Искусственный интеллект

За последние годы многие компании и даже целые отрасли перевели свои процессы в цифру. Ритейл, как одна из наиболее перспективных сфер, обладает огромным потенциалом для внедрения современных технологий. Традиционные методы контроля и анализа постепенно уступают место решениям на базе искусственного интеллекта. Как именно ИИ меняет ритейл, какие задачи он уже решает и какие перспективы открывает?

Рынок ИИ в ритейле

Согласно данным Mordor Intelligence, в 2024 году мировой объем рынка технологий искусственного интеллекта в ритейле достиг порядка $9,65 млрд, к 2029 году он возрастет до $38,92 млрд.

В России интерес к ИИ также растёт. По данным СберИндекса, объёмы розничной торговли увеличились на 15% за год, несмотря на рост издержек по всей цепочке поставок. Это создаёт спрос на инструменты, которые помогают повысить управляемость и снизить потери. ИИ всё чаще становится таким помощником.

Архитектура ИИ-систем в магазинах

Искусственный интеллект в ритейле применяется для оптимизации различных процессов, от улучшения взаимодействия с клиентами до повышения эффективности бизнес-операций и управленческих решений.

Системы мониторинга в ритейле строятся на базе данных, полученных с объекта. Одним из основных источников информации — это камеры видеонаблюдения. С их помощью технологии компьютерного зрения позволяют решать широкий круг задач: от контроля сотрудников и анализа очередей до мониторинга целевой аудитории и построения тепловых карт маршрутов покупателей.

Например, тепловые карты позволяют визуализировать поведение клиентов — где они чаще останавливаются, какие зоны обходят стороной, где проводят больше времени. Это помогает понять востребованность товарных полок и эффективность планировки торгового пространства.

Контроль работы сотрудников

Искусственный интеллект помогает отслеживать эффективность и производительность персонала. Системы компьютерного зрения фиксируют, насколько качественно сотрудники выполняют свои обязанности, например, правильно ли они выкладывают товары и своевременно ли обслуживают клиентов. Это позволяет выявлять области для улучшения и повышать общий уровень клиентоориентированности.

ИИ способен различать сотрудников и клиентов с помощью обучения на униформу или использования специальных меток. После определения типа человека (сотрудник или покупатель) система отслеживает действия. При определении работника магазина ИИ-решение может классифицировать, например, такие действия, как: выкладка товара, помощь покупателям, установка ценников, нахождение в определённой зоне без активности. Это позволяет собирать объективную статистику по качеству и интенсивности работы персонала.

Для повышения точности в систему могут дополнительно встраиваться модули анализа движения для увеличения количества классов различаемых действий.

Один из кейсов применения такой технологии — распознавание разницы между активной работой сотрудника и использованием телефона в личных целях.

Интеграция с кассовыми и аудиосистемами

В дополнение к данным ИИ использует другие источники информации:

• данные с чеков и кассовых аппаратов позволяют определить, какие товары наиболее востребованы и из чего состоит структура покупательской корзины;

• аудиоданные применяются для оценки работы кассиров, в частности — соблюдение регламентов и скриптов продаж (например, предлагаются ли карты лояльности, упоминаются ли акции);

• RFID-метки, прикреплённые к дорогостоящим товарам, отслеживают их перемещение и предотвращают фрод (кражи);

Однако в этом направлении компании действуют осторожно: видео– и аудиомониторинг требует строгого соблюдения законодательства и этики.

Противодействие мошенничеству и контроль на кассах

Системы компьютерного зрения и машинного обучения анализируют видеопотоки с камер наблюдения, распознавая необычные действия посетителей и сотрудников.

Такие алгоритмы могут фиксировать:

• попытки спрятать товар, не оплатив его;

• подозрительное поведение, например, длительное нахождение в одной зоне без явной цели;

• резкие движения, которые могут свидетельствовать о краже;

• манипуляции с упаковками или антикражными метками.

При обнаружении аномальных действий система отправляет сигнал сотрудникам службы безопасности, позволяя им быстро реагировать. В некоторых случаях ИИ интегрируется с POS-терминалами, анализируя соответствие чека и фактически вынесенных товаров.

Такие технологии уже активно используются в крупных торговых сетях, помогая снижать потери и обеспечивать безопасность магазинов.

