Поймай меня, если сможешь: как ретейл внедряет спорную технологию распознавания лиц

Автор: Лорен Дебтер

Камеры видеонаблюдения DeepCam следят за покупателями в магазине Rite Aid в Нью-Йорке (Фото Lucas Jackson/REUTERS)

Распознавание лиц и эмоций ― один из самых обсуждаемых технологических трендов в сфере ретейла. Американский Forbes рассказывает о том, что эта технология может дать продавцам и почему она вызывает много споров

Macy’s, Bloomingdale’s и дюжина других крупных ретейлеров пользуются спорной технологией по распознаванию лиц, чтобы бороться с ростом числа грабежей и других скоординированных атак.

Это часть более масштабного проекта по превращению уже существующих камер безопасности ― вездесущих неприметных устройств, записывающих тысячи часов преимущественно бесполезного видеоматериала ― в более сложную систему наблюдения на основе искусственного интеллекта. Она автоматически идентифицируют людей, номерные знаки и другую информацию, которая может пригодиться для предупреждения сотрудников о надвигающейся угрозе и привлечения нарушителей к ответственности.

«Сейчас очень важно использовать искусственный интеллект, ― заявляет Рид Хейс, директор Исследовательского совета по предотвращению ущерба (Loss Prevention Research Council). ― В любом случае у розничных продавцов камеры повсюду»».

Технология снова набирает популярность на фоне растущей волны краж и нападений, в особенности из-за организованных преступных группировок, крадущих и перепродающих товар онлайн на миллионы долларов. По данным Национальной федерации розничной торговли США (National Retail Federation), с 2015 года масштабы организованной преступности в этой сфере выросли на 60%, причем в 2021-м об увеличении числа преступлений сообщили почти 70% ретейлеров. Согласно оценкам Ассоциации руководителей розничной сферы (Retail Industry Leaders Association) и американской коалиции «Покупаем безопасно» (Buy Safe America Coalition), ежегодно у ретейлеров США крадут продукции на $69 млрд, или 1,5% от общего объема продаж. Для Соединенных Штатов 2020 год стал в этом отношении рекордным: во время ограблений и иных происшествий с применением насилия в сфере розничной торговли было убито 523 человека, включая 256 покупателей и 139 сотрудников.

В прошлом месяце федеральные власти США предъявили обвинения 29 лицам за кражу отпускаемых без рецепта препаратов и других товаров на сумму $10 млн из таких розничных сетей, как Walmart, Costco, CVS, GNC и прочие ― продукцию впоследствии перепродавали на сайтах вроде Amazon и eBay.

«Ретейлеры прежде всего стремятся предоставить полиции доказательства личности тех, кто всем этим занимается», ― объясняет Адриан Бек, преподаватель Лестерского университета в Великобритании, исследовательская деятельность которого сосредоточена на способах борьбы с убытками в розничной торговле.

Технология распознавания лиц вызывает много споров, поскольку исследования показали, что решение зачастую неверно идентифицирует представителей цветного населения и женщин. По данным одного отчета, ошибочность результатов худших систем может достигать 35% в случаях, когда сканируются темнокожие женщины, и всего 1% при обработке изображений светлокожих мужчин. В чем причина? Ранние версии алгоритмов обучались на фотографиях знаменитостей, преимущественно белых мужчин.

Как отмечают в Национальном институте стандартов и технологий США (National Institute of Standards and Technology), компании работают над устранением расовой предвзятости, и в период с 2014 по 2018 год программное обеспечение для распознавания лиц стало производить поиск по базе данных и находить фотографии с совпадениями в 20 раз лучше. Однако в 2019-м правительство обнаружило, что некоторые программы по-прежнему определяли людей афроамериканского и азиатского происхождения неверно в 10-100 раз чаще, чем белых мужчин.

«Из-за этой технологии людей ошибочно арестовывали, ― говорит Джей Стэнли, старший политический аналитик Американского объединения гражданских свобод, курирующий проект в области свободы слова, приватности и технологий. ― К повсеместному применению технология еще не готова».

В некоторых городах предпринимались усилия по ограничению использования системы распознавания лиц правоохранительными органами ― например, в таких городах как Сан-Франциско, Миннеаполис и Бостон ее запрещено использовать. Технологические компании вроде Amazon и Microsoft подобные решения полиции больше не продают.

Тем не менее фирмы-разработчики активно продают свои технологии ретейлерам, которые с их помощью собирают доказательства вины неоднократных нарушителей, а затем делятся материалом с местными правоохранительным органами.

«Произошел переход к тому, что часть работы ретейлер теперь выполняет сам», ― рассказывает Тони Шеппард, директор по решениям в сфере предотвращения убытков в специализированной фирме ThinkLP. Он также добавляет, что ресурсы органов правопорядка иногда бывают весьма ограничены.

Компания FaceFirst, утверждающая, что работает с четвертью крупнейших ретейлеров Северной Америки, собирает в одно дело зафиксированные случаи нарушений с датой, точным временем и расчетом понесенных убытков и передает сведения органам правопорядка. «Когда данные отправляются в полицию, они становятся для следствия очень весомым аргументом», ― заявляла на недавней отраслевой конференции президент FaceFirst Дара Риордан.

Ретейлерам необходимо сформировать собственные списки наблюдения, наладить процедуру, при которой сотрудник идентифицирует посетителя на видеозаписи после происшествия и просит систему сообщать о его приходе в любую другую точку сети. Это не поможет в случае с первой кражей, но может помочь задержать повторных нарушителей.

