Figyelmeztet a pénztáraknál lévő sorok kialakulására és azok megszüntetését is megoldja egy magyar startup, az Ultinous mesterséges intelligencián alapuló arc- és testfelismerő rendszere, ezzel jelentős árbevétel-növekedéshez juttatva a megoldást alkalmazó cégeket. A rendszer a világ harmadik leggyorsabb ilyen algoritmusán alapul és jelenleg is tesztelik magyar és külföldi boltláncok.

Dóra Sebestyén üzletfejlesztési vezetőt és Jóri Csaba marketingvezetőt kérdeztük.

 » Mikor indult a cég és pontosan mivel foglalkozik?

Dora Sebestyén üzletfejlesztési vezető: Az Ultinous Zrt.-t négy évvel ezelőtt alapította két magyar mesterséges intelligenciával foglalkozó kutató és egy svéd üzletember. A két alapító több mint 20 éve foglalkozik a témával, vagy az ezzel kapcsolatos fejlesztésekkel. Az alapötlet az volt, hogy a mesterséges intelligenciát képek feldolgozására tanítsák be, a későbbiekben ez tovább szűkült a videóstreamekre, ahol a képek egymásutánisága további információt hordoz. A képfeldolgozáson belül foglalkozunk arcfelismeréssel, ami az emberek számolására vagy mozgásuk követésére lehet alkalmas. Vannak technológiáink arra, hogy újra felismerjünk embereket, ez nem feltétlenül jelent arcfelismerést, bár abban is jók vagyunk, hanem úgynevezett felső testes vagy teljes testes felismerés, ahol a ruházat, a testmagasság vagy sok egyéb paraméter alapján ismerjük fel az embereket. Nagyon fontos, hogy az összes általunk fejlesztett algoritmus valós időben működik, tehát mire megérkezik a következő képkocka a streamből, addigra az algoritmusaink kinyernek minden információt.

» Az új uniós adatvédelmi rendelet (GDPR) szempontjából mennyire érint személyiségi jogokat a rendszer használata?

DS: Már jóval a bevezetés előtt felkészültünk az új adatvédelmi rendeletre. Valós idejű adatfeldolgozást végzünk és nem tárolunk semmi olyan információt, amiből bármilyen módon visszaállítható egy ember személyazonossága, ez az arcfelismerés esetében is igaz. Amikor lát az algoritmus egy arcot, akkor először is felismeri, hogy az egy emberi fej, aztán megvizsgálja, hogy az egy arc-e, majd készít belőle egy számsort, egy vektort, ezt tárolja a rendszer, magát az arcot, illetve a képét nem. A felső testes vagy teljes testes felismeréseknél egyébként általában nem is látja a rendszer jól magát a személy arcát. Ennek az az oka, hogy célunk a meglévő kamerarendszerekből származó streamek feldolgozása, mert a világon jelenleg több százmillió kamera működik és még a térfigyelő vagy biztonsági célú kameráknál is 99,99 százalékában sem nyernek ki információt a rögzített képekből. Mi a kamerák által rögzített strukturálatlan adatokból állítunk elő strukturált adatokat, amiket a továbbiakban fel lehet használni. A boltokban meglévő kamerarendszerek általában nem túl jó felbontásúak, így nem alkalmasak az arc felismerésére. Ezért itt inkább a teljes testes felismerést alkalmazzuk. Az ilyen adatoknál ugyanakkor nincs olyan információ, ami bármilyen módon visszavezethető egy adott személyhez.

» Mire használható egy ilyen testfelismeréses technológia?

DS: Egy boltban nagyon fontos információ például, hogy az adott személy mennyi ideig tartózkodik az üzletben. Bejön egy vásárló egy sárga ruhában, hosszú szőke hajjal és amikor megy kifelé az ajtón, akkor ugyanezt a ruhát, ezt a hajat, ezt a testmagasságot fel tudjuk ismerni és meg tudjuk mondani, hogy pontosan mennyi ideig tartózkodott a boltban. Ha elég sok adatunk van, akkor statisztikailag jól használható információtömeg keletkezik. Jóri Csaba marketingvezető: Az adatbiztonság szempontjából különbséget kell tenni az arcfelismerés és az arcazonosítás között. Amikor valaki bemegy egy boltba, akkor nem azt állapítjuk meg, hogy ő xy, hanem azt, hogy ő „A” személy. Ez az „A” személy valahogyan mozog a boltban és pár perccel később megállapítjuk, hogy a bolt másik részében megint „A” személy van ott és nem mondjuk „B” személy. Soha nem derül ki, hogy ez az „A” vagy „B” személy név szerint kicsoda. Tehát mi nem egy adott személyt azonosítunk, azt azonosítjuk, hogy ugyanaz az ember éppen hol jár a bolt területén. Ehhez nem kell feltétlenül az arc felismerése, elegendő például a ruházat is. Olyannyira, hogy a legtöbb kereskedelmi alkalmazásban rögtön valós időben anonimizáljuk is az embert és azonnal vektorértéket kap, majd ezt a vektort keressük a bolton belül.

» Létezik olyan terület, ahol az arcfelismerés adatait bizonyos adatbázisokkal összekapcsolva azonosíthatóvá válnak a személyek?

DS: Az arcfelismerést természetesen sok mindenre lehet használni. Ha egy boltban analitikai információkat akarunk előállítani, akkor nekünk még azt sem szabad megmondani, hogy egy adott arc például egy hűségkártyával összepárosítható-e. Természetesen ilyen információkat nem is használunk fel egyébként. A saját irodánk beléptetőrendszere ugyanakkor például egy teljesen más céllal működő rendszer. Itt nem cél az általános analitika előállítása, hanem úgynevezett biztonsági célú feldolgozás folyik, ez teljesen elkülönül a GDPR-on belül is. Biztonsági célra lehet adatokat, arcokat tárolni, arcokhoz információkat párosítani, természetesen a felhasználók hozzájárulásával. Tehát ugyanaz a technológia felhasználható többféle célra is, de a biztonsági célú és az analitikai célú felhasználást el kell különíteni egymástól. » A két rendszer egy eszközön keresztül működik? JCS: Nem feltétlenül. Egy dolog a technikai rész és egy másik a jogi környezet. Egy beléptetőrendszer például teljesen más, hiszen az adott cég dolgozói hozzájárulnak a rendszer működéséhez és a biztonság fenntartása a kimondott célja. A GDPR-on belül a célhoz kötöttség a legfontosabb kulcs, tehát nem arról van szó, hogy soha senkit nem lehet azonosítani, hanem azt mondja ki a rendelet, hogy az azonosításra csak akkor van lehetőség, ha megvan az adott célja és jogilag megfelelően alátámasztott.

Ultinous Retail Platform Elements 002

» Visszatérve a kereskedelmi alkalmazásra, az előbb említették, hogy a rendszer tudja követni, hogy „A” vagy „B” ember merre jár a boltban. Ezenfelül még milyen adatok nyerhetők ki az Önök rendszeréből?

DS: Az Ultinous legkomplexebb terméke egy úgynevezett sormenedzsment-megoldás, amivel meg tudjuk mondani, hogy hány vásárló lépett be a boltba, sőt adott esetben az életkorukat és a nemüket is meghatározhatjuk, illetve azt is, hogy mikor várható sor kialakulása a kasszáknál. A rendszer a telepítést követően a működés első néhány hete alatt gyakorlatilag megtanulja a boltot, azaz felismeri, hogy a különböző életkorú és nemű vásárlók mennyi időt töltenek el a boltban és azt is, hogy általában mikor érnek a kasszazónához. A kasszazónáknál a sorok hosszát figyeljük, és ugyanígy kameraképek elemzésével állapítjuk meg, hogy a pénztárban épp dolgozik-e valaki, vagy sem. Ezekből az információkból pedig már a belépés pillanatában meg tudjuk mondani, hogy az adott személy várhatóan mikor ér a kasszazónához és azt is, hogy kialakulhat-e sorállás a kasszáknál. Ez alapján még azelőtt tudjuk riasztani a boltvezetőt egy új pénztáros beállításának szükségességéről, hogy a sor egyáltalán kialakulna.

» A vásárlók mozgása alapján mondja meg a rendszer, hogy kialakulhat-e sor a kasszáknál vagy sem?

DS: Nem. Azt látjuk, hogy valaki bejött a boltba, tudjuk róla, hogy ő egy 20 év körüli férfi és tudjuk, hogy statisztikailag két és fél perc múlva odaér a kasszákhoz. Megfigyelhetnénk a mozgását is, de a sormenedzsment szempontjából erre nincsen szükség. A rendszer segítségével minimálisra lehet csökkenteni a hosszú sorokat, ami fontos a vásárlói élmény szempontjából, hiszen sokkal szívesebben megyünk be egy olyan üzletbe, ahol rövid sorokkal találkozunk. A vásárló így nem fogja otthagyni a kosarat, nem teszi vissza a termékeket a polcra és nem fordul ki azonnal az üzletből a hosszú sorok láttán. Ez a legfontosabb a bolt működése szempontjából.

» A sormenedzsment-megoldás egy adott terméknek számít, vagy teljesen egyedi igényekre szabható rendszer?

JCS: Különböző jól körülírható termékeink vannak, de a fő termékünk a riasztással kiegészített sormenedzsmentrendszer, ami világszinten is egyedinek számít. A már említett egy hónapos tanulási időszak alatt a riasztást nem kapcsoljuk még be, hanem fut az algoritmus, számol, figyel. Egy riportrendszer jelzi az eloszlásokat, sorokat és ennek fényében a bolt határozza meg, hogy a későbbiekben milyen legyen a riasztás, ami lehet sms vagy akár a dolgozók által használt walkie-talkie készülékekre is érkezhet. Egyénre szabható az is, hogy mikor riasszon a rendszer, ha hárman állnak a sorban, vagy csak akkor, ha öt ember várakozik, de időintervallumokat is be lehet állítani. Ezek alapján kalibráljuk a boltot, de a paramétereket később folyamatosan lehet változtatni és finomhangolni.

» A rendszer működéséhez szükséges eszközök, kamerák száma mitől függ?

DS: Mindig attól, hogy a pénztárzóna hogyan néz ki. Az eddigi tapasztalatok alapján három pénztáranként kell egy kamera, ami ezt a három pénztárt és ennek a sorterületét figyeli. Ezenfelül bejáratonként egy további kamera szükséges. JCS: Fontos, hogy nem kell feltétlenül új kamerákat vásárolnia egy adott boltnak, hiszen a meglévő zárt láncú kamerahálózatot is lehet használni. Ez azt is jelenti, hogy a rendszer kiépítése egy boltra vetítve nem igényel hatalmas összegű beruházásokat. Nagyon rugalmas a megoldás, azt lehet mondani, hogy a különböző funkciókat egy kattintással lehet aktiválni vagy kivenni a rendszerből aszerint, hogy kinek mire van szüksége.

» Milyen költséget jelent a kiépítés az üzleteknek és hogyan változik a boltok bevétele a sormenedzsmentrendszernek köszönhetően?

DS: A bevétel nagyon függ attól, hogy milyen az adott bolt jellege, ezért csak egy -tól -ig összeget lehet mondani. A legfontosabb előnye a rendszernek, hogy a bolt árbevétele növekedni tud 2–5 százalék közötti mértékben. Ez a növekmény bőven fedezi a rendszer kiépítésének és üzemeltetésének költségeit. A költségeket is nehéz pontosan meghatározni, ugyanis egy belépőszintű rendszer indulhat egy alacsonyabb árról, míg egy komplexebb, riasztásos sormenedzsment-megoldás jóval magasabb összeg is lehet. A havi díjak nagyjából 70 és 250 ezer forint között mozognak.

» A bevétel növekedése mellett milyen hasznot hozhat még a rendszer használata a boltok számára?

DS: A boltvezető látja, hogyan kell ütemezni a pénztárosok munkáját, így a munkaerő optimalizálásban is segíteni tudunk, mégpedig úgy, hogy a riportokban tervezési javaslatot is nyújtunk a boltvezetőnek. Előfordult már, hogy észrevettük: egy boltban épp a csúcsidőszakra esett a pénzszállítás, ami miatt hosszú sorok alakultak ki, ennek elkerülésére is tudtunk javaslatot tenni a rendszer segítségével. A sorok dinamikája olyan, hogy ha már kialakultak, akkor nehéz azokat ledolgozni, még akkor is, ha közben új kasszák nyílnak. Ezért hasznos, ha még a sor kialakulása előtt megnyílik egy újabb kassza. Sokszor a sor látványa riasztja el a betérő vásárlót, nem a sor sebessége.

JCS: Ugyanezzel a logikával fordítva is működik a rendszer, azt is meg tudja mondani és jelezni, hogy mikor fog megszűnni a sor, azaz mikor lehet kivenni egy pénztárost a kasszából és más feladatot adni neki. Erről is kapnak riasztást az érintettek. Természetesen az a jellemzőbb, hogy a sor kialakulása előtt kérik a figyelmeztetést a boltok.

» Milyen marketingcélú hasznosítások léteznek?

JCS: Alapvetően két irányra használható jól a rendszer, elsősorban bolthálózatok számára. Az egyik a betérő és a bolt előtt elhaladó emberek arányának kiszámítása. Ez a bolt kirakatának vagy frontoldalának kialakításában tud sokat segíteni, hiszen meg lehet mondani, hogy két hasonló profilú bolt közül melyikbe térnek be szívesebben a vásárlók. A másik irány a promócióelemzés. Az online világban nagyon jól lehet elemezni, hogy egy promóció milyen hatással van a célcsoportra, a fizikai boltok esetében már nehezebb a helyzet. Egy áruházi promóciónál általában nem lehet sokat tudni arról, hogy kik vásárolnak, sikeres-e az adott promóció, hányan kerültek kapcsolatba az adott termékkel. Mi virtuálisan és vizuálisan ki tudunk jelölni olyan területeket a bolton belül, ahol a promóció valószínűleg hatásosan fog működni. A promóciós területet virtuálisan körülrajzoljuk és a rendszer ezeken a vonalakon való áthaladást vizsgálja, tehát meg tudjuk mondani, hogy ki volt az, aki interakcióba lépett egy promócióval, az ott töltött időt és a vevő demográfiáját is. Így arra is tudunk javaslatot tenni, hogy a bolt mely területén hatékonyabb promóciókat tartani, vagy például melyik csomagolásnak volt nagyobb sikere.

» Melyek az elsődleges célcsoportjuk?

DS: Mindenképpen bolthálózatokban gondolkodunk, egy sarki kisboltnak a bekamerázása nem a mi piacunk. Egy lánc boltjainak a működése nagyon sok mindenben hasonlít, még akkor is, ha különböző helyszíneken némileg eltérően működnek az egyes üzletek, így ebben az esetben a fejlesztést csak egyszer kell végrehajtanunk. A kisboltok esetében ugyanakkor minden üzlet másképpen üzemel, ezért ezt egyelőre nem tartjuk piacnak.

» Milyen ügyfeleik vannak Magyarországon?

JCS: Azt mondhatjuk, hogy beérett a technológia, megvan a termék és zajlanak a tesztek és ártárgyalások. A megnevezhető referenciánk a kereskedelmi területen kívülről jött, ez a Budapest Airport. Nagyon sok cég foglalkozik mesterséges intelligenciával világszerte, de kevesen vannak, akik saját fejlesztésű algoritmusokkal dolgoznak, a többség másét használja. Nagyon fontos az algoritmusok gyorsasága és pontossága, mert ezen múlik a siker vagy a kudarc. A miénk pedig nagyon jó. Az Egyesült Államokban működik egy független minősítőintézet, ami ezeket a technológiákat rangsorolja és a legutóbbi mérésnél a miénk volt a harmadik leggyorsabb rendszer. Mi abban vagyunk jók, hogy a gyorsaság mellett 99 százalék fölötti az arcfelismerő rendszerünk pontossága.

» Külföldön is tesztelik az Ultinous rendszereit?

DS: Igen, Németországban és az Egyesült Királyságban is zajlanak tesztek. Itt nagy, akár tízezer boltból is álló hálózatokról van szó. Az ő esetükben azért nagyon fontosak a tesztek, mert ha az egy boltra eső költséget felszorozzuk egy ilyen nagy számmal, akkor tetemes összeg jön ki, ami egy nagy lánc esetében is komoly üzleti döntést igényel. » Elképzelhető, hogy a későbbiekben értékesítik ezeket az algoritmusokat más felhasználók számára is? DS: Igen, elképzelhető. Mi alapvetően egy technológiai cég vagyunk, nem egy termékünk van, hanem több felhasználási területen használhatók a fejlesztéseink. Életszerűnek tartjuk, hogy a mi technológiánkat más is felhasználja a jövőben.