restbase.ru

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.

Для чего еще можно использовать распознавание?

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.

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.

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.

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?

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.

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.

Алина Толмачева | RETAILER.ru

Трудно убеждать компании использовать продукт? Какие аргументы вы используете?

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.

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.

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.

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.

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.

Как используется технология в ритейле?

Какие сейчас есть препятствия во внедрении технологии в ритейле?

Что, по-вашему, сейчас необходимо для активного развития искусственного интеллекта в России? Чего нам не хватает?

Можете спрогнозировать, какой объем рынка компьютерного зрения в ритейле будет лет через 10?

Какой фидбек вы уже получили от ритейлеров?

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.

Необходимо сконцентрироваться на развитии сообщества, которое занимается искусственным интеллектом. Нужно приглашать международно известных ученых и исследователей, которые могут делиться опытом.

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.

Как это работает?