ระบบผู้ช่วยแนะนำคืออะไร
ระบบผู้ช่วยแนะนำใช้ชุดย่อยของ AIที่เรียกกันว่า การเรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคการกรองข้อมูลเพื่อสร้างคำแนะนำ เมื่อระบบทำงานได้ดี AI ของระบบผู้ช่วยแนะนำทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับประเภทของคอนเทนต์ที่ผู้ใช้ต้องการตามตัวเลือก, ความคิดเห็นและการมีส่วนร่วมที่ผ่านมาเป็นไปได้อย่างถูกต้อง
Netflix, Amazon, eBay และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่าง ๆ มีระบบผู้ช่วยแนะนำเพื่อช่วยให้ผู้เยี่ยมชมเรียงคอนเทนต์จำนวนมากเพื่อค้นพบรายการนั้น ๆ ที่มีแนวโน้มที่จะมีความสนใจ โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ เช่น ผู้ช่วยแนะนำเป็นสิ่งที่ปกติในชีวิตทันสมัยทุกวันนี้ เกือบเป็นทุก ๆ อย่างที่พวกเขาคาดหวัง แต่เพื่อประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด พวกเขาต้องการข้อมูล, การฝึกอบรมโมเดล AI และพลังประมวลผลจำนวนมาก
บางครั้งผู้ชมมั่นใจกับระบบผู้ช่วยแนะนำโดยไม่คำนึงถึงสิ่งที่พวกเขาทำ การเลือกภาพยนตร์หนึ่งเรื่องจากนับแสนเรื่องเป็นสิ่งที่ไม่สามารถทำได้ แต่การเลือกภาพยนตร์หนึ่งเรื่องจาก 100 เรื่องจะลดความยากในการตัดสินใจได้ เมื่อคำแนะนำถูกต้องและระบบตอบสนองเร็ว กระบวนการการตัดสินใจในสิ่งที่จะใช้จะราบรื่น
ประโยชน์ของระบบผู้ช่วยแนะนำ
สำหรับบริษัทที่ต้องการให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหรือสมัครสมาชิก หรือทำการซื้อต่อเนื่อง AI ของระบบผู้ช่วยแนะนำสามารถช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้นได้ ในบางกรณี ระบบผู้ช่วยแนะนำทำหน้าที่เหมือนการซื้อโดยไม่ได้ไตร่ตรองไว้ก่อนจากชั้นในร้านชำ ในอีกด้านหนึ่ง เช่นเดียวกับการเสนอสิ่งเพิ่มเติม เช่น การป้องกันยางรถยนต์ที่ตัวแทนจำหน่ายรถยนต์
ประโยชน์ของผู้ใช้ก็เช่นกัน เนื่องจากการตัดสินใจเป็นสิ่งที่ยาก แม้ว่าผู้ใช้จะมีความคิดที่ดีในสิ่งที่ต้องการ การคัดรายการทั้งหมดที่พวกเขาไม่ต้องการสามารถเป็นสิ่งที่ท้าทาย การค้นหาหมวดหมู่ของภาพยนตร์สำหรับ “ละครตลก” ที่แสดงตัวเลือกต่าง ๆ มากมายที่แตกต่างกันอย่างมาก ระบบผู้ช่วยแนะนำช่วยให้ผู้ใช้มีตัวเลือกที่แคบลงเพื่อค้นหาสิ่งที่ดึงดูดพวกเขามากที่สุด
นอกจากนี้ ผู้ช่วยแนะนำสามารถช่วยผู้ใช้พบคอนเทนต์ใหม่ที่พวกเขาอาจไม่เคยพบที่ไหน บริการสตรีมมิ่งเพลงเช่น Pandora และ Spotify คือตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่ผู้สมัครสมาชิกใช้เพื่อค้นหาคอนเทนต์ใหม่ ๆ ตามความต้องการของพวกเขา
ระบบผู้ช่วยแนะนำทำงานอย่างไร
AI ของระบบผู้ช่วยแนะนำเป็นสิ่งที่ซับซ้อนและใช้โมเดล AI, กระบวนการการเรียนรู้ของเครื่อง และเวิร์กโฟลว์ระบบวิเคราะห์ข้อมูลหลายอย่าง เวิร์กโฟลว์ส่วนใหญ่มีสามขั้นตอนทั่วไป:
- การจำแนกประเภท: ในขั้นตอนนี้ การบันทึกภาพด้วยคอมพิวเตอร์ และการประมวลผลภาษาตามธรรมชาติ (NLP) ถูกใช้เพื่อระบุและจำแนกองค์ประกอบต่าง ๆ ของคอนเทนต์
- การเรียกคืนและการค้นหาที่คล้ายกัน: ถัดไปคือรายการหรือวัตถุที่ถูกจัดหมวดหมู่ตามคุณสมบัติที่คล้ายกัน
- การจัดอันดับ: อย่างสุดท้าย โมเดลการเรียนรู้ที่กว้างขวางและเชิงลึกที่จัดเรียงรายการหรือวัตถุต่าง ๆ ตามที่เกี่ยวข้อง
สามขั้นตอนเหล่านี้เป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อส่งผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความเกี่ยวเนื่องกัน และลดความเสี่ยงของความหงุดหงิดของผู้ใช้ได้ ไม่เพียงเฉพาะกับคำแนะนำเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทที่จัดหาระบบให้ด้วย
ประเภทของระบบผู้ช่วยแนะนำ
ระบบผู้ช่วยแนะนำสามารถปรับแต่งได้โดยไม่มีที่สิ้นสุดและควรปรับให้เหมาะสมกับการใช้งานแบบเฉพาะ โดยทั่วไป ระบบผู้ช่วยแนะนำจะแบ่งเป็นสามหมวดหมู่อย่างกว้าง ๆ:
- การกรองจากการทำงานร่วมกัน: ระบบผู้ช่วยแนะนำการกรองข้อมูลจากการทำงานร่วมกันจำเป็นต้องมีข้อมูลความต้องการจากผู้ใช้หลายคน ระบบจดจำรูปแบบ: ผู้คนที่ชื่นชอบภาพยนตร์เรื่องนี้มักชอบเรื่องอื่น ๆ ด้วย จากนั้น ระบบจะแนะนำภาพยนตร์เรื่องอื่นให้กับคนที่ชอบภาพยนตร์เรื่องแรก
เช่นเดียวกัน หากผู้ใช้สองคนมีรายการเหมือนกันสองรายการ ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำรายการหนึ่งให้กับคนหนึ่งที่มีการจัดอันดับหรือการซื้อสูงกับอีกคนที่มีความสนใจที่คล้ายกัน - การกรองที่มีลักษณะเหมือนกัน: การกรองข้อมูลที่มีลักษณะเหมือนกันมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่มีข้อมูลน้อย เช่น เมื่อผู้ใช้ค้นหาของที่มีราคาแพงกว่าที่มีการซื้อไม่บ่อยนัก เช่น เฟอร์นิเจอร์หรืออุปกรณ์เครื่องใช้ใหม่ ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำรายการที่มีขนาดที่คล้ายกัน พร้อมคุณสมบัติที่คล้ายกันหรือในช่วงราคาที่เปรียบเทียบกันได้
การใช้ตัวอย่างภาพยนตร์ก่อนหน้านี้ หากผู้ใช้ดูภาพยนตร์แอคชั่นสองเรื่อง ระบบผู้ช่วยแนะนำอาจแนะนำชื่อเรื่องอื่น ๆ ในหมวดหมู่นั้น - การกรองแบบไฮบริด: ผู้ช่วยแนะนำที่ใช้ทั้งการกรองจากทำงานร่วมกันและการกรองที่มีลักษณะเหมือนกันที่ให้องค์ประกอบของทั้งสองประเภท และบางครั้งยังรวมถึงข้อมูลตามบริบท เช่น สถานที่ตั้ง, ช่วงเวลาของวัน และข้อมูลอื่น ๆ เพื่อทำให้คำแนะนำถูกต้องและเป็นประโยชน์มากขึ้น
ระบบผู้ช่วยแนะนำที่ดีประกอบด้วยอะไรบ้าง
เป้าหมายทางธุรกิจสำหรับระบบผู้ช่วยแนะนำเป็นการใช้งานแบบซ้ำ ๆ บ่อยครั้งที่ผู้ใช้สังเกตว่าคำแนะนำที่พวกเขาได้รับคือ “ดี,” ซึ่งหมายความว่าตรงกับความต้องการของพวกเขามากที่สุด ซึ่งมีความเป็นไปได้ที่จะย้อนกลับไปและใช้ระบบอีกครั้ง คุณลักษณะเฉพาะของระบบผู้ช่วยแนะนำที่ดีประกอบด้วย:
- ความถูกต้อง: คำแนะนำต้องเป็นส่วนตัวสำหรับผู้ใช้ สิ่งนี้สามารถทำได้โดยการรวมระบบความคิดเห็น เช่น มือที่ยกนิ้วโป้งขึ้นและมือที่ยกนิ้วโป้งลงอย่างง่าย ๆ ความคิดเห็นที่เน้นและขยายการเรียนรู้ของ AI
- ตอบสนองเร็ว: ผู้ใช้ขึ้นชื่อว่าใจร้อนและจะไม่รอคำแนะนำ เวลาการโหลดต้องเร็วและต่อเนื่อง ไม่เช่นนั้นผู้ใช้จะออกไปเลย
- ประหยัดต้นทุน: ตั้งแต่จุดยืนทางธุรกิจ, การลงทุนในระบบผู้ช่วยแนะนำและค่าใช้จ่ายด้านการดำเนินการอย่างต่อเนื่องที่เกี่ยวข้องต้องสมดุลกันตามการมีส่วนร่วมของผู้ใช้, การขาย หรือผลลัพธ์ทางธุรกิจอื่น ๆ ที่เพิ่มขึ้น
รูปแบบการใช้งานของระบบผู้ช่วยแนะนำ
ระบบผู้ช่วยแนะนำนั้นแพร่หลายไปในโลกดิจิทัล ร้านค้าปลีกพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์เกือบทั้งหมดมีระบบผู้ช่วยแนะนำบางประเภท และผู้คนส่วนใหญ่ใช้ระบบได้อย่างราบรื่นโดยไม่รู้ว่าคืออะไร Amazon เป็นผู้ปรับใช้รายแรก ๆ และหากไม่มีคำแนะนำ การค้นพบผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ อาจเป็นไปได้ยาก
Netflix มีระบบผู้ช่วยแนะนำที่ครอบคลุมและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ในความเป็นจริงแล้ว ตั้งแต่ปี 2007 ถึงปี 2009 Netflix ได้เสนอรางวัลให้กับทีมที่สามารถสร้างระบบผู้ช่วยแนะนำที่มีความถูกต้องมากขึ้นเพียง 10 เปอร์เซ็นต์เท่านั้น ผู้ชนะสร้างไปป์ไลน์ที่มี 107 โมเดลแตกต่างกันที่ทำงานร่วมกันเพื่อเสนอการคาดการณ์1
การใช้งานหลัก ๆ สองอย่างของ AI ของระบบผู้ช่วยแนะนำเป็นการจัดซื้อสินค้าแบบส่วนบุคคล เช่น บน eBay หรือ Amazon และคอนเทนต์ส่วนบุคคล เช่น บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น Facebook หรือ LinkedIn
การจัดซื้อสินค้าแบบส่วนบุคคล
ร้านค้าปลีกรายใหญ่ส่วนใหญ่มีระบบผู้ช่วยแนะนำการจัดซื้อสินค้าแบบส่วนบุคคล สิ่งเหล่านี้สามารถทำงานได้หลายวิธีที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เรียกดูรายการต่าง ๆ บน eBay ระบบผู้ช่วยแนะนำ “ค้นหารายการที่เกี่ยวข้อง” เสนอรายการที่คล้ายคลึงกัน ด้วยตัวเลือกที่ให้ความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อแนะนำ ร้านขายเสื้อผ้าปลีก Old Navy เสนอผู้ช่วยแนะนำทั้ง “ลูกค้าก็ชอบ” และคำแนะนำ “สวมใส่ด้วย”
