VisionLabs — одна из первых российских компаний, которые стали внедрять компьютерное зрение в конкретные продукты. Генеральный директор и основатель VisionLabs Александр Ханин рассказал, какие области применения есть у искусственного интеллекта, насколько трудно убедить клиентов использовать технологию и что необходимо для ее развития в России.
Как используется технология в ритейле?
Применение всегда зависит от задач конкретной компании. Это может быть и предотвращение воровства в магазинах, и оптимизация бизнес-процессов. Мы стараемся создавать такой продукт, который кроме безопасности увеличивает и эффективность.
Для ритейлеров основное направление в распознавания лиц — учет и анализ клиентского потока. Например, наша платформа определяет пол и возраст посетителей, считает конверсию, частоту визитов в магазин. Автоматическое распознавание лиц заменяет карты лояльности, которые далеко не все носят с собой и постоянно теряют. Система распознает клиента сразу на входе в магазин или на кассе. Это помогает начать коммуникацию с лояльным потребителем сразу, как только он к вам пришел.
Как это работает?
Если ритейлер устанавливает камеры в кассовой зоне, он автоматически узнаёт предпочтения аудитории. Это позволяет делать предложения на следующие покупки. Камера считывает данные о посетителях, связывает чек и лицо человека, но при этом никак не затрагивает персональные данные. Из каждого изображения мы извлекаем только определенный набор признаков — 256 чисел. Их достаточно, чтобы понять — перед нами уникальный человек. Эти данные полностью деперсонализированы, то есть по ним нельзя определить, как он выглядит, как его зовут и узнать дату рождения.
Для чего еще можно использовать распознавание?
Как пример, технология помогает разрабатывать карты сегментации аудитории, чтобы работать с ней эффективнее. Ещё распознавание лиц можно применять для оцифровки клиентского потока в офлайне, то есть анализировать платежеспособность и интересы клиентов, применяя к ним инструменты онлайн-аналитики обезличенных данных.
Еще одна возможность — оценивать, насколько клиент доволен услугой. Это уже следующая ступень развития технологии, когда нейросети анализируют поведение людей на основе паттернов поведения — более углубленного показателя, чем просто эмоций. Только представьте, вы сможете сразу понять, что человеку не понравилось обслуживание, определить причину, избавиться от проблемы и сохранить клиента.
Какой фидбек вы уже получили от ритейлеров?
Те компании, которые внедрили технологию, отметили, что распознавание лиц дает более полные сведения о клиентском потоке в отличие от инфракрасных счетчиков или WiFi-аналитики. С помощью распознавания лиц ритейлеры научились анализировать и использовать информацию о 85-90% клиентов в потоке.
Какие сейчас есть препятствия во внедрении технологии в ритейле?
На рынке распознавания много технологий, но почти нет решений и продуктов, которыми можно пользоваться в реальности. В основном все проекты существуют на стадии научных исследований. А мы стараемся делать продукт, который готов для внедрения в конкретные компании, это делает интеграцию простой и быстрой.
Возможные препятствия связаны только с организацией бизнес-процесса внутри компании — монтажом, логистикой, согласованиями с департаментами безопасности. Но эти организационные моменты повторяются от внедрения к внедрению, мы к этому привыкли.
Трудно убеждать компании использовать продукт? Какие аргументы вы используете?
В основном клиенты сами понимают, зачем им нужна технология распознавания — их не нужно в этом убеждать. Некоторые могут сомневаться в какие-то отдельных вещах в рамках проекта, потому что они могли раньше видеть плохую реализацию у других вендоров и не верить в то, что можно хорошо сделать.
Можете спрогнозировать, какой объем рынка компьютерного зрения в ритейле будет лет через 10?
Думаю, мировой рынок ПО по распознаванию лиц может достигнуть нескольких миллиардов долларов, и это только в конкретной нише. Мы верим, что вскоре технология будет применяться если не везде, то в очень большом количестве отраслей. Ее уже используют для общественной безопасности и денежных переводов, а в будущем она будет пользоваться спросом во многих сферах, в том числе и ритейле. Мир сейчас развивается очень быстро, поэтому распознавания когда-нибудь точно станут обычной реальностью, как и многие другие технологии.
Какие могут быть последствия глобального применения искусственного интеллекта? Вы верите в замену людей машинами и массовую потерю рабочих мест?
Такое вряд ли возможно. Главная задача технологии — автоматизировать рутинную работу, чтобы освободить время и ресурсы для интеллектуальной деятельности человека. Соответственно, главный эффект — уменьшение человеческого фактора в принятии решений и оптимизация операционной деятельности.
Искусственный интеллект будет постепенно замещать самые рутинные процессы. Это даст человеку возможность решать те задачи, которые без машины решить просто нельзя. Ни один самый умный и продуктивный человек не сможет сравнивать миллион лиц в секунду для распознавания лица, а машина на это способна. Не думаю, что искусственный интеллект что-то отнимет у людей. Наоборот, он дает им сверхвозможности. Как и все новые технологии, он создает рабочие места для поддержания и развития мира.
Что, по-вашему, сейчас необходимо для активного развития искусственного интеллекта в России? Чего нам не хватает?
Необходимо сконцентрироваться на развитии сообщества, которое занимается искусственным интеллектом. Нужно приглашать международно известных ученых и исследователей, которые могут делиться опытом.
Кроме популяризации самого направления, важно дать возможность молодым людям получать качественное образование — открывать курсы и школы, ориентированные на подготовку исследователей, развивать сообщество с помощью решения конкретных задач во время хакатонов.
Алина Толмачева | RETAILER.ru
Подписывайтесь на наш канал в Telegram, чтобы первым быть в курсе главных новостей ритейла.
