人工智能带来了构建新的、更以人为本的技术交互的机会。想象一下，一个数字界面不仅可以适应你的行为，还可以适应你的情绪。
一个很好的例子就是面部表情分析。手机或笔记本电脑上的摄像头可以实时分析你的面部表情，并提供最适合你的内容。
我们将获得针对我们当前特定需求量身定制的产品，而不是千篇一律的产品。体验会适应用户及其需求，而不是用户适应 UI。
这项技术可以应用于各种环境，从一般用途到教育环境。流媒体服务可以非常有效地利用这项技术来了解用户的喜好，例如 Spotify。人工智能技术对虚拟教室非常有效：在香港，几所学校正在使用一种新工具，可以在学生在家学习时“观察”他们的面部表情，以判断他们对课堂作业的反应（他们是否对学习新科目感到高兴）。这有助于使虚拟教室与真实教室一样好。
4 Little Trees 分析学生的面部表情。图片来自 CNN
但是，无需看人脸就可以分析情绪——只需分析声音即可。声音提示，例如音调、音高、速度、音量和语音模式，可以识别说话者的情绪状态。
通过将所说的内容与说话方式相结合，系统可以提高情绪检测的准确性。考虑到全球约有 20% 的人使用语音搜索（Statista），这项技术变得至关重要，因为它直接影响用户满意度。
通过结合上下文信息（例如先前的交互），可以增强情绪识别。例如，如果用户之前在客户服务电话中表现出沮丧，系统可能会以不同的方式衡量未来的语音提示。
4. 用户体验中的个性化人工智能
个性化是定制产品体验以满足个人用户的偏好、需求和行为的过程。个性化在人工智能革命之前就已经很重要了，因为它可以提高用户满意度、增加参与度并建立品牌忠诚度。
然而，人工智能的兴起将个性化提升到了一个新的水平。如今，科技巨头在各种情况下都使用个性化，从在线购物的产品推荐（亚马逊）到待办事项提醒、导航方向或天气更新（苹果 Siri）。流媒体巨头 Netflix 分析用户偏好（例如观看历史和搜索模式）来推荐符合个人兴趣的节目。它可能会向喜欢较轻松类型的用户展示其全部热门喜剧，而向经常观看惊悚片的用户展示更强烈的视觉效果。
如果您正在寻找将个性化引入产品的方法，请考虑尝试 CleverTap 或 Dynamic Yield。这两个平台都允许根据人口统计、行为模式和实时操作创建个性化的客户体验，从而促进更深入的用户参与。Dynamic Yield 采用先进的人工智能模型（例如 Shopping Muse）来预测客户行为并在网络上提供相关建议。
5. AI 驱动的可访问性功能
好的产品设计是可访问的设计。可访问性设 BC数据中国 计使所有能力的用户都可以与您的产品进行交互。其可访问性设计需要产品团队的大量投入。但是，AI 可以帮助完成许多任务，例如内容本地化。例如，YouTube 利用 AI 为视频生成自动字幕并提供多种语言的字幕，以使内容能够覆盖全球受众。
在网页设计中，AI 可以帮助完成以下常规任务：
为图像生成带有描述的 alt 标签。这不仅使使用屏幕阅读器的用户更容易访问网站，而且由于搜索工程师会分析 alt 标签中的图像描述，它还将使网站更适合 SEO。
为喜欢音频版本内容的用户提供自动文本到语音的翻译
根据用户偏好动态调整字体样式和文本大小
自动视频章节。AI 可以自动识别视频中的关键部分并提供这些部分的快捷方式。这使观看者能够更有效地浏览内容。
AI 可用于图像识别。计算机视觉技术集成到Be My Eyes和TapTapSee等应用程序中，可以通过识别物体、从图像中读取文本和描述场景来帮助视障用户。
