ПОИСК ПО САЙТУ

Подозрительные лица: Как VisionLabs зарабатывает на компьютерном зрении

Подозрительные лица: Как VisionLabs зарабатывает на компьютерном зрении

«И вот тогда я особенно сильно ощутил холодное дыхание кассового разрыва», — вспоминает сооснователь компании VisionLabs Алексей Нехаев. В июле 2014 года российский разработчик систем распознавания лиц готовился закрыть первую серьёзную сделку — с украинским «Приватбанком». Но после того, как комплекс «Бук» сбил в небе над Донецкой областью самолёт Malaysia Airlines, переговоры остановились.

Стартап, который Нехаев и его партнёр Александр Ханин организовали несколькими годами ранее, смог продержаться ещё несколько месяцев без выручки и наконец нашёл крупных клиентов. Ими стали «Лето банк» (теперь — «Почта банк») и российское подразделение американского бюро кредитных историй Equifax.

Сейчас Visionlabs сотрудничает с несколькими десятками банков в России и СНГ. «Почта банку» система распознавания лиц только в 2016 году позволила предотвратить заключение мошеннических сделок на 1,5 млрд рублей.

Софт VisionLabs подключается к камерам наблюдения. Система Luna выхватывает из видеопотока снимок лица и сверяет его с двумя базами: клиентов и мошенников. Кроме того, Luna используется для идентификации сотрудников.

Конкуренты ругают VisionLabs за отсутствие «по-настоящему сильной технологии» (развёрнутые комментарии экспертов представлены в конце материала), однако отдают должное уровню «шума, который компания создаёт на рынке». Год назад фонд Sistema VC (входит в АФК «Система») инвестировал в стартап 350 млн рублей, оценив его в 1,4 млрд.

«Секрет» рассказывает, как VisionLabs зарабатывает на компьютерном зрении и машинном обучении.

Поиск себя

Эта история началась в 2011 году, когда робототехник Александр Ханин смастерил чёрную коробку, внутри которой находился микрокомпьютер SoC на операционной системе Embedded Linux и собственной прошивке. Подключившись к любой аналоговой камере, коробка могла распознать в видеопотоке лица людей и автомобили. «Способность видеть — это более 80% того, что нам дают органы чувств; когда мы научим этому роботов, почти полностью решим задачу создания настоящего искусственного интеллекта», — объясняет свой интерес выпускник МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Алексей Нехаев в то время был сотрудником компании «Крок», занимался IT-проектами, которые системный интегратор вёл в «Иркутскэнерго», Tele2 и других компаниях. С будущим бизнес-партнёром его свёл знакомый. Банкир Алексей Кордичев, с которым Нехаев тогда учился в школе управления «Сколково», позвал группу молодых учёных Бауманки во главе с Ханиным выступить перед студентами. «Когда Саша прочитал лекцию о продукте, идея компьютерного зрения показалась мне свежей и привлекательной с точки зрения бизнеса», — вспоминает Нехаев.

Кордичев тоже вдохновился и стал финансовым советником VisionLabs. Кроме того, в качестве научного руководителя к команде присоединился профессор французского Национального института исследований в информатике и автоматике Иван Лаптев. В этом составе стартаперы стали резидентами инновационного центра «Сколково». Сейчас у Ханина 45,28% акций компании, 25% — у Sistema VC. Нехаев, Кордичев и Лаптев делят оставшуюся часть.

Алексей Нехаев

Сначала Ханин и его партнёры хотели приспособить «чёрную коробку» для автоматизации пропускных систем — чтобы шлагбаум распознавал номер и пускал на закрытую территорию только автомобили с правом доступа. Эту концепцию основатели развивали два года и даже заключили контракты с производителями программного обеспечения — exacqVision и StreamLabs.

Но ЧОПы, разработчики систем видеонаблюдения, ритейлеры и другие потенциальные клиенты и партнёры плохо понимали, зачем им компьютерное зрения. Продажи не шли.

«Нужно было продать десятки тысяч лицензий, чтобы достичь финансового результата, который у нас есть сейчас (выручка за 2016 год — 85 млн рублей, — Прим. "Секрета")», — объясняет Ханин. — В тот момент мы питались святым духом. Например, у меня зарплата была — 5850 рублей в месяц».

