ระบบผู้ช่วยแนะนำคืออะไร

ระบบผู้ช่วยแนะนำใช้ส่วนย่อยของ AI ที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการกรองข้อมูลเพื่อให้คำแนะนำ เมื่อทั้งสองทำงานได้ดี ระบบผู้ช่วยแนะนำ AI จะคาดการณ์ประเภทเนื้อหาที่ผู้ใช้ต้องการได้อย่างถูกต้อง โดยอ้างอิงจากตัวเลือกที่ผ่านมา ความคิดเห็นและการมีส่วนร่วม

Netflix, Amazon, eBay และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียส่วนใหญ่ มีระบบผู้ช่วยแนะนำเพื่อช่วยให้ผู้เข้าชมสามารถค้นหาสินค้าเฉพาะที่อาจสนใจจากเนื้อหาที่มีอยู่มากมายมหาศาล โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ เช่น ผู้ช่วยแนะนำ เป็นเรื่องปกติในชีวิตประจำวันสมัยใหม่และเกือบจะเป็นสิ่งที่ทุกคนคาดหวัง อย่างไรก็ดี เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด พวกเขาต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก การฝึกโมเดล AI และพลังการประมวลผล

บางครั้ง ผู้ชมพึ่งพาระบบผู้ช่วยแนะนำโดยไม่รู้ตัว การเลือกภาพยนตร์หนึ่งเรื่องจากหลายแสนเรื่องอาจเป็นความท้าทายที่ไม่สามารถจัดการได้ แต่การเลือกภาพยนตร์หนึ่งเรื่องจาก 100 เรื่องช่วยลดความยากในการตัดสินใจ เมื่อระบบผู้ช่วยแนะนำให้คำแนะนำที่ถูกต้องและระบบตอบสนองได้ดี กระบวนการตัดสินใจเลือกสิ่งที่จะบริโภคจะดำเนินไปอย่างราบรื่น

ประโยชน์ของระบบผู้ช่วยแนะนำ

สำหรับบริษัทที่ต้องการให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย หรือต้องการสมัครรับข้อมูลหรือซื้อสินค้าอย่างต่อเนื่อง การปรับใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำ AI สามารถช่วยให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายนั้นได้ ในบางกรณี ระบบผู้ช่วยแนะนำทำหน้าที่เหมือนชั้นวางสินค้าที่กระตุ้นให้ซื้อในร้านขายของชำ ในกรณีอื่น ๆ เหมือนกับการเสนอเพิ่มเติม เช่น การป้องกันยางที่ตัวแทนจำหน่ายรถยนต์

ผู้ใช้ได้ประโยชน์เช่นกัน เนื่องจากการตัดสินใจอาจเป็นเรื่องยาก แม้ว่าผู้ใช้จะมีความคิดที่ดีเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการ แต่การคัดกรองรายการทั้งหมดที่ไม่ต้องการอาจเป็นเรื่องท้าทาย การค้นหาแคตตาล็อกภาพยนตร์ “แนวตลก” จะทำให้คุณพบตัวเลือกมากมายที่มีแนวคิดที่แตกต่างกันอย่างมาก ระบบผู้ช่วยแนะนำช่วยให้ผู้ใช้จำกัดตัวเลือก เพื่อค้นหาสิ่งที่ดึงดูดความสนใจมากที่สุด

นอกจากนี้ ผู้ช่วยแนะนำยังช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบเนื้อหาใหม่ ๆ ที่อาจไม่พบมาก่อน บริการการสตรีมเพลง เช่น Pandora และ Spotify เป็นตัวอย่างแพลตฟอร์ม ที่สมาชิกมักใช้ในการค้นหาเนื้อหาใหม่ตามความชอบของตน

ระบบผู้ช่วยแนะนำทำงานอย่างไร

ระบบผู้ช่วยแนะนำ AI มีความซับซ้อนและใช้โมเดล AI กระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง และเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข้อมูล เวิร์กโฟลว์ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสามขั้นตอนทั่วไป:

• การจำแนกประเภท: ในขั้นตอนนี้มีการใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อระบุและจำแนกองค์ประกอบต่าง ๆ ของเนื้อหา
• การค้นหาที่จดจำและคล้ายคลึง: รายการหรือวัตถุจะถูกจัดประเภทตามฟีเจอร์ที่คล้ายคลึงกัน
• การจัดอันดับ: สุดท้าย โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกแบบกว้างจัดเรียงรายการหรือวัตถุตามความเกี่ยวข้อง

สามขั้นตอนเหล่านี้จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้อง และลดความเสี่ยงที่ผู้ใช้รู้สึกไม่พอใจ ไม่เฉพาะแต่ระบบผู้ช่วยแนะนำเท่านั้น แต่รวมถึงบริษัทที่ให้บริการระบบเหล่านั้นด้วย

ประเภทระบบผู้ช่วยแนะนำ

ระบบผู้ช่วยแนะนำสามารถปรับแต่งได้แบบไร้ขีดจำกัด และควรปรับให้เข้ากับรูปแบบการใช้งานที่เจาะจง โดยทั่วไป ระบบผู้ช่วยแนะนำจะแบ่งออกเป็นสามประเภทใหญ่ ๆ:

• การกรองร่วมกัน: ระบบผู้ช่วยแนะนำการกรองข้อมูลร่วมกัน ต้องใช้ข้อมูลความชอบจากผู้ใช้จำนวนมาก ระบบจดจำรูปแบบ: ผู้ที่ชอบภาพยนตร์เรื่องนี้มักจะชอบภาพยนตร์เรื่องอื่นแบบเดียวกัน จากนั้นจะแนะนำภาพยนตร์เรื่องอื่นกับผู้ที่ชอบภาพยนตร์เรื่องแรก
  ในทำนองเดียวกัน หากผู้ใช้สองคนมีของสองสิ่งหรือมากกว่าเหมือนกัน ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำสิ่งของที่คนหนึ่งให้คะแนนสูงหรือซื้อให้กับอีกคนที่มีความสนใจคล้ายกัน
• การกรองข้อมูลแบบอิงเนื้อหา: การกรองข้อมูลแบบอิงเนื้อหามีประโยชน์ในสถานการณ์ที่มีข้อมูลน้อย เช่น เมื่อผู้ใช้กำลังค้นหาสินค้าราคาสูงที่ไม่ค่อยซื้อบ่อย เช่น เฟอร์นิเจอร์ใหม่หรือเครื่องใช้ไฟฟ้า ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำสินค้าที่มีขนาดใกล้เคียงกัน มีคุณสมบัติที่คล้ายกันหรืออยู่ในช่วงราคาที่ใกล้เคียงกัน
  จากตัวอย่างภาพยนตร์ก่อนหน้านี้ หากผู้ใช้ดูภาพยนตร์แอ็คชั่นสองเรื่อง ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำภาพยนตร์เรื่องอื่นในประเภทนั้น
• การกรองแบบผสมผสาน: ระบบผู้ช่วยแนะนำที่ใช้ทั้งการกรองข้อมูลแบบการทำงานร่วมกันและแบบอิงเนื้อหาจะให้องค์ประกอบของทั้งสองประเภท และบางครั้งรวมถึงข้อมูลตามบริบท เช่น ตำแหน่ง เวลาของวัน และข้อมูลอื่น ๆ เพื่อให้คำแนะนำที่แม่นยำและเป็นประโยชน์มากยิ่งขึ้น

อะไรที่ทำให้ระบบผู้ช่วยแนะนำมีประสิทธิภาพ

เป้าหมายธุรกิจสำหรับระบบผู้ช่วยแนะนำ คือ การใช้ซ้ำ ยิ่งผู้ใช้มองว่าคำแนะนำที่ได้รับ “ดี” ซึ่งหมายถึงตรงกับความต้องการของตนมากเท่าใด ยิ่งมีแนวโน้มที่จะกลับมาใช้ระบบมากขึ้นเท่านั้น แอตทริบิวต์ของระบบผู้ช่วยแนะนำที่ดีประกอบด้วย:

• ถูกต้อง: คำแนะนำต้องปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยรวมระบบความคิดเห็น เช่น ง่าย ๆ เพียงยกนิ้วยอดเยี่ยมหรือยอดแย่ ความคิดเห็นช่วยเสริมและขยายการเรียนรู้ของ AI
• ตอบสนอง: ผู้ใช้ใจร้อนและไม่รอคำแนะนำ เวลาโหลดต้องรวดเร็วและราบรื่น ไม่เช่นนั้นผู้ใช้อาจออกจากระบบ
• คุ้มค่า: จากมุมมองทางธุรกิจ การลงทุนในระบบผู้ช่วยแนะนำและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้อง ต้องได้รับการปรับสมดุลระหว่างการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ยอดขายหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจอื่น ๆ ที่เพิ่มขึ้น

