«Дочка» МТС внедрила сервис оплаты по лицу в метро Ташкента

Сюжет
Эксклюзивы РБК

Технологии VisionLabs использовались при запуске сервиса оплаты по лицу в метро узбекской столицы. Это уже третий подобный проект компании в СНГ, и она рассчитывает, что в следующем году зарубежная выручка превысит российскую

Video

VisionLabs внедрила свой алгоритм распознавания лиц в проекте оплаты по лицу в метро Ташкента, рассказал РБК гендиректор компании Дмитрий Марков. По его словам, система запущена совместно с Click и Оператором автоматизированной платежной системы (АТТО).

Минтранс Узбекистана сообщал, что начал тестировать в метро Ташкента аналог московского FacePay в середине 2023 года. На данный момент охвачены три четверти станций, в ближайшее время показатель планирует довести до 100%, рассказал Марков.

Это уже третий проект оплаты по лицу в метрополитенах с участием VisionLabs. Первый был осенью 2021 года в Московском метрополитене (сервис FacePay). В середине 2024 года VisionLabs реализовала аналогичный проект в Алма-Ате с казахским Halyk Bank.

Марков не назвал сумму контракта в Узбекистане, но отметил, что в целом на сервисе FacePay компания заработала около 100 млн руб. в 2024 году. В России помимо метрополитена VisionLabs внедрила оплату взглядом на кассах самообслуживания Smartix, которые установлены в разных продуктовых сетях, кинотеатрах и других местах.

VisionLabs была основана в 2012 году, занимается разработкой решений в области компьютерного зрения и распознавания лиц. С 2021-го контрольный пакет VisionLabs принадлежит МТС. По данным Rusprofile, выручка компании в 2024 году— 1 млрд руб., чистый убыток— 368 млн руб.

По словам Маркова, с учетом международного бизнеса выручка компании составляет 1,4 млрд руб. Сейчас на зарубежный сегмент приходится около 30%, но в компании рассчитывают, что в следующем году показатель вырастет до 50%. При этом, по прогнозу главы VisionLabs, в ближайшие три года общая выручка должна вырасти в 2,5 раза. По его словам, наиболее активно решения компании помимо России используют в Узбекистане, Казахстане и Киргизии, а также в странах Африки, Юго-Восточной Азии и Латинской Америки.

Марков также говорит, что ведутся переговоры о внедрении FacePay с руководством метро в разных странах, но такие проекты лишь небольшая часть бизнеса. Основную часть выручки генерирует внедрение биометрии в банках. Например— для обслуживания клиентов без паспорта, использования банкоматов без пластиковой карты; для распознавания клиента в момент прихода в офис и персонифицированного обслуживания; для сбора статистики о поле, возрасте клиентов и прочем.

Другие большие сегменты бизнеса— так называемый National ID, когда гражданин может подтвердить с помощью биометрии какие-то услуги, оказываемые государством, а также все, что связано с безопасностью (поиск пропавших или преступников с помощью системы распознавания лиц, аналитика для безопасного города и т.д.).

В ближайшие три года доля выручки, не связанной с распознаванием лиц, должна превысить 50%, рассчитывает Марков. Одним из драйверов, по его ожиданиям, станет платформа Luna Line, которая позволяет создавать модели искусственного интеллекта без программирования, ускоряя внедрение компьютерного зрения в промышленность, транспорт и сельское хозяйство без привлечения дорогостоящих специалистов. Еще одно перспективное, по его мнению, направление— распознавание дипфейков. VisionLabs уже внедрила эту технологию в банках России и СНГ, сервисах видео-конференц-связи (всего более десяти внедрений).

Зачем внедряют оплату биометрией

Среди компаний, которые реализовывали подобные проекты в других странах, китайская Sense Time, в числе инвесторов которой Alibaba (реализовала проекты в разных городах Китая и вне его), украинская Riddletag (метро Тбилиси) и другие.

Рустам Файзиев, замгендиректора по развитию системы Click, еще одного участника проекта в метро Узбекистана отметил, что биометрическая оплата— это тренд, который активно развивается во всем мире. «В Узбекистане есть своя особенность: мы часто перескакиваем через промежуточные этапы развития. Например, электронной почтой массово мы почти не пользовались— сразу перешли к мессенджерам. Оплата по банковским картам в метро только начала запускаться, а мы уже вышли с оплатой по лицу»,— рассказал он. По словам Файзиева, компания участвовала в проекте, чтобы проверить, как работает такой формат оплаты.

«Метро— идеальная площадка для такого теста: большой поток, понятная логика движения, регулярные пользователи. При этом мы не зарабатываем на проекте в метро. Это скорее технологический эксперимент с оттенком ESG— про устойчивое развитие и социальную пользу»,— говорит представитель Click, дополняя, что администрация метро и государство поддержали проект, потому что он позволяет снизить издержки: нет расходов на жетоны или бумажные билеты, уменьшается нагрузка на кассы. По словам Файзиева, ежемесячно число пользователей, выбирающих оплату по лицу, увеличивается примерно на 30%. На следующем этапе Click планирует внедрять такой видоплаты в розничных магазинах.

По мнению бизнес-архитектора департамента «Банки и финансы» компании «Рексофт» Елены Голяевой, оплата по лицу выгодна в первую очередь поставщикам биометрических решений и банкам— это обеспечивает им значительный поток пользователей, расширяя охват предлагаемыхсервисов, а также приносит дополнительные доходы от внедрения и обслуживания таких решений. «Сам метрополитен в перспективе (при увеличении масштабов использования биометрии для оплаты) ускоряет пассажиропоток и снижает безбилетный проезд. Городские власти и правоохранительные органы приобретают мощный инструмент управления безопасностью и детальную аналитику для «умного города», а пассажирам это просто, бесконтактно и не требует ни карты, ни смартфона. Кроме того,оплата по лицу может быть выгодна магазинам, поскольку ускоряет обслуживание клиентов и снижает риски мошенