Von Alibaba bis Pyaterochka: Wer und wie nutzt das Gesichtserkennungssystem im Geschäftsleben?

Bezahlen Sie einen Burger ohne Karte, warten Sie nicht auf die Registrierung im Hotel, stehen Sie nicht an der Kasse in der Schlange - all dies ist mit Hilfe von Gesichtserkennungstechnologien möglich. In den letzten Jahren haben viele große russische und ausländische Einzelhändler solche Lösungen aktiv getestet. Wir haben fünf der interessantesten Beispiele ausgewählt.



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1. Alibaba: Zahlung per "Lächeln" in Geschäften und Check-in in Hotels

Zusammen mit Ant Financial (der „Tochter“ von Alibaba) startete KFC 2017 in seinem Restaurant in Hangzhou den Service „Smile to Pay“, einen „Pay by Smile“ -Dienst. Der Leiter der Alibaba Group, Jack Ma, stellte es erstmals 2015 auf der CEBIT in Hannover vor, kam aber erst zwei Jahre später in die Läden.

So funktioniert es: Um einen Burger zu kaufen, müssen Sie eine Telefonnummer eingeben, die an eine Alipay-Brieftasche gebunden ist, und in die Kamera lächeln, die in ein spezielles biometrisches Terminal eingebaut ist. Danach bestätigt das System die Identität des Eigentümers der Brieftasche und ermöglicht die Zahlung.


Video vom offiziellen YouTube-Account der Alibaba Group.

Ein Lächeln ist erforderlich, damit das System versteht, dass es sich um eine lebende Person und nicht um ein Foto handelt. Zwei bis drei Sekunden reichen für die Erkennung aus. Es ist unmöglich, das System zu täuschen, selbst wenn man die Farbe des Haares, des Make-ups oder das Tragen einer Perücke ändert: Es verwendet eine Reihe von Unterscheidungsmerkmalen, die sowohl die Geometrie des Gesichts als auch die Position bestimmter Punkte darauf berücksichtigen.

Im Juli 2018 wurde auch in zwei Marriott Hotels - in Hangzhou und im Sanya County auf der Insel Hainan - mit dem Testen der Technologie begonnen . Sie müssen nicht mehr an der Rezeption warten: Hotelgäste machen Fotos zur Registrierung und geben die Kontaktdaten im Selbstbedienungsterminal ein. Danach überprüft das Terminal die Informationen mit der Reservierungsnummer und druckt eine Schlüsselkarte, um die Nummer einzugeben. Die Registrierungszeit wurde um das Dreifache reduziert und dauert nur eine Minute (früher - drei).

2. Walmart: „unglückliche“ Käufer in Geschäften finden

Quelle: Offizielle Walmart-Website

Der größte Einzelhändler der Welt hat 2017 eine Technologie entwickelt, mit deren Hilfe festgestellt werden kann, wie zufrieden der Kunde mit dem Geschäft ist.

So funktioniert es: Wenn das System einen Käufer mit einer unglücklichen Person erkennt, muss sie den Filialmitarbeitern dies signalisieren. Laut der Führung von Walmart wird dies dazu beitragen, den Kundenservice zu verbessern, bevor sie sich massiv über Probleme beschweren.

Darüber hinaus soll das System dazu beitragen, das Kaufverhalten über längere Zeiträume zu analysieren. Dabei werden die Emotionen mit den Ausgaben und dem Kauf verknüpft. Die biometrischen Daten des Kunden werden mit den Daten der von ihm durchgeführten Transaktionen verglichen, um eine Änderung der Kaufgewohnheiten aufgrund von Unzufriedenheit festzustellen.

Walmart hatte bereits 2015 versucht, ein Gesichtserkennungssystem einzuführen, um Diebstahl im Geschäft zu verhindern, aber das Experiment schlug letztendlich fehl . Das System galt als unrentabel, wie viele Diebe mit seiner Hilfe entdeckt wurden, berichtete das Walmart-Management nicht.

3. X5 Retail Group: Kampf gegen Warteschlangen an der Abendkasse

Der größte russische Einzelhändler - X5 (Pyaterochka, Karusel, Perekrestok) - begann 2017 ebenfalls mit dem Testen von Gesichtserkennungstechnologien. Laut Unternehmensvertretern sollte die Technologie insbesondere dazu beitragen, das Anstehen an der Abendkasse zu reduzieren und den Handelsraum zu optimieren.

So funktioniert es: Denken Sie an die Schilder an der Kasse - "Wenn mehr als fünf Personen in der Schlange stehen, rufen Sie die Nummer an ..."? Das Gesichtserkennungssystem macht dasselbe automatisch: Wenn Warteschlangen mit mehr als fünf Kunden vorhanden sind und einige Registrierkassen des Geschäfts nicht funktionieren, erhält der Direktor eine Benachrichtigung: "Sie müssen die Registrierkasse öffnen." Mithilfe der Videoanalyse können Sie herausfinden, wo mehr Menschen in den Laden gehen, worauf sie achten, und dann Waren und Werbematerialien ordnungsgemäß arrangieren.