Особое внимание уделяется зонам самообслуживания, где часто происходят попытки краж. Камеры с широким углом обзора устанавливаются так, чтобы отслеживать действия рук покупателя — пробивает ли он товар, корректно ли перемещает его на весы и кладёт ли в пакет тот самый продукт, который пробил. Это позволяет выявлять распространённые нарушения, связанные с подменой товаров или обходом весового контроля.

Контроль качества товара с помощью компьютерного зрения

Помимо мониторинга персонала ИИ-агенты расширяют аналитические сценарии на оценку качества и соответствия товара. На приёмке и выкладке используются нейросетевые модели, способные:

• считать и проверять ценники — детектировать наличие, правильность привязки и актуальность ценников к позиции.

• классифицировать состояние продукции — отличать спелые и вялые фрукты, выявлять брак или повреждения упаковки.

• контролировать полноту выкладки — сравнивать фактическое размещение товара с эталонной выкладкой и своевременно сигнализировать о недостаче.

Приватность и соответствие законодательству

В России с недавних пор действует жёсткий регламент на работу с биометрическими данными: сбор и хранение отпечатков пальцев, распознавание лиц или голос возможны только при прямом согласии сотрудников и обязательной регистрации в уполномоченных органах. В ответ на это большинство компаний в ритейле переходит на другие способы идентификации. Например, мы разработали систему небиометрической идентификации через невидимые маркеры. Подобные решения позволяют контролировать рабочие процессы и передвижения персонала, не нарушая законодательства и защищая права сотрудников.

Как ИИ-технологии работают в ритейле: процесс сбора и анализа данных

Процесс сбора и анализа данных включает три основных этапа:

1. Сбор данных. На этом этапе определяется пул источников: уже установленные или дополнительные камеры (общего вида и широкоугольные для зон самообслуживания, точечные над кассами), направленные микрофоны для контроля регламентов общения с посетителями, данные с POS-терминалов и учётных систем (1С и др.). Все источники данных, используемые для обучения модели ИИ, должны соответствовать ряду важных требований. Во-первых, обеспечивать одномоментность — то есть фиксировать события с точными и согласованными временными метками, что необходимо для корректного анализа последовательностей и временных взаимосвязей. Во-вторых, поддерживать постоянное обновление — данные должны поступать в реальном или близком к реальному времени, особенно если модель планируется применять в динамичных бизнес-процессах. И, наконец, источники должны отличаться высокой надёжностью: быть доступны круглосуточно, обеспечивать стабильную передачу и хранение данных без потерь и сбоев, что критично для качества ИИ-системы.

2. Анализ информации. На втором этапе платформа объединяет поступающие видеозаписи, звук и данные продаж, чтобы автоматически выделить в них ключевые события и аномалии. Система «видит» и классифицирует действия сотрудников и одновременно «слушает» зал, отмечая важные фразы даже в условиях повышенного уровня шума. Параллельно проверяется, совпадают ли данные с касс и складского учёта с тем, что показывают камеры: есть ли расхождения в продажах или остатках. Если выявляются подозрительные или нерабочие моменты, например отсутствие ценников — платформа автоматически формирует уведомление и структурированный отчёт. В результате магазин получает готовую картину работы по ключевым показателям без ручного просмотра часов видео и таблиц.

3. Обработка и отчетность. Агрегированные выводы по всем источникам данных сохраняются в системе и визуализируются в дашборде. Менеджмент получает оперативную сводку по ключевым метрикам и имеет возможность посмотреть данные как в реальном времени, так и за выбранный период.

Эффекты от внедрения и влияние на бизнес-процессы

Основной эффект от внедрения ИИ в ритейле — это повышение прозрачности процессов. Бизнес получает доступ к объективной информации о том, как работает персонал, какие зоны магазина наиболее загружены, и где возможны потери. Особенно это важно для оценки KPI, ротации персонала и принятия решений по премированию.

Системы также позволяют уточнять профиль покупателей, определять пол и возраст аудитории, анализировать поведенческие паттерны. Это помогает не только в планировке торгового пространства, но и в персонализации маркетинга.

По данным опроса, проведенного Nvidia, ритейлеры отмечают ряд значительных преимуществ от внедрения нейросетей в свою работу. Среди главных эффектов — снижение операционных расходов: у 28% компаний они сократились на 5–15%, а у 23% — более чем на 15%. Кроме того, 28% опрошенных зафиксировали рост выручки в пределах 5–15%, а 15% сообщили об увеличении доходов свыше 15%.

