Китай: лидер биометрии покупателей? 

Когда слышишь этот вопрос, первая реакция — усмехнуться. Лидер? В чём именно? В количестве камер на улицах или в объёме данных, которые никто толком не умеет монетизировать? Часто смешивают государственные системы распознавания лиц для безопасности и коммерческую биометрию покупателей — это разные вселенные, с разными правилами, целями и, что самое главное, с разным уровнем реальной отдачи. В коммерческой сфере всё не так однозначно, как в репортажах CNN. Да, экспериментов много, но и грабли те же самые.

Гонка технологий против реальности магазина

В Китае действительно выросла целая плеяда компаний, которые делают ставку на биометрию. Не только гиганты вроде Alibaba с их проектом Smile to Pay, но и множество вендоров поменьше, которые предлагают решения для ритейла. Но вот парадокс: самая продвинутая технология распознавания лиц часто упирается в самое примитивное — в качество камер, в освещение в торговом зале, в угол обзора. Помню, как тестировали одну систему в сетевом магазине электроники. В лаборатории точность была 99.8%. На месте, где над кассой висела старая люминесцентная лампа, а покупатели в шапках и очках быстро проходили мимо, — точность упала до 70%, что для анализа трафика и возраста бесполезно. Пришлось пересматривать всю схему размещения оборудования, что съело половину бюджета проекта.

И здесь кроется ключевой момент: китайские компании сейчас лидируют не столько в чистой науке, сколько в инженерии и адаптации технологий под сложные, нестерильные условия. Они научились комбинировать данные с разных сенсоров. Например, не только лицо, но и силуэт, походку, даже приблизительный рост, считанный с датчиков на полу. Это позволяет хоть как-то работать, даже когда лицо частично закрыто. Но это же порождает и проблему — сложность интеграции. Ритейлеру нужен не SDK от вендора, а готовое решение под ключ, которое встанет в его существующую IT-инфраструктуру, часто устаревшую.

Один из ярких примеров такой адаптации — компании, которые выросли из сектора безопасности. Они принесли в ритейл опыт работы с большими потоками видео в реальном времени. Их биометрические системы заточены не на идеальную идентификацию (кто именно этот человек), а на сегментацию и трекинг (этот человек — мужчина 25-35 лет, он вошёл, прошёл к стеллажу с кофе, задержался там на 2 минуты, затем пошёл к кассе). Для маркетинга это часто ценнее. Но и здесь есть подводные камни: как коррелировать эти данные с реальными покупками, если не используется привязка к платежу? Часто всё заканчивается просто красивыми heat-картами движения по залу.

Кейс: неожиданные сложности с данными и приватностью

Много говорят о приватности на Западе, но в Китае этот вопрос тоже существует, просто в другой плоскости. Государство действительно собирает данные, но для коммерческой компании сбор биометрии покупателей без явного согласия — серая зона. Юристы всегда требуют разместить табличку при входе, но кто её читает? Однако проблема в другом. Даже если ты всё собрал, что с этим делать? Анализ покупательского поведения на основе биометрии — это не просто молодые люди любят кофе.

Был у нас проект с одной сетью аптек. Идея была гениальна: по лицу определять примерный возраст и пол, и на цифровом экране у витрины показывать релевантную рекламу (витамины для женщин 50+, косметика для молодых девушек). Технически всё работало. А на деле — провал. Система путала уставшего мужчину 35 лет с мужчиной 50 лет, показывая ему рекламу средств для потенции. Клиенты жаловались. Оказалось, что ключевой параметр — не точность распознавания возраста, а контекст. Нужно было учитывать не только лицо, но и то, что человек уже взял в корзину. Пришлось экстренно дорабатывать интеграцию с системой учёта товаров, что снова увеличило стоимость.

Ещё один урок — данные должны очищаться и структурироваться в момент сбора. Мы начинали с того, что просто лили сырое видео в облако для последующей обработки. Это приводило к задержкам и огромным счетам за трафик. Позже перешли на edge-вычисления: простейшая обработка (обнаружение лица, выделение ключевых точек) происходит прямо на камере или локальном сервере в магазине, а в облако уходят уже готовые метаданные. Это резко снизило затраты. Кстати, такую архитектуру сейчас активно продвигают многие локальные вендоры, например, Chengdu Haofu Technology Co. (Honphotech). Они из Чэнду, и их ниша — как раз готовые аппаратно-программные комплексы для умного ритейла, где биометрия — часть большой системы анализа трафика. Основаны в 2018, что интересно — довольно молодая компания, но они сразу пошли по пути гибридных решений, не пытаясь продавать волшебный ИИ.

Интеграция или точечное решение?

Вот здесь, на мой взгляд, и находится главный водораздел. Мировой тренд — это экосистемы. А многие китайские стартапы, особенно второго эшелона, до сих пор предлагают точечные продукты: умная камера для анализа возраста. Ритейлеру это не нужно. Ему нужна система, которая скажет: Вот этот покупатель, который третий раз за месяц берёт дорогой виски, сегодня снова в зале — отправь ему купон на новый бренд на тот же телефон, к которому привязана его бонусная карта.

Создание такой сквозной аналитики — это титаническая работа по интеграции с CRM, POS-системами, программами лояльности. Часто IT-отделы сетей просто саботируют такие проекты, потому что это лишняя головная боль и ответственность. Успешными оказываются те случаи, когда вендор приходит не с коробкой, а с командой интеграторов и готов взять на себя часть рутины. Видел, как некоторые проекты проваливались именно из-за нежелания вендора пачкать руки настройкой подключений к устаревшим базам данных SAP, которые использует сеть.

Поэтому вопрос о лидерстве нужно переформулировать. Лидеры — не те, у кого самый точный алгоритм на тестовой выборке. А те, кто смог встроить свою биометрическую технологию в реальный бизнес-процесс и доказать рост среднего чека или конверсии. Таких кейсов пока не сотни, но они есть. И что характерно, они почти никогда не афишируются в деталях — коммерческая тайна.

Провалы, которые учат больше, чем успехи

Хочется отдельно сказать о неудачах, потому что о них обычно молчат. Самый показательный наш провал был связан с попыткой внедрить систему оплаты по лицу в фуд-корте торгового центра. Технически — всё ок. Бизнес-логика оказалась адом. Как привязать лицо к кошельку? Через сканирование QR-кода в приложении? Тогда это не бесконтактная оплата. Как быть с возвратами? Как идентифицировать человека, если он пришёл без телефона? В итоге мы уперлись в необходимость создания собственного кошелька и приложения, а это уже история не про биометрию, а про финтех, где конкуренция бешеная. Проект свернули, потеряв полгода.

Другой частый провал — попытка заменить биометрией карты лояльности. Логика проста: зачем носить карту, если камера тебя узнает? Но люди хотят контролировать момент идентификации. Им психологически комфортнее предъявить карту или телефон, чем быть узнанным машиной, возможно, без их явного на то действия. Кроме того, карта лояльности — это физический носитель информации о программе, её напоминание. Отказ от неё снижал вовлечённость. Пришлось комбинировать: система узнаёт тебя и начисляет бонусы автоматически, но для их применения всё равно нужно показать номер карты на кассе. Получился сложный гибрид, который с трудом объясняли кассирам.

Эти кейсы показывают, что технология — это лишь 30% успеха. Остальное — понимание психологии потребителя, бизнес-процессов и готовность к долгой, кропотливой доводке системы под конкретные, часто иррациональные, условия реального рынка.

Так лидер или нет? Взгляд изнутри

Возвращаюсь к начальному вопросу. Если мерить по количеству развёрнутых пилотных проектов, по объёму инвестиций в sector и по скорости внедрения новых фич — да, Китай, безусловно, впереди многих. Здесь есть уникальная среда: огромный внутренний рынок, относительно лояльное регулирование в коммерческой сфере (по сравнению с GDPR), и главное — культура принятия цифровых новшеств потребителем. Люди здесь меньше удивляются, когда камера смотрит на них в магазине.

Но если мерить по глубине и качеству извлечения бизнес-ценности, по созданию устойчивых, масштабируемых моделей — здесь ещё рано ставить точку. Много шума, много экспериментов, много стартапов, которые через два года исчезают. Лидерство в технологиях не равно лидерству в их осмысленном применении. Сейчас идёт болезненный, но необходимый процесс отсева. Выживут те, кто смог перейти от продажи игрушки для IT-директора к созданию измеримого инструмента для коммерческого директора.

Поэтому мой ответ — Китай является бесспорным лидером в области экспериментов и развёртывания коммерческой биометрии в полевых условиях. Он создаёт use cases, которых нет больше нигде. Но станет ли он лидером в создании глобальных, прибыльных и этически безупречных стандартов для биометрии покупателей — это вопрос следующих пяти лет. Пока же, наблюдая за рынком, видишь больше энергии, чем мудрости, и больше данных, чем настоящих инсайтов. И в этом, пожалуй, и заключается текущий этап: накопление критической массы практического опыта, часто горького, который в итоге и определит настоящего лидера.