Валерий Бабушкин, Х5 Retail Group: «Мы активно экспериментируем с компьютерным зрением»

Валерий Бабушкин, глава Data Science, компании Х5 Retail Group, отвечает на вопросы Global CIO о data driven культуре в компаниях, о важности технологии компьютерного зрения для ритейла, об искусственном интеллекте, который неизбежно изменит поведение потребителей. 

Сегодня о больших данных, машинном обучении и искусственном интеллекте не говорит только ленивый. В их эффективности уже никто не сомневается, за ними будущее. Но торговые сети в России используют эти технологии крайне редко. В чем причина? Что сдерживает распространение таких технологий? Цена вопроса? Инертность мышления? Что-то другое? 

Как человек, который занимается непосредственно всеми этими технологиями, могу сказать, что за ними не только будущее, но уже и настоящее. Если вы, например, обратитесь в банк за кредитом, то решение о том, одобрить ваш запрос или отклонить, будет принимать не человек, а машина. Система с помощью специальных алгоритмов высчитывает, с какой вероятностью вы вернете кредит банку. Допустим, показатель невозврата 5%. Машина сравнивает полученное число с данными, заложенными в нее в соответствии с кредитной политикой. Если процент невозврата находится в допустимом диапазоне, вам дадут кредит, если нет — откажут. 

Безусловно, пока еще рано говорить о массовом распространении искусственного интеллекта и машинного обучения. Но цена вопроса — далеко не единственная и, на мой взгляд, не главная причина.  
Основной барьер — это недостаток грамотных специалистов. Профессионалов в области ML и AI критически мало. А те, что есть, вряд ли пойдут работать в какой-то нетоповый банк или не самую большую продуктовую сеть. Они скорее выберут «Яндекс», или Google, или Сбербанк, потому что там правильная data driven культура. И таких компаний в России пока немного. С 2018 года в их числе X5 Retail Group.

Что подразумевает наличие data driven культуры в компании? 

Data Driven — это когда в компании есть а) понимание того, что происходит, но не на уровне субъективных ощущений, а на основе цифр, и б) все решения тестируются и принимаются исключительно на основе полученных данных. Кажется, что это само собой разумеется, но в российской практике чаще бывает наоборот. Руководитель отдела продаж, не располагая никакими подтверждающими данными, может сказать: «Мне кажется, что продажи в этом квартале упали». И в соответствии со своим ощущением он принимает решение, что делать дальше. 

Возьмем простой пример — карты лояльности. Это хороший инструмент в розничном ритейле для сбора данных о покупателях и стимулирования спроса, точнее повторных покупок. Карты предлагают всем, но не все покупатели готовы их заводить. А ритейлер хочет выдавать их как можно больше. Его логика проста: больше карт — больше продаж. Но как этого добиться? Как вариант — стимулировать покупателя оформить карту с помощью бонуса, например, шоколадки. И вот в этот момент пути обычной и data driven компании принципиально расходятся. Первая компания покупает миллион шоколадок, вторая — отправляется проверять гипотезу, насколько шоколадка может увеличить процент распространения карт и последующий рост продаж. А вдруг шоколадка не сработает? Сколько миллионов, потраченных на шоколадки, вылетит в трубу? Data driven компания выбирает два похожих магазина и проводит в них сравнительный тест (так называемый АБ тест): в одном выдает шоколадки, а в другом нет и смотрит, повлиял ли этот бонус на количество выданных карт и конверсию продаж. И только потом, в зависимости от полученного результата, принимает решение – закупать ей миллион шоколадок или нет. Некоторые компании, например, могут проводить ежедневно порядка 1000 АБ тестов.  У нас, в Х5, одномоментно крутится порядка 20 тестов

Что нужно для того, чтобы внедрить в компании data driven культуру? 

Исключительно желание и воля топ-менеджмента. Это сложно, больно и тяжело, нужны титанически усилия. Многие руководители не хотят ничего менять, потому что это может подорвать их авторитет. Им кажется, что они теряют контроль и статус. Начальнику хочется верить, что он прав всегда и во всем, но цифры — вещь жесткая, и они часто говорят об ином. Для того чтобы изменить управленческую парадигму, у компании должен быть внутренний драйвер. В X5 мы добились результата очень быстро — чуть менее чем за год. Но это только потому, что у нас такой драйвер был. Драйвер плюс сильная команда. 

Расскажите, пожалуйста, над какими задачами вы сейчас работаете?  

Проектов много, могу привести один из примеров: компьютерное зрение. Эта технология позволяет решать самые разные проблемы.

Первая — это низкая доступность товара на полке. Бывает, забегаешь в магазин, подходишь к полке с соками, а она пустая – все раскупили. Такие моменты всегда вызывают у покупателя раздражение, он может развернуться и уйти в другой магазин. Чтобы этого избежать, нужно сделать так, чтобы ходовые товары всегда были доступны на полке, а это значит, их надо вовремя и в нужно количестве привозить со склада. С помощью компьютерного зрения мы можем отслеживать движение товара и следить за тем, чтобы на выбранных полках не образовывались пустоты. Видеокамера передает изображение нейронной сети, та анализирует картинку и, если уровень заполняемости полки ниже среднего, отправляет push-уведомление: «Срочно везите сок со склада!».

Вторая проблема, решаемая с помощью компьютерного зрения, — это очереди. Механизм действия аналогичный: камера отслеживает количество людей на торговой площади и передает данные системе для оценки ситуации и прогноза — как скоро образуется очередь и нужно ли вызвать дополнительных кассиров. 

Первые два проекта мы уже почти завершили, на следующем этапе займемся face recognition. В будущем в наших сетях покупателю уже не нужно будет прокатывать карту лояльности на кассе. В момент оплаты товаров система будет идентифицировать покупателя по лицу, а не по номеру карты. Это колоссальная экономия, прежде всего на пластике. К тому же карточки часто теряются, забываются и т.д., а лицо всегда «с собой». Это более надежный носитель информации, он есть у каждого. Нужно просто научиться его идентифицировать.  

Подобные технологии уже есть в мировой практике. Например, в магазинах Amazon Go оплата покупок происходит в тот момент, когда ты уже вышел за порог с продуктами. 

Звучит как фантастика и, если честно, немного пугающе. Мы уже давно смирились с тем, что в современном мире нет места для приватности. Будучи пользователем соцсетей, невозможно утаить о себе практически ничего, и все идет к тому, что в дальнейшем искусственный интеллект научиться манипулировать нашим сознанием, потребностями, желаниями… 

На решения человека о покупке может повлиять все, что угодно. Наличие карты лояльности, реклама, другие люди. Просто искусственный интеллект чуть более изобретателен.

Много веков назад Папа Урбан 2 произнес речь с призывом вырвать силой Святую Землю из рук неверных, ее результатом стал первый крестовый поход, оказавший огромное влияние на всю мировую цивилизацию. Был ли этот поход исторически детерминирован или случился бы он рано или поздно? Или он произошел исключительно под влиянием произнесенной речи? Дискуссии о свободе выбора можно вести бесконечно. А технологии при этом на месте не стоят!