Концентрация

В 2013 году VisionLabs победил в конкурсе Intel и попал в американскую акселерационную программу Technology To Market Accelerator. Фаундеры провели три месяца в бизнес-школе имени Уолтера Хааса в Университете Беркли и за это время определились с новой концепцией. Решили делать сервис для банков.

Вернувшись в Россию, стартаперы попали в акселератор ФРИИ, который инвестировал в проект 1 млн рублей. Подробности сделки стороны не раскрывали; CNews сообщал о доле в 2,2%, что для ФРИИ вполне характерно.

Программа обучения от американской почти не отличалась. Но пользу из сотрудничества с ФРИИ извлечь удалось — фонд помог установить контакты с банками.

Когда в конце 2013 года VisionLabs победил в конкурсе Ханты-Мансийского банка на разработку биометрической системы, казалось, что стартап вот-вот полетит. Но сделка не состоялась из-за того, что в банке началась реорганизация (в результате был создан банк «ХМБ Открытие»). Деньги, между тем, заканчивались.

Положение должен был спасти контракт с украинским «Приватбанком», на который предприниматели вышли через его российскую дочку, но сделка сорвалась из-за гибели рейса MH17.

Избежать провала в итоге удалось благодаря контракту с «Лето банком» (теперь — «Почта банк»).

Продукт

В 2014 году биометрические сервисы уже были, например, у Сбербанка и «ХКФ банка». Потенциальные клиенты спрашивали у Ханина и Нехаева, чем их решение принципиально лучше. Они объясняли, что их продукт работает быстрее при меньшей аппаратной нагрузке.

«Для анализа сходств мы не используем такие очевидные вещи, как размер черепа, — объясняет Ханин. — Со штангенциркулем не ходим и никого не измеряем». Анализ производит нейросеть, которая сама выбирает необходимые параметров. Это могут быть текстуры, складки, другие особенности.

Суть обучения нейросети не в том, чтобы загрузить в неё заданный человеком перечень параметров, а показать ей как можно больше примеров: вот фото одного и того же человека, но тут он с чёлкой, здесь — без, тут — с макияжем, там — в очках. Чем больше у нейросети примеров соответствия и несоответствия фотографий конкретному человеку, тем быстрее она обучается.

Продажи

Искать новых клиентов помогало участие в финансовых конференциях. «Мы объясняли, как ускорим кредитный конвейер, как поднимем предсказательную силу модели, как сократим количество рабочих часов персонала», — рассказывает Ханин. По его словам, Luna экономит 20-40 секунд на обслуживании каждого клиента.

Александр Ханин

«Мы не только с мошенниками помогаем бороться, но также исключаем влияние человеческого фактора, — продолжает Ханин. — Работник может не узнать клиента, прикрепить к кредитной заявке фото не того человека, неправильно сфотографировать лицо — так, что в кадре окажутся посторонние предметы».

В конце 2014 года российское подразделение американского бюро кредитных историй Equifax подписало с VisionLabs эксклюзивное соглашение на использование движка распознавания лиц в своём межбанковском сервисе предотвращения мошенничеств.

«С этого момента мы перестали бегать за клиентами — банки уже сами звонили и говорили: нужен пилот на такой-то кейс», — гордится Нехаев. По его словам, в 2014 выручка компании составила 21 млн рублей, в 2015-м — 33 млн, в 2016-м — 85 млн.

В июле 2016 года компания получила инвестиции венчурного фонда Sistema VC в размере 350 млн рублей. Фонд приобрёл 25% VisionLabs, оценив компанию в 1,4 млрд руб. ФРИИ после этой сделки из капитала вышел.

Контекст

Согласно прогнозу исследовательской компании MarketsandMarkets, к 2021 году объём мирового рынка систем распознавания лиц достигнет $6,84 млрд. Основатели VisionLabs оценивают потенциал российского рынка в несколько десятков миллионов долларов только в коммерческом секторе.

Один из крупнейших мировых игроков — японский производитель электроники NEC. Его алгоритм идентификации и распознавания лиц признан лучшим в отрасли по версии Американского национального института стандартов и технологий (NIST) в 2017 году. Ещё один гигант — Cognitec Systems.