เนื่องจากระบบผู้ช่วยแนะนำขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึมของ AI จึงกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น และยังถูกใช้ในวิธีใหม่ ในระบบผู้ช่วยแนะนำของ ธนาคาร อาจถูกใช้เพื่อแนะนำประเภทบัญชี, บริการหรือเสนอการออมเงินและพฤติกรรมในการใช้จ่ายของลูกค้าอย่างปลอดภัย หรือในระบบผู้ช่วยแนะนำด้าน การศึกษา ซึ่งสามารถช่วยนักเรียนตัดสินใจว่าจะสมัครที่วิทยาลัยใด
คอนเทนต์ส่วนบุคคล
ผู้ใช้ตอบโต้กับระบบผู้ช่วยแนะนำได้อย่างราบรื่นตลอดทั้งวัน โดยเฉพาะเมื่อพวกเขาใช้มีเดียและสิ่งบันเทิง Google ใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำเพื่อเสนอโฆษณาให้กับผู้ใช้, Meta ใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำกับผลิตภัณฑ์ทั้งหมด รวมถึงหน้า Instagram Explore page, Facebook Reels และฟีดหลักที่ผู้ใช้มองเห็นบนแพลตฟอร์มเหล่านั้น
ทั้ง Amazon และ Netflix ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลจำนวนมากเพื่อแนะนำคอนเทนต์ส่วนบุคคล ข้อมูลการดูของผู้ใช้, ข้อมูลการค้นหาย้อนหลัง, การจัดอันดับ, ช่วงเวลาของวัน และประเภทของอุปกรณ์ที่ใช้จะถูกรวมไว้ในกลไกจัดการคำแนะนำแบบไฮบริดหลายชั้น
คำแนะนำแบบส่วนบุคคลที่เป็นมากกว่าความยอดนิยมในขณะนี้ สามารถนำไปสู่การมีส่วนร่วมและการสำรวจที่ลึกซึ้งมากขึ้น และให้ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากกว่าเดิม
ความท้าทายของระบบผู้ช่วยแนะนำ
ผู้ช่วยแนะนำมีประโยชน์ทั้งสำหรับองค์กรและผู้ใช้ แต่ยังมีความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้อยู่ การตระหนักถึงความท้าทายจากการเริ่มต้นของการสร้างระบบผู้ช่วยแนะนำที่ให้โอกาสเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาในภายหลัง นี่คือความท้าทายหลายอย่างเป็นที่รู้จักกันที่เกี่ยวข้องกับ AI ของระบบผู้ช่วยแนะนำ:
- ข้อมูลน้อย: กระบวนการในช่วงเริ่มต้น มีความเป็นไปได้ที่รายการหรือผลิตภัณฑ์มากมายไม่ได้ถูกจัดอันดับหรือเป็นผู้ใช้ใหม่ ระบบผู้ช่วยแนะนำจึงไม่มีข้อมูลมากนัก ตัวอย่างเช่น Netflix ขอให้ผู้ใช้ให้คะแนนภาพยนตร์ที่พวกเขาเคยดูมาแล้ว กลไลความคิดเห็นพื้นฐาน เช่น มือที่ยกนิ้วโป้งขึ้นหรือมือที่ยกนิ้วโป้งลง หรือการให้คะแนนดาวสามารถหาจุดเริ่มต้นได้
- ปัญหาการมีผู้ใช้งานหรือสินค้าใหม่: ผู้ใช้ใหม่และรายการใหม่เสนอความท้าทายที่คล้ายกัน ด้วยข้อมูลไม่เพียงพอเกี่ยวกับความชอบของผู้ใช้หรือเกี่ยวกับรายการ ระบบผู้ช่วยแนะนำไม่สามารถให้คำแนะนำได้อย่างถูกต้องและเป็นประโยชน์ได้ ตัวอย่างเช่น ลองนึกว่าผู้ใช้กำลังช้อปปิ้งตู้เย็นหลังใหม่และเยี่ยมชมเว็บไซต์ร้านค้าปลีก ซึ่งพวกเขาไม่เคยดูมาก่อน ระบบผู้ช่วยแนะนำจึงไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ใช้มองหาอยู่ นอกจากการค้นหาปัจจุบัน