«Спрос на наш продукт стремительно растет», ― признается Дэн Меркль, генеральный директор FaceFirst. Сегодня компания осуществляет для своих клиентов свыше 12 трлн сравнений лиц ежедневно, хотя еще в 2017-м показатель составлял 100 млн. Фирма утверждает, что точность разработки достигает 99,7% вне зависимости от пола и расы, а использование ее технологии может снизить количество краж со стороны посетителей на 34% и вероятность применения насилия ― на 91%.

Технология помогла одной торговой сети поймать «Фанатика Филли», вора, любившего наряжаться в спортивную форму бейсбольного клуба «Филадельфия Филлис» (не путать с одноименным талисманом команды). Он приходил к одному и тому же продавцу каждые один-два дня с разными сообщниками, тайком заполнял тумбочку товарами примерно на $2000, заклеивал ее двухсторонним скотчем и оплачивал как единственную покупку. Затем украденное передавалось «скупщику», который все перепродавал. Как заявили в FaceFirst, программное обеспечение помогло определить личность подозреваемого и направить оповещение в режиме реального времени ретейлеру, который затем задержал нарушителя и передал полиции.

Британская фирма Facewatch отмечает, что за время пандемии обороты ее бизнеса выросли вдвое, особенно высокий спрос наблюдается среди небольших магазинов шаговой доступности. Наиболее глубоко ее система интегрирована в одной сети розничной торговли с более чем 100 локаций.

Клиентская база ретейлеров увеличивается и у нью-йоркской компании Oosto, о чем сообщил ее директор по маркетингу Дин Николлс. Ее технологию используют как региональные, так и общенациональные розничные сети, причем некоторые из них развернули систему в сотнях своих торговых точек. Компания располагает штатом из 150 сотрудников и к настоящему времени привлекла инвестиции на $350 млн.

Технология потерпела неудачу в начале пандемии, когда все вдруг начали носить маски. Согласно опубликованному в прошлом месяце отчету Национального института стандартов и технологий, по мере того, как разработчики тренируют свои алгоритмы на лицах в масках, точность идентификации повышается, однако вероятность успеха при поиске и сравнении все еще имеет значительный разброс от 60% до 99%. В Facewatch заверяют, что фирменная система вышла на рабочий уровень точности порядка 90%, а каждое изображение на выходе проверяется живым сотрудником фирмы, который затем направляет оповещение ретейлеру.

«В 2020-м это всех очень утомляло, ― рассуждает Меркль. ― Сегодня мы можем работать с очень высокой точностью даже с людьми в масках». Ретейлеры также пытаются выяснить, когда именно сообщать сотруднику о том, что в магазин вошел нарушитель, и как давать инструкции к действию, не подвергая работника опасности. «Что нужно говорить бедному кассиру с минимальной зарплатой?» ― задается вопросом Бек.

Немногие магазины готовы признать, что они используют систему распознавания лиц, опасаясь недовольства со стороны покупателей. Аптечная сеть Rite Aid пользовалась технологией в сотнях своих торговых точек на протяжении почти 10 лет, однако прекратила эту практику после того, как в результате расследования Reuters выяснилось, что программное обеспечение применялось преимущественно в малообеспеченных районах с цветным населением. Другие ретейлеры (например, гипермаркеты Target и Home Depot) тестировали распознавание лиц в прошлом, но сегодня заявляют, что не используют его.

Кроме того, розничные сети применяют и другие разновидности технологий по обработке видеозаписей. К примеру, во время пандемии большую популярность получили виртуальные охранные системы. Охранники работают дистанционно и могут реагировать на различные происшествия вроде зафиксированного камерами безопасности движения на парковке в час ночи, обращаться непосредственно к потенциальному нарушителю и вызывать правоохранительные органы. В условиях нехватки кадров это куда проще, чем нанимать собственных охранников на месте, и дешевле. По словам Шона Фоули, руководителя высшего звена в фирме Interface, которая предоставляет услуги по дистанционной охране объектов таким розничным сетям, как Zale’s, Dollar General, Big Lots и Gamestop, расходы составляют 8-12% от обычной стоимости.

Также ретейлеры внедряют нательные камеры вроде тех, что носят полицейские ― обычно их размещают на охранниках. Такими камерами пользуются две трети розничных сетей, опрошенных отраслевым агентством ECR Retail Loss Group. Респонденты заявили о том, что количество нападений и словесных перепалок снизилось на 45%. Кроме того, как утверждает Скотт Томас, старший директор по продажам фирменных брендов компании Genetec, нательные регистраторы фиксируют области, которые стационарными камерами не охвачены.

Камеры безопасности также можно использовать для идентификации предметов вроде номерных знаков и определения поведения покупателей. Oosto разрабатывает технологию, которая в будущем сможет выявлять оружие (например, пистолет), вычленять из видеопотока необычные движения (к примеру, когда в сторону магазина бежит группа людей) и оперативно направлять соответствующее уведомление сотрудникам торговой точки.

«Это как рентгенолог, допускающий, что опухоль может оказаться злокачественной, ― проводит аналогию Хейс из Исследовательского совета по предотвращению ущерба. ― Искусственный интеллект не делает ничего — только предупреждает».

Перевод Антона Бундина