Новые технологии идентификации, возможно, уже совсем скоро станут новым деловым стандартом. Вот пять возможностей, которые они откроют.

 

Узнать больше

 
Долгое время системы распознавания были доступны широкой публике только в фантастических фильмах. Все привыкли к тому, что это «не по-настоящему». За последние пару лет, отчасти благодаря повышенному интересу к Китаю из-за ковида, многие узнали, что все это уже работает и очень масштабно.

 
Миллионы камер «узнают» людей где угодно – на улице, в транспорте, магазинах. Данные моментально сопоставляются с информацией баз данных (те самые BigData). В результате досье любого человека можно вывести на большой экран или даже на очки полицейскому. Здесь через слово вспоминаются фильмы, где мы видели такое раньше. Только теперь все происходит на самом деле.

 
Впрочем, где Китай и где мы? А, ну вот в Индии еще – распознавание лиц там уже не сильно отстает от Китая. Аналогичные работы идут в США, Европе, России – ой, да это же у нас! Глубина проникновения технологий везде разная, но тренд ясен и прозрачен. Распознавать людей уже научились, теперь идет шлифовка и масштабирование. Но, как и со многими другими технологическими новинками, все еще кажется, что это экзотика с частными применениями.

 

Вы тоже думаете, что инновации отдельно, а рынок – отдельно? Вспомните, как быстро в обиход вошли бесконтактные платежи по картам. Сейчас любая кассирша в сельпо брезгливо переспрашивает: «У вас не прикладывается?». Возможно, начиная с некой критической точки, распознавание лиц будет внедрено так же широко и быстро.

 
К этому нужно добавить, что мы обычно видим только верхушку айсберга. Распознавание лиц – частный случай быстрой идентификации людей. Несколько примеров того, как еще это можно делать:

 
• По рисунку вен и микрососудов на руках;
• По походке и микрожестам, мимике;
• По данным тепловизора;
• По текстуре кожи.

 
Таких способов множество, причем их можно сочетать между собой и с другими данными. Например, если два смартфона движутся привычной парой по обычному маршруту, в типичное для них время, а информация с камер наблюдения подтверждает ожидаемый вид одежды – то даже при нулевой информации о людях можно делать достоверные предположения о том, кто именно находится в торговом зале.

 
Кроме того, повсеместное ношение масок в этом году ускорило разработки алгоритмов опознания людей по частично видимым лицам. Успехи колоссальные. Достаточно ключевых точек вокруг глаз! То есть ни маска, ни борода не помешают опознать человека – на ходу, в толпе, даже при слабом освещении. Не видно вообще, человек отвернулся, его загораживает колонна? Подлетит дрон с камерой, поделится данными ближайший банкомат или автоматический пылесос.

 
Добро пожаловать в новый дивный мир. Угрозы личной защищенности, правовые и этические аспекты в целом понятны. Мы движемся к завершению того, что было принято называть частной жизнью. Однако если в одном месте чего-то становится меньше, то в другом прибавляется. Давайте посмотрим, какие новые возможности открываются перед бизнесом.

 

Ускорение продаж

 
Представьте, что больше нет нужды проверять документы у клиентов. А при грамотном расположении камер даже не придется просить их: «Посмотрите сюда». Система слежения сама посмотрит и опознает. Кстати, именно так произошло в магазине без касс Amazon Go в Сиэтле, где мародеры из BLM получили счета за товары, которые вынесли во время погрома. С точки зрения системы распознавания это обычная (не считая разбитых витрин) покупка. Добропорядочным клиентам биометрия тоже пригодится. Например, помимо ритейла в стиле «взял и пошел»:

 
• При заселении в отели;
• На парковках;
• В каршеринге, да и вообще в любом транспорте;
• На почте при выдаче посылок;
• У банкоматов.

 
Можно избавиться от очередей, сократить обслуживающий персонал. Большинство торговых площадок превратится в склады самообслуживания. Это скажется на мерчандайзинге,
на сценарии шопинга в целом.

 
Кастомизация рекламы и продаж

 
Наверное, скоро можно будет услышать: «Вам как обычно?» даже в тех местах, куда зашел впервые. Как минимум в сетевых заведениях, а также у их партнеров. Впрочем, с учетом того, как разлетаются базы данных, скоро все будут знать все и обо всех. Вопрос в том, кто использует новые возможности для тупого спама, а кто – для тонкой игры на личных предпочтениях.

 
В хороших ресторанах научатся предлагать посетителям только то, что их действительно обрадует. Ретейлеры смогут делать персональные анонсы новых продуктов с учетом прежних покупок и выбора товаров, которые человек не купил, но рассматривал, задержавшись у витрины.

 
Уже есть проекты, в том числе российские с персонифицированными показами рекламы. Информация с камер, что интересно, может обрабатываться и без опознания конкретных людей, но с классификацией по демографическим и другим критериям. Разные люди видят разные ролики.

