Hazai boltokban is elemeznek videoanalitikai rendszerek
Több mint 4 perces sorban állásnál már szignifikánsan nő az esélye, hogy a vásárlók inkább üres kézzel hagyják el az üzletet. A videós analitikai megoldások többek közt a sorokat is képesek lerövidíteni a prediktív figyelmeztetésekkel.
Már hat Rossmann üzletben sikerrel futott tesztjelleggel az Ultinous videós analitikai megoldása, amely képes csökkenteni az üzletekben kialakult sorokat, és ezzel növelni a boltok bevételét - derült ki Hankó Csaba, a cég DACH régióért felelős key account managerének prezentációjából az EuroCIS Fórumon, amelyet a szervezők a düsseldorfi EuroCIS kereskedelmi technológiai szakvásár kísérőrendezvényeként tartottak. A szakvásáron a magyar vállalatok közül egyedül az Ultinous képviseltette magát a vonatkozó fejlesztéseket végző vállalatok közül, ennek alkalmából beszélgettünk a cég jelenlévő szakértőjével.
A sorok csökkentik a vásárlási kedvet
A sorban állás a vevők számára eléggé kritikus, akár a vásárlástól visszatartó erő is lehet, ami az üzletek számára is természetesen komoly problémát jelent. Olyan láncoknál, ahol a látogatók impulzus alapján vásárolnak, vagyis nincs mindig azonnal szükségük a termékekre, még könnyebben ott hagyhatják az üzletet. Lehetőséget jelent ugyanakkor, hogy ezen boltok dolgozói rendszerint egyszerre több feladatot is végeznek az árufeltöltéstől a kasszázásig, ezért rugalmasan beoszthatóak a különböző feladatokra, amennyiben az ehhez szükséges információk rendelkezésre állnak, így a hosszú sorban állásból adódó problémák leküzdhetőek - mondta el az Ultinous szakembere.
A cég által idézett nyugat-európai kiskereskedelmi statisztikák szerint a vásárlók 89 százaléka elhagyja a boltot, ha túl sokat kell sorban állnia, sőt 65 százalék ilyenkor egy konkurens üzletbe látogat. Nagyjából 5 perc 45 másodperc számít még éppen elfogadható időtartamnak a várakozás szempontjából, de 3 perc felett már elég magas a kockázat, hogy a vevők elhagyják a boltot. Többek közt megoldást jelenthet a problémára a pénztárosok számának növelése, az önkiszolgáló vásárlás bevezetése, a vonalkódokat a vásárló által leolvasó (self-scanning) rendszerek vagy a mobilfizetés bevezetése, de mindez hardverbefektetést igényel, és nem is minden vásárló számára jelent megoldás - fejtegette Hankó Csaba.
Nagy pénz, nagy szívás: útravaló csúcstámadó IT-soknak Az informatikai vezetősködés sokak álma, de az árnyoldalaival kevesen vannak tisztában.
Ehelyett az Ultinous a meglévő CCTV kamerák képének elemzését ajánlja a sorok csökkentésének megoldásaként, amellyel nem kell plusz pénztárosokat sem igénybe venni. A rendszer ugyanis figyelemmel követi a belépő, benn lévő és a sorban álló vásárlókat, továbbá a nyitva lévő pénztárakat. A mély tanuló videóanalitikai rendszer ez alapján valós időben megjósolja, hogy szükséges-e újabb pénztár megnyitása, és ebben az esetben figyelmeztetést küld, hogy üljön be újabb eladó a kassza mögé. A cég ígérete szerint a megoldással egyáltalán nem nő a pénztárban töltött idő, hanem csak optimálisabb lesz az eloszlása.A cég szakértője hangsúlyozta, hogy a kamerakép a rendszer számára már a felvétel pillanatában el van homályosítva, teljesen anonim, nem menti el a biometrikus adatokat, nem tárol fotót vagy videót az üzletbe látogatókról. Így az Ultinous szerint a videós analitikai megoldás nem ütközik a GDPR-ba semmilyen szempontból.
A teszt (vagyis Proof of Concept) során a vállalatok 6 olyan nagy forgalmú Rossmann üzletet választottak ki, ahol lehetőséget láttak a sorok csökkentésében az ügyfélélmény növelésére. A tapasztalat szerint a videós analitikai rendszer bevezetésével a hosszú sorok teljesen eltűntek, sőt a rövid sorok is 70-80 százalékkal rövidültek. Szabad szemmel jól látható összefüggés volt tapasztalható a sorok és a konverzió közt is a cég elmondása szerint, mivel a sorok csökkentésével mind a konverziós ráta, mind pedig a boltok bevétele több százalékpontos növekedést mutatott.
Szem előtt a biztonság
Kérdésünkre, hogy milyen más projektek vannak ez EuroCIS-en is ismertetett esettanulmányon kívül, az Ultinous key account managere egy budapesti nyitott koncerthelyszínt említett példaként. A szórakozóhelyen olyan nagy felbontású kamerák működnek, amelyek egyszerre több száz ember érkezésekor is képesek nagy pontossággal megszámolni a ki- és belépőket.
Ez azért nagyon fontos információ, mert ezekre a helyszínekre nagyon szigorú előírások vonatkoznak annak tekintetében, hogy a biztonságos szórakozás biztosítása érdekében egyszerre hány ember tartózkodhat egy körbekerített területen. A be- és kilépők valósidejű pontos számlálása segít abban, hogy mind a hely rentabilitása, mind pedig a biztonsági és kényelmi elvárások teljesüljenek.
Az Ultinous videós analitikai rendszerének funkciói
További esettanulmányok közé tartozik még a reptéren a várható sorban állási idő előrejelzése. Ezenkívül pedig a cég web service API-t is kínál, amelyet főleg társkereső oldalak vesznek igénybe a "face check API" formájában. A rendszer a kameraképpel ellenőrzi a regisztrációs folyamat során, hogy az oldalra a felhasználó valóban a saját arcképét használja profilképként, nem pedig egy másik személy fotóját tölti fel.
Felfutó fejlesztési terület
Nem kellett sokat keresni, hogy a magyar cég fejlesztéséhez hasonló konkurens megoldást találjunk, mivel az EuroCIS Forum egyik következő előadója szintén a videós analitikára mutatott esettanulmányt. Bianca van der Woude, a holland Great Circle kereskedelmi iparágvezetője az eMotion Counter terméken keresztül szemléltette az arcfelismeréshez kapcsolódó értékesítési lehetőségeket. A cég megoldása észreveszi, ha egy látogató már nem először fordul meg az üzletben, és a korábbi vásárlásainak megfelelő termékeket ajánl. Továbbá a megoldás képes a VIP tagsággal is összekapcsolni az arcfelismerést, vagy figyelembe venni az érzelemfelismerésen alapuló technológia alapján, ha a látogató érdeklődik egy termék iránt - erre például a kijelzők hirdetéseivel rá lehet erősíteni.
A holland cég előadója a magyar Ultinoushoz hasonlóan szintén hangsúlyozta, hogy a rendszer nem menti el a vásárlók arcképét, és az adatokat azonnal törli, amint feldolgozta azokat a Microsoft Cognitive Service felhőjében. Így a Great Circle is igyekezett az érdeklődői kérdésekre adott válaszában is aláhúzni, hogy a megoldásuk kompatibilis a GDPR-ral. A videós analitikai fejlesztések területén egyébként a legnagyobb verseny a kínaiknak köszönhető, feltehetően azért, mert az országban a GDPR sem szab határt a megfigyelésnek.
Hogy látja az ügyvéd?
A fenti megoldások adatvédelmi kérdéseiről kérdeztük a CMS Hungary Ügyvédi Iroda adatvédelemmel foglalkozó szenior ügyvédjét, dr. Horváth Katalint: Általánosságban vizsgálva a kérdést azt lehet megállapítani, hogy a GDPR és a hatályos magyar Infotv. alapján egy személy nem csak akkor minősül azonosíthatónak, ha név szerint megjelölhető az illető, hanem akkor is, ha közvetlenül vagy közvetetten, akár egyetlen adatból vagy több adat összekapcsolásából lehetséges őt egy csoporttól elkülöníteni. Akkor azonosítható valaki, ha lehetséges őt izolálni, elkülöníteni az adathalmazból, a többi személytől, hozzá lehet kapcsolni az adott személyhez a rögzített adatokat, vagy legalábbis az elvi lehetősége fennáll ennek, és ha lehetséges ezekből az információkból egy valakire következtetni.
Ha egy csoportban csak egy valaki visel piros kabátot, akkor ez őt már azonosíthatóvá teszi, hiszen ez egy olyan attribútum, ami csak rá jellemző, a csoporttól emiatt már elkülöníthető, még ha a nevét nem is ismerjük – hozott egy szemléletes példát dr. Horváth Katalin, ügyvéd. Ezen túlmenően azt is hangsúlyozni kell, hogy adatkezelésről nem csupán akkor beszélünk, ha az adat tárolásra, mentésre kerül, hanem akkor is, ha erre nem kerül sor, de az adat akármilyen rövid ideig is rendelkezésre áll – gyakori tévhit a GDPR-ral kapcsolatban, hogy csak az adatok tárolását és mentését tekintik adatkezelésnek, az adatokhoz való hozzáférhetőséget nem.