Gesichtserkennungssysteme speichern nicht gleichzeitig Fotos, erklärte Wassili Gromow, Direktor für Informationstechnologie des Karusel-Einzelhandelsnetzwerks (Teil der X5-Einzelhandelsgruppe). Das System erstellt eine Funktion, die die Position von Punkten im Gesicht bestimmt - Wangenknochen, Augen, Ohren usw. (Hash des Gesichts). Wenn das System das nächste Mal in das Sichtfeld von Kameras fällt, die an das Erkennungsmodul angeschlossen sind, überprüft es das Bild mit einem Hash-Verzeichnis und gibt ein Signal darüber, wer sich auf dem Video befindet. Vasily Gromov wies auch darauf hin, dass "aus Sicht der Gesetzgebung der Hash einer Person keine persönlichen Informationen sind, da Sie damit keine Person ohne zusätzliche Informationen identifizieren können." Das Unternehmen schrieb kürzlich im offiziellen X5-Blog über Habr, dass es weiterhin Gesichtserkennungstechnologien verschiedener Unternehmen vergleicht.

4. "Dixie": Frauen - Kosmetik, Männer - Bier

Quelle: Offizielle Website von AddReality
Bei Dixie beschlossen sie, gleichzeitig mit der X5 Retail Group Gesichtserkennungstechnologien auszuprobieren, entschieden sich jedoch für einen anderen Entwickler, AddReality. Ziel war es, Geschlecht und Alter der Kunden zu bestimmen und gezielte Werbung in der Cash-Zone und im Handelssaal zu implementieren. Dixie begann 2017 mit dem Testen der biometrischen Identifizierung in den Filialisten von Victoria und am Hauptsitz.

So funktioniert es: Auf großen Bildschirmen, die in Handelsräumen installiert sind, ist eine Kamera angebracht, um das Gesicht einer Person zu erkennen, die im Vorbeigehen die Aufmerksamkeit auf den Bildschirm lenkt.


„Sie können anhand des vorhandenen Pools von Werbetreibenden bestimmen, ob ein Mann eine Frau oder eine Frau ist, ungefähres Alter, und unter Berücksichtigung dieser Parameter wird die am besten geeignete Werbung auf dem Monitor ausgestrahlt. Für Frauen kann es sich um eine Werbung für Kosmetika handeln, für einen Mann mittleren Alters beispielsweise um Bier “, erklärte Vladimir Muravyev, IT-Direktor von Dixy.

5. Yandex: Sonderwerbung für "bärtige" und Intellektuelle in Apotheken

Quelle: Yandex

Yandex startete im Juni 2018 den Verkauf gezielter Werbung auf Bildschirmen mit dem Gesichtserkennungssystem in Asna-Apotheken. Es basiert auf der gleichen Technologie, die bereits in Victoria-Geschäften verwendet wurde, ergänzt durch die Möglichkeit, mithilfe einer Suchmaschine die am besten geeignete Werbung für den Benutzer auszuwählen.

So funktioniert es: Das System besteht aus einem Bildschirm und einer Kamera, die den Betrachter erkennt: Alter, Geschlecht, Erscheinungsmerkmale - z. B. Brille oder Bart - und andere Merkmale. Anschließend wird mit Yandex.Direct die für einen solchen Kunden am besten geeignete Werbung auf dem Bildschirm angezeigt.

Laut einem Vertreter von Yandex kann das System unabhängig voneinander die Typen mehrerer Personen vor dem Bildschirm bestimmen, und der Werbetreibende zahlt nur für gezielte Impressionen. Wenn sich drei Personen vor dem Bildschirm befinden, von denen nur zwei für die Werbung relevant sind, zählt das System zwei Impressionen.

Addreality stellte fest, dass das System "nur anonymisierte Benutzerdaten verwendet, keine einzelnen Kunden identifiziert, keine persönlichen Daten verwendet und keine Videos von Käufern aufzeichnet, die am Bildschirm vorbeikommen." Das Experiment begann mit 70 Bildschirmen, weitere 2000 werden in Asna-Apotheken erscheinen, falls das System erfolgreich getestet wurde.

Um mehr über die Verwendung von Gesichtserkennung, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen in Unternehmen zu erfahren, können Sie einen Intensivkurs an der AI School absolvieren . Die Kursredner von Microsoft, Nanosemantics und Comparex LLC erklären Ihnen, wie Sie verschiedene Arten von KI verwenden und welche Tools dafür verfügbar sind. Das nächste Intensiv findet vom 17. November bis 15. Dezember statt.