- การปรับเปลี่ยนขนาด: การปรับขนาดจากข้อมูลค่อนข้างน้อยไปจนถึงผู้ใช้และรายการจำนวนหลายล้านจำเป็นต้องวางแผนโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีอย่างระมัดระวัง เพื่อทำให้เกิดความสมดุลในการใช้งานและเร่งเวลาด้านผลลัพธ์
- โอเวอร์ฟิตติ้งและความหลากหลาย: ความท้าทายสองอย่างเหล่านั้นเกี่ยวข้องกัน และทั้งสองผลลัพธ์ในรายการยอดนิยมถูกแนะนำบ่อยมากเกินไป เมื่อระบบผู้ช่วยแนะนำโอเวอร์ฟิต ชุดการฝึกอบรมข้อมูลจะเหมาะกับโมเดลได้ดีเกินไป และข้อมูลใหม่ก็จะไม่รวมเข้าด้วยกันอย่างง่ายดาย เมื่อผลิตภัณฑ์ถูกแนะนำซ้ำแล้วซ้ำเล่า จะเกิดการขาดความหลากหลายในการแนะนำขึ้น และผู้ใช้อาจจะไม่เข้าร่วมอีกต่อไป การใช้ระบบเมตริก เช่น การสุ่มตัวอย่างและความแปลกใหม่เพื่อวัดความหลากหลายของคำแนะนำอาจจะเป็นประโยชน์
- การพึ่งพาอัลกอริทึมมากเกินไป: ผู้ช่วยแนะนำกลายเป็นเรื่องปกติและเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ผู้คนสามารถใช้บ่อยเกินไปเพื่อทำการตัดสินใจและจบลงด้วยการได้คำแนะนำคล้ายเดิมหรือการจำกัดการเข้าถึงข้อมูล สิ่งนี้เป็นปัญหาอย่างยิ่งโดยเฉพาะสำหรับผู้ที่มีความเสี่ยง เช่น ผู้เยาว์ โดยการใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย
- ความเป็นส่วนตัว: ระบบผู้ช่วยแนะนำต้องเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ได้ เช่น ประวัติเบราเซอร์หรือการซื้อ ซึ่งสามารถร้องเรียนปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวได้ บริษัทต่าง ๆ ที่ปรับใช้โซลูชัน AI ควรระวังเรื่องความเสี่ยงเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว และ ปรับใช้โซลูชันด้านความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลของผู้ใช้และธุรกิจ นอกจากนี้ บริษัทควรระวังเรื่อง แนวทางการปฏิบัติด้านความรับผิดชอบของ AI เพื่อให้มั่นใจว่า AI ถูกใช้อย่างปลอดภัย, น่าเชื่อถือและไปในทางที่มีจริยธรรม
อนาคตของระบบผู้ช่วยแนะนำ
AI เชิงการสร้าง การกรองที่แม่นยำมากขึ้น, เพิ่มปริมาณข้อมูลเพื่อกรอง และการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการปรับปรุงแล้ว และ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ทุกจุดชี้ให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของระบบผู้ช่วยแนะนำว่าทำงานกับผู้ใช้และบริษัทต่าง ๆ ได้ดีอย่างไร สำหรับบริษัทที่ยังไม่ได้ปรับใช้ระบบผู้ช่วยแนะนำ เครื่องมือในการปรับแต่งและการฝึกอบรมผู้ช่วยแนะนำที่มีประสิทธิภาพสามารถเข้าถึงง่ายขึ้น