 
Выявление предпочтений клиентов

 
Еще в 2017 году китайская KFC на базе дочки Alibaba начала принимать оплату «с помощью улыбки» (Smile to Pay). Только тогда улыбаться нужно было для повышения достоверности авторизации. С тех пор технологии не стояли на месте. Walmart патентует выявление недовольных и разочарованных покупателей, и это не единственная разработка такого рода. Специалисты Fujitsu считают, что их алгоритмы будут использоваться для обеспечения безопасности.

 
Возможности еще шире, если рассматривать их в динамике. Можно оценивать не только кому что понравилось, но и сопоставлять с другими факторами – маршрут по магазину или кафе, предыдущие покупки, качество обслуживания, соседи. Отдельного внимания заслуживают несовершенные покупки. В интернет-магазинах есть целое направление, занимающееся удержанием покупателей «за рукав» при закрытии сайта или ремаркетингом – то есть показами рекламы товаров, которыми интересовались, но не купили. Теперь у офлайн-магазинов тоже появится такая возможность, и это тревожный звонок всему e-commerce.

 

Новый уровень соперничества офлайн и онлайн-бизнесов

 
В отличие от офлайн-заведений, в Интернете можно отследить, откуда покупатель пришел, что он смотрел, как долго, в какой последовательности, какие запросы вводил, что сравнивал.

 
С помощью не совсем честных способов подглядывают даже на сайтах конкурентов. При этом почти все совершенные действия персонифицированы.

 
Что если офлайн получит схожий инструментарий? Можно будет лично по каждому покупателю оценивать конверсию рекламы, делать персональные предложения по ассортименту и ценам. Такие проекты уже есть. Они позволяют выстраивать гораздо более эффективные системы лояльности –причем от клиентов не требуют заполнять многостраничные анкеты, все данные собираются автоматически.

 
Хорошо, офлайн получит новые козыри. Но и онлайн тоже! Ленты рекомендаций уже сейчас манипулируют выдачей – так делают поисковые системы, соцсети, крупные интернет-магазины, службы бронирования. Добавьте к этому распознавание эмоций тех пользователей, которые слишком горды, чтобы заклеивать камеры скотчем – и YouTube будет реагировать на нахмуренные брови, Booking.com повысит цены в ответ на микромимику, а Google предложит другие сайты по тому же запросу.

 
Необычные применения распознавания

 
Помните сервис, который ищет человека в соцсетях по фотографии? Это была громкая история. Достаточно сфотографировать любого прохожего – и получаешь адрес его странички ВКонтакте. Развитием инновации стал поиск не только определенных, но и похожих людей. Прекрасно для кастинга, а также служб знакомств и различных злоупотреблений.

 
Новые технологии всегда балансируют на грани закона, часто ее пересекая. Но бывает, что это связано с добрыми намерениями. Например, дополнив систему распознавания лиц контролем экипировки (что гораздо проще), можно автоматически проверять – надел ли рабочий каску и страховку, куда положил инструмент и т. д.

 
Медицина и удаленная диагностика не останутся в стороне. Некоторые виды заболеваний будут выявлять вообще без анализов – по данным с камер наблюдения. Уже есть разработки, которые отслеживают, принял человек свои лекарства или нет, ему лучше или хуже. Провизор в аптеке может получить сигнал об опасной аллергии у покупателя, даже если тот сам о ней не в курсе. Благодаря пандемии коронавируса системы удаленного измерения температуры появились по всему миру.

 

Какие угрозы несут системы распознавания лиц

 
Так много новых возможностей, а что насчет угроз? Они тоже есть. Поскольку мы говорим о бизнесе, первое, на что стоит обратить внимание –полная цена владения. Новые технологии сулят золотые горы, но если их внедрение и обслуживание обходится слишком дорого, то баланс не сойдется. Например, одна крупная торговая сеть несколько лет назад свернула программу интеллектуального выявления воришек в торговых залах, потому что она оказалась затратнее потерь от краж.

 
Другой риск инноваций связан с частым кошмаром технократических антиутопий – бунт машин. Только в реальности проблема, наверное, будет не в рехнувшемся «умном» холодильнике, который коварно заманивает жертв и переваривает в десерты. Просто чем глубже распознавание лиц проникнет в бизнес-процессы, тем сложнее клиентам будет решать нестандартные вопросы.

 
Вы пробовали дозвониться до банка, чтобы поговорить с настоящим менеджером? Вежливый бот-автоответчик стоит на страже, обойти его по силам не каждому. Когда всех начнут обслуживать на основе данных распознавания, клиентам нужно быть готовым к неприятным сюрпризам, а бизнесу – к потерям буквально «на ровном месте».

 
Сбой в распознавании даст доступ к счетам случайным людям. Даже не мошенникам, просто человек подойдет к банкомату снять свой последний косарь, а его поприветствуют сообщением: «Здравствуйте, у вас триста миллионов, какие будут распоряжения?». Или при заселении семейной пары предложат специфичные услуги: «как вы любите», но возможно, вторая половина не любит и вообще первый раз о таком слышит.

 
Что же, по крайней мере, нас перестанут спрашивать при продаже алкоголя: «Вам уже есть 18 лет?». И возможно, больше не будут предлагать пакетик на кассе, если предыдущие сто раз он не понадобился. Впрочем, это уже из области фантастики.

 

Сергей Соловьев, редактор, Москва