Распознавание лиц в ретейле: сценарии применения

Логотип компании
Распознавание лиц в ретейле: сценарии применения
Как известно, у 7-10% человек плохо читаются папиллярные линии на пальцах, что затрудняет их распознавание

Современный ритейл, особенно если речь идет о крупных торговых сетях федерального масштаба, уже более десятка лет внедряет и успешно использует терминалы, предназначенные для учета рабочего времени сотрудников. Первые поколения таких систем, применяющихся по сей день не лишены определенных недостатков. 


Распознавание лиц в ретейле: сценарии применения. Рис. 1

Иван Смирнов, директор департамента инженерно-технических средств безопасности компании RedSys

Дело в том, что в основе данной технологии лежит метод радиочастотной идентификации (RFID), который позволяет одному сотруднику приложить к терминалу сразу несколько идентификационных RFID-карточек, принадлежащих другим людям, обманув тем самым своего работодателя. Теперь на смену RFID-датчикам пришли биометрические решения, анализирующие отпечаток пальца, а затем и всей ладони человека. Большое количество таких терминалов используется в российских компаниях и организациях. Но и они оказались далеки от идеала. Как известно, у 7-10% человек плохо читаются папиллярные линии на пальцах, что затрудняет их распознавание. Кроме того, терминалы требуют специального обслуживания, в частности, регулярной чистки.

Контроль и управление

Сегодня на рынке большую популярность завоевали решения, основанные на распознавании лица. Они могут быть использованы без ограничений и требуют меньших эксплуатационных расходов, в отличие от систем, анализирующих отпечаток пальца или ладони. Фактически, такие системы могут быть развернуты на базе обычного планшета, если он оснащен качественной камерой. Системы подобного класса должны быть защищены от возможной компрометации, когда вместо лица камере “предъявляют” фотографию или видео. Для того, чтобы добиться подобного результата, в терминалы встраивают специальные датчики, анализирующие трехмерную проекцию лица.

Биометрические терминалы могут быть интегрированы с ERP и другими информационными системами. К примеру, по приходу на рабочее место, сотрудник может автоматически получать определенные задания. Допустим, в ERP загружена оргштатная структура компании. Биометрическая система интегрируется с ней и, в соответствии с этой структурой, загружает штатное расписание для конкретной торговой точки или магазина. В любой торговой сети есть сотрудники, временно посещающие магазины. Как правило, это технический и обслуживающий персонал. Их приходы и регистрацию также можно обрабатывать с помощью биометрических решений, интегрированных с информационными системами. Биометрические шаблоны лиц сотрудников могут актуализироваться с заданной периодичностью.

Идентификация

Знать покупателя в лицо можно и нужно не только своих сотрудников, но и клиентов. К примеру, терминал для считывания дисконтных и накопительных карт тоже может быть интегрирован с биометрической системой, а “лицо” клиента привязано к истории его покупок. Разумеется, это нужно делать лишь в тех случаях, когда клиент дает письменное согласие на обработку биометрических персональных данных. При последующем посещении покупателем данного магазина или другого в той же торговой сети, сотрудники получают доступ к его предпочтениям, могут загрузить и озвучить ему персональные рекомендации, основанные на истории его взаимодействия с ритейлером, предложить индивидуальные скидки и т.д. Те же сценарии можно реализовать при интеграции биометрических камер с терминалами самообслуживания. В любом случае, грамотные коммуникации продавца с покупателем, основанные на этой информации, в конечном итоге помогают увеличить его средний чек в данной торговой сети. С другой стороны, менеджеры торговой сети видят, насколько эффективно тот или иной сотрудник взаимодействует с покупателем с последующим вознаграждением тех, кто приносит компании больше прибыли.    

Маркетинговые задачи

В большинстве магазинов покупатель предъявляет карту лояльности (дисконтную или накопительную) уже в процессе оплаты ранее выбранного товара. Таким образом, продавец или кассир получает информацию о предпочтениях этого клиента на последнем этапе. Разумеется, он все равно может предложить ему купить что-то дополнительно, но, как показывает опыт, в момент оплаты человек уже настроен расстаться с определенной суммой денег, поэтому любые дополнительные затраты могут быть восприняты негативно. Но если озвучить предложение чуть раньше, в момент выбора товара, вероятность увеличения среднего чека будет гораздо выше. Многие ритейлеры сегодня уже не требуют предъявления от покупателя пластиковой карты лояльности, вместо этого ему достаточно назвать свой номер мобильного телефона, после чего кассир вводит его в систему и получает доступ к истории взаимодействия с данным клиентом. Таким идентификатором может стать и лицо человека, которое биометрическая система опознает за доли секунды. Аналитические маркетинговые задачи также под силу системе распознавания лиц. Например, с ее помощью можно сегментировать аудиторию по полу и возрасту, подсчитывать количество уникальных посетителей, выделять постоянных покупателей, приходящих в магазин с определенной периодичностью (раз в неделю, раз в месяц и т.д.).

Стоимость и доступность

В настоящий момент, исходя из стоимости владения, биометрические системы распознавания лиц могут быть рекомендованы, прежде всего, крупным торговым сетям. Ядро системы размещается в дата-центре, и оно может обслуживать всю территориально распределенную инфраструктуру торговых объектов. Стоимость установки оборудования в одном магазине с учетом цены оборудования и лицензии не столь высока, и составляет от 100 до 150 тыс. рублей. Скорее всего, в течение ближайших нескольких лет появятся сервисные компании, которые смогут предоставлять услуги распознавания лиц и обработки биометрической информации из облака, по подписной модели. Такие услуги будут выгодны не только крупным и средним, но и совсем небольшим ритейлерам. 

Читайте также
Искусственный интеллект приковывает к себе большой интерес, потому что ИИ технологии уже сейчас могут решать разные задачи бизнеса. Среди успешных примеров их применения — создание «умной» системы электронного документооборота, автоматизирующей рутинную работу и исключающей «человеческий фактор». Как оптимизировать бизнес и зарабатывать на прогрессе, рассказывает Анастасия Петелина, операционный директор DreamDocs.

Опубликовано 05.06.2018

Похожие статьи