На российском рынке несколько десятков компаний. Один из самых известных проектов — NTechLab с популярным сервисом Findface. Его алгоритм может распознать 1 млрд изображений в режиме реального времени. Стартап привлёк $1,5 млн инвестиций от фонда Impulse.V.C.

Алгоритмы распознавания лиц компании «Вокорд» заняли первое место в тесте Вашингтонского университета Megaface в 2016 году. Технологии «Вокорда» используют «Газпром», МВД, ФСБ, Альфа-банк.

Ещё один заметный игрок — «Центр речевых технологий». Его продукты используют «Ростелеком», «Мегафон» и МТС. Одно из решений «Центра» — система идентификации болельщиков для стадионов. Челябинская компания 3Divi фокусируется на софте, распознающем лица, движения и жесты, для устройств на iOS и Android.

Планы

Недавно у VisionLabs открылся голландский офис — компания мечтает о международной экспансии. У стартапа уже есть опыт совместной работы с компаниями уровня Google и Facebook. Пока, правда, только над некоммерческими проектами.

Продолжая осваивать финансовый сектор, VisionLabs экспериментирует с другими направлениями.

Компания разработала «маски» для видеозвонков в ICQ и «Историй» «ВКонтакте» — продуктов Mail.Ru Group. «Мы доработали технологию распознавания так, что она смогла анализировать лицо в динамике — мимику, поверхность, микродвижения, повороты», — говорит Ханин.

Условия сотрудничества стороны не раскрывают. В Mail.Ru Group «Секрету» сказали лишь, что VisionLabs представил «наиболее технологическое решение» с учётом всех требований. По данным «Коммерсанта», стартап мог заработать около 100 млн рублей.

Ханин говорит, что этот же продукт стал частью игрового сервиса Face.Dj, с помощью которого человек сможет «перенести» себя в виртуальное пространство: «Захотите поиграть в футбол, баскетбол, Sims со своим реальным лицом в игре — делаете селфи и внедряете модель в персонажа».

Совсем новый проект — софт для проведения собеседований. Полностью рекрутеров он не заменит, но VisionLabs обещает, что технический персонал (операционистов, консультантов, промоутеров) решение компании сможет набирать без участия человека.

Мнения


Алексей Кадейшвили


Основатель, технический директор компании «Вокорд»

VisionLabs — одна из многих компаний, занимающихся распознаванием лиц. Ничего выдающегося в этой области она ни достигла. Она не занимает верхней строчки ни в одном из значимых мировых рейтингов, делая упор на рейтинг LFW, где входит в первую пятёрку. Но в этом рейтинге у 33 компаний результат превышает 99% — это говорит о том, что он давно утратил актуальность и не позволяет провести различие между разными алгоритмами.

Основные усилия компания тратит на то, чтобы создавать шум на рынке. Но отсутствие по-настоящему сильной технологии и недостаток опыта в реализации серьёзных проектов приводит заказчиков к разочарованию. Мы часто слышим негативные отзывы клиентов из банковского сектора о качестве решения VisionLabs, когда они обращаются к нам в поисках альтернативы.

То, что компания делает на самом деле, — ставит свои системы «на тест», чтобы потом рассказывать об этом как о реальном внедрении. Но ни одна компания не может долго существовать без выручки. Деньги инвесторов рано или поздно закончатся.


Дмитрий Морозов


Сооснователь компании 3DiVi

Однозначно VisionLabs — один из лидеров в распознавании лиц. Причём не только в России, но и на международном рынке. Несомненное преимущество — поддержка венчурных инвесторов. Это позволяет агрессивно наращивать технические и маркетинговые компетенции. Чем компания привлекают инвесторов, я не знаю. Сами мы решения VisionLabs не тестировали.

Фотографии: Александр Карнюхин / «Секрет фирмы»


Источник: secretmag.ru


ЧИТАЙТЕ ПО ТЕМЕ
Солдат расправил плечи: Как израильская армия стала стартап-инкубатором
Дмитрий Соколов-Митрич. Как я научился продавать людям их собственный оптимизм
GTA на калькуляторе: Сервис Playkey делает миллионы рублей на небогатых геймерах
Цепная реакция: «Северный технопарк» зарабатывает на вездеходах-амфибиях
8 историй специалистов, которые уволились и начали свой бизнес
Всё, что следует знать о кобрендинге

Комментировать