emoticon/emoticon24.gif

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