Что сложно автоматизировать, и куда движется рынок

Несмотря на успехи, остаются задачи, которые ИИ пока решает неидеально. Например, определение факта кражи требует комплексного анализа — только видео недостаточно. Необходимо сопоставление данных с кассы, движения покупателя и товарного учёта. Также ИИ не всегда может корректно интерпретировать сложное социальное поведение, особенно в нестандартных ситуациях. Система может фиксировать, что товар взят с полки, но не пробит. Однако покупатель мог просто временно отложить его или не дойти до кассы.

Тем не менее рынок развивается. В ближайшие годы можно ожидать появления решений, способных не только фиксировать события, но и предсказывать их: например, автоматическое прогнозирование пиков нагрузки, адаптация выкладки под спрос, автономное управление персоналом в реальном времени.
Больше про ИИ пишу здесь

ИИ в ритейле — это уже не эксперимент, а рабочий инструмент. Его внедрение требует системного подхода, но при правильной реализации он даёт бизнесу ощутимые результаты. Современные решения позволяют ритейлерам контролировать процессы, сокращать потери и повышать эффективность без прямого давления на персонал. ИИ становится не надзором, а помощником — и это главное изменение, которое он приносит в индустрию.

Я, думаю, у этого в некоторых аспектах будут и плюсы. Те же музыка и кино. Уже сейчас нейронки могут создавать очень и очень качественную музыку. О качестве видео написали уже в посте.

Если немного пофантазировать, мне кажется, после того, как все эти нейронки "дошлифуются", станет невероятно просто найти музыку и фильмы по душе. Возможно, живые исполнители от части потеряют в аудитории и главный их плюс будет в живых выступлениях и экспериментах, до которых нейронка просто не дотягивает.

Возможно, вечером после работы человек, приходя домой, будет заходить на какой нибудь сайт, вбивать в окно ввода информацию, от тезисных списков до предметного описания, какой фильм и о чем он хочет посмотреть, и нейронка, пока он принимает душ и насыпает в чашку снеков, будет генерировать для него фильм такого содержания, жанра, качества постановки и атмосферы, которые он запросил, а после люди будут делиться друг с другом "запросами". Библиотеки кино будут выглядеть иначе, пользователи будут просто создавать оставлять свои "запросы", что бы другие люди тоже могли оценить фильм. Или, если фильм в каких-то местах выдался слабоватым, этот самый запрос можно будет отредактировать, и после обсудить.

Музыка, наверное, тоже сильно изменится. Заслушав библиотеку музыки до дыр и в поисках чего-то нового или чего-то под настроение, слушатель будет отправлять нейронке запрос на мызку, приводя референсы по звучанию, выбирая голос любого исполнителя или человека. Перепевать сложные песни на более простой лад и наборот, а зарубежную музыку складно переводить. Она создаст абсолютно любую мелодию и текст, какие ты захочешь. Наверное, дойдет до того, что вечером родители будут генерировать колыбельные для своих маленьких детей с своими голосами.

Да, в любом случае нейросети создадут проблем, обесценят чужой труд или нарушат морально-этические нормы. Но если от этого всего отвлечься, возможно, нас ждет что-то прикольное и интересное.

Границы между реальностью и виртуальностью начинают стираться. Сейчас видео сможет быть полностью сгенерировано так мастерски, что распознать фальшивку становится сложно. Как мы будем отличать правду от имитации?

2 года назад можно было увидеть такое качество сгенерированного изображения

Тогда видео были вообще далеки от идеала. А за последнее время ИИ совершил настоящий прорыв. Что имеем сейчас?

Кенгуру, которого не пускают на самолет.

Всевозможные интервью

Бабуля, которая содержит необычного питомца — бегемота. Она ласково зовет его Булькой-барабулькой

А вот она же приглашает сходить в кинотеатры под открытым небом на фестивале Лето в Москве

Тяжело поверить, но совсем недавно нейросети не могли сгенерировать поедание спагетти и правильное количество пальцев на руках.

Что будет дальше? Немного мыслей на этот счёт

Нам предстоит переосмыслить отношение к источникам информации. Образование станет более ориентированным на развитие критического мышления, умения анализировать и ставить под сомнение даже самые правдоподобные медиа. Возможно, появятся новые культовые специалисты — эксперты по аутентификации видео и изображений, некие "Эксперты правды" в цифровом мире.

Люди научатся задавать правильные вопросы: кто создал этот контент, зачем он был создан, какие мотивы стоят за его публикацией. Это превратится в новую культуру информационной грамотности, где каждый будет чуть более скептичным и разборчивым.