รูปแบบการใช้งานระบบผู้ช่วยแนะนำ

ระบบผู้ช่วยแนะนำนำมาใช้อย่างแพร่หลายในโลกดิจิทัล ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซเกือบทั้งหมดมีระบบผู้ช่วยแนะนำ และผู้คนส่วนใหญ่ใช้งานระบบเหล่านี้อย่างราบรื่นโดยไม่รู้ว่ามันคืออะไร Amazon เป็นผู้บุกเบิกเริ่มต้น และหากไม่มีระบบผู้ช่วยแนะนำ การค้นหาผลิตภัณฑ์ใหม่อาจเป็นเรื่องยาก

นอกจากนี้ Netflix ยังมีระบบผู้ช่วยแนะนำที่ครอบคลุมและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง อันที่จริง ตั้งแต่ปี 2007 ถึง 2009 Netflix มอบรางวัลให้กับทีมที่สามารถสร้างระบบผู้ช่วยแนะนำที่มีความแม่นยำเพิ่มขึ้นเพียง 10 เปอร์เซ็นต์ ผู้ชนะได้สร้างโมเดลที่แตกต่างกันถึง 107 รูปแบบที่ทำงานร่วมกันเพื่อการคาดการณ์โดยใช้ไปป์ไลน์¹

การใช้งานหลักของระบบผู้ช่วยแนะนำ AI คือ การขายสินค้าแบบปรับให้เหมาะกับบุคคล เช่น บน eBay หรือ Amazon และการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับบุคคล เช่น บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอย่าง Facebook หรือ LinkedIn

การขายสินค้าแบบเฉพาะบุคคล

แบรนด์ค้าปลีกรายใหญ่ส่วนใหญ่มีระบบผู้ช่วยแนะนำสินค้าแบบปรับแต่งเฉพาะบุคคล ซึ่งสามารถทำงานได้หลายวิธี

ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เรียกดูรายการบน eBay ระบบผู้ช่วยแนะนำ “ค้นพบรายการที่เกี่ยวข้อง” จะเสนอรายการที่คล้ายกัน พร้อมตัวเลือกการให้ความคิดเห็นเกี่ยวกับคำแนะนำ ผู้ค้าปลีกเสื้อผ้า Old Navy มีทั้งคำแนะนำที่ “ลูกค้าชื่นชอบ” และคำแนะนำที่ “สวมใส่พร้อมกับ”

ขณะที่ระบบผู้ช่วยแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึม AI กลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น มีการนำไปใช้ในรูปแบบใหม่ด้วยเช่นกัน ในระบบธนาคาร ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจถูกใช้เพื่อแนะนำประเภทบัญชี บริการ หรือข้อเสนออย่างปลอดภัยโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมการประหยัดและการใช้จ่ายของลูกค้า หรือในการศึกษา ระบบผู้ช่วยแนะนำสามารถช่วยให้นักเรียนตัดสินใจว่าจะสมัครเข้าเรียนในมหาวิทยาลัยใด

เนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับบุคคล

ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบผู้ช่วยแนะนำได้อย่างราบรื่นตลอดทั้งวัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้สื่อและความบันเทิง Google ใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำเพื่อแสดงโฆษณาแก่ผู้ใช้ ส่วน Meta ใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำในผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ รวมถึงหน้าค้นหาของ Instagram, Facebook Reels และฟีดหลักที่ผู้ใช้เห็นบนแพลตฟอร์มเหล่านั้น

ทั้ง Amazon และ Netflix ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อแนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล ข้อมูลการรับชมของผู้ใช้ ข้อมูลประวัติการค้นหา การให้คะแนน วันที่ เวลาของวัน และประเภทอุปกรณ์ที่ใช้ล้วนถูกเก็บรวบรวมเป็นเครื่องมือแนะนำแบบผสมผสานหลายชั้น

คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับบุคคล ไม่ใช่เป็นเพียงสิ่งที่ได้รับความนิยมในปัจจุบัน แต่สามารถสร้างการมีส่วนร่วมและการสำรวจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และให้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับผลลัพธ์ที่มีความเกี่ยวข้องยิ่งขึ้น

ความท้าทายของระบบผู้ช่วยแนะนำ

ผู้ช่วยแนะนำมีประโยชน์สำหรับทั้งองค์กรและผู้ใช้ แต่อาจยังมีความท้าทายอยู่ การตระหนักถึงความท้าทายตั้งแต่เริ่มสร้างระบบผู้ช่วยแนะนำ ช่วยให้มีโอกาสหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในภายหลัง ต่อไปนี้คือความท้าทายที่ทราบกันดีเกี่ยวกับระบบผู้ช่วยแนะนำ AI:

• ความเสี่ยงของข้อมูล: ในช่วงต้นกระบวนการ เป็นไปได้ว่าสินค้าหรือผลิตภัณฑ์จำนวนมากยังไม่ได้รับการจัดอันดับ หรือผู้ใช้เป็นคนใหม่ ดังนั้นระบบผู้ช่วยแนะนำจึงไม่มีข้อมูลมากพอที่จะดำเนินการต่อ ตัวอย่างเช่น Netflix ขอให้ผู้ใช้ใหม่ให้คะแนนภาพยนตร์ที่พวกเขาดู กลไกความคิดเห็นพื้นฐาน เช่น ยกนิ้วยอดเยี่ยมหรือยอดแย่ หรือให้คะแนนรูปดาว สามารถช่วยเป็นจุดเริ่มต้นได้
• ปัญหาการเริ่มต้นแบบไม่มีประวัติ ผู้ใช้ใหม่และรายการสินค้าใหม่มีความท้าทายที่คล้ายกัน ด้วยข้อมูลที่ไม่เพียงพอเกี่ยวกับความต้องการของผู้ใช้หรือเกี่ยวกับสินค้า ระบบผู้ช่วยแนะนำไม่สามารถให้คำแนะนำที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ได้ ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการว่าผู้ใช้ซื้อตู้เย็นใหม่และเยี่ยมชมเว็บไซต์ค้าปลีกที่ไม่เคยเข้าชมมาก่อน ระบบผู้ช่วยแนะนำของเว็บไซต์ไม่มีข้อมูลใด ๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ใช้กำลังมองหานอกจากการค้นหาปัจจุบัน
• ความสามารถในการปรับขยาย: การปรับขยายจากข้อมูลจำนวนเล็กน้อยไปจนถึงผู้ใช้และรายการสินค้าหลายล้าน ต้องใช้โครงสร้างเทคโนโลยีที่วางแผนไว้อย่างรอบคอบเพื่อการใช้ที่สมดุลและเร่งเวลาให้ได้ผลลัพธ์
• การปรับความเหมาะสมที่มากเกินไปและความหลากหลาย: ความท้าทายทั้งสองนี้สัมพันธ์กัน และส่งผลให้มีการแนะนำสินค้ายอดนิยมบ่อยเกินไป เมื่อระบบผู้ช่วยแนะนำมีความเหมาะสมมากเกินไป ข้อมูลการฝึกอบรมจะตรงกับโมเดลมากเกินไป และข้อมูลใหม่จะไม่สามารถถูกรวมเข้ากับระบบได้ง่าย เมื่อมีการแนะนำผลิตภัณฑ์เดียวกันซ้ำแล้วซ้ำอีก ข้อเสนอแนะจะขาดความหลากหลายและผู้ใช้อาจรู้สึกหงุดหงิด การใช้มาตรวัด เช่น ความไม่แน่นอนและความแปลกใหม่ ในการวัดความหลากหลายของคำแนะนำอาจมีประโยชน์
• การพึ่งพาอัลกอริทึมมากเกินไป: เมื่อระบบผู้ช่วยแนะนำถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวาง และเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ผู้คนอาจใช้ระบบบ่อยเกินไปเพื่อตัดสินใจและจบลงด้วยปัญหาการกรองเฉพาะสิ่งที่ชอบหรือการได้ยินแต่ความคิดเห็นแบบเดียวกัน สิ่งนี้เป็นปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีความเปราะบาง เช่น ผู้เยาว์ที่ใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย
• ความเป็นส่วนตัว: ระบบผู้ช่วยแนะนำต้องสามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ เช่น เบราว์เซอร์และประวัติการซื้อ ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาความเป็นส่วนตัว บริษัทที่ใช้โซลูชัน AI ควรตระหนักถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว และควรใช้โซลูชันด้านความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้และข้อมูลธุรกิจ นอกจากนี้ บริษัทต่าง ๆ ควรตระหนักถึงแนวปฏิบัติด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อให้มั่นใจว่า AI ถูกใช้อย่างปลอดภัย น่าเชื่อถือ และมีจริยธรรม

อนาคตของระบบผู้ช่วยแนะนำ

Generative AI การกรองข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงยิ่งขึ้น ปริมาณข้อมูลที่จะกรองที่เพิ่มขึ้น และการเรียนรู้ของเครื่องและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทั้งหมดชี้ให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของประสิทธิภาพการทำงานของระบบผู้ช่วยแนะนำสำหรับทั้งผู้ใช้และบริษัท สำหรับบริษัทที่ยังไม่ได้ใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำ เครื่องมือในการปรับแต่งและฝึกอบรมผู้ช่วยแนะนำสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้น