A Mátrix-ban a piros ruhás nő is egyértelműen azonosítható
A szóban forgó eseteket nézve a fenti közvetett azonosíthatóság egyes esetekben fennállhat. Az említett drogéria láncban alkalmazott technológia bizonyos feltételek együttes fennállása esetén anonimizációt, azaz mentesülést eredményezhet a GDPR alól, ezek a feltételek az alábbiak:
- ha az élő CCTV rögzítés közben már elhomályosításra kerül a vásárlók arcképe, esetlegesen teljes teste, és
- ha a kamerafelvételek tárolásakor visszafordíthatatlanul, kódoltan kerül tárolásra az arckép és a test, és
- sehol sem lelhető fel az eredeti kamerafelvétel, amelyen az arckép és a test felvétele látható, és
- ha más adatot a vásárlókról nem gyűjtenek (például nem, életkor, vásárolt termékek), amelyek összekapcsolásából esetleg közvetett azonosíthatóság megvalósulna, és
- ha csak és kizárólag a vásárlók számának meghatározására használják a kamerarendszert, profilalkotásra, célzott reklám megjelenítésére nem.
Ebben az esetben is meg kell azonban vizsgálni a felvételek anonimizálására alkalmazott technológiai megoldást, ugyanis önmagában a pszeudonimizálási technikák, mint például a hash, salted hash, keyed hash megoldások, vagy a randomizáció (noise addition, differential privacy stb.), illetve a generalizáció (aggregation, L-diversity stb.) nem eredményeznek anonimizálást, ezen technológiák együttes alkalmazásával érhető csak el az a szintű anonimizálás, amely már kivételt jelent a GDPR alól.
Más esetben - mint például a holland vállalat által fejlesztett eMotion Counter terméknél -, ahol a kamerafelvétel alapján célzott hirdetések megjelenítésére is van mód, a visszatérő vásárlót a rendszer felismeri, és még az adott vásárlóra vonatkozó előrejelzéseket is ad, sőt, érzelmeket is figyel, már nem nagy valószínűséggel beszélhetünk anonimizálásról. Itt a GDPR szerinti adatkezelés megvalósulhat, ugyanis olyan személyes adatokat gyűjt a rendszer, amelyekből ugyan önmagukban nem ismerhető fel, név szerint nem jelölhető meg a vásárló, azonban az adatok összekapcsolásával kirajzolható a profilja, és az adott személy a vásárlók csoportjából már elkülöníthető lesz, a gyűjtött adatok hozzákapcsolhatók lesznek, és ebből az adathalmazból lehetséges lesz egy valakire következtetéseket levonni. Akkor is fennáll tehát a közvetett azonosíthatóság, ha név szerint nem jelölhető meg az érintett - gyakori tévhit a GDPR-ral kapcsolatban az is, hogy csak a név szerinti megjelölhetőséget tekintik azonosíthatóságnak.
Ráadásul a viselkedés alapú, célzott reklámozás esetében akár automatizált döntéshozatalra és profilalkotásra is sor kerülhet, amelyet a GDPR csak szigorú feltételekkel enged, és külön jogokat biztosít az érintetteknek - magyarázta a CMS Hungary ügyvédje a holland példa kapcsán. Az adatkezelőknek ebben az esetben külön tájékoztatási kötelezettségük van (például az alkalmazott logika, a profilalkotás jelentősége és következményei), az adatkezelésre csak az érintettek kifejezett külön hozzájárulása alapján van lehetőség, az érintettek emberi beavatkozást kérhetnek az automatizált döntéshozatalba és kifogást terjeszthetnek elő - bár az eMotion Counter hazai alkalmazásáról vagy hasonló termék bevezetéséről az országban nincs tudomásunk. Ezen szabályok alól szintén nem jelent kivételt, ha az adatokat csak élőben használják és azok nem kerülnek hosszabb távra tárolásra, elmentésre. Ki kell emelni azt is, hogy az újrafelismerés önmagában feltételezi, hogy valamilyen adatok a rendszerben tárolásra kerültek az adott vásárlóról, hiszen az újrafelismerés ilyen historikus adatok nélkül nem lenne megvalósítható, és a mesterséges intelligencia mélytanulásához is ilyen adatokra van szükség.
Mindazonáltal a pontos technológia alapos vizsgálata lenne szükséges annak egyértelmű kijelentéséhez, hogy a fenti megoldások mindenben megfelelnek-e a GDPR előírásainak – hívta fel a figyelmet a CMS Hungary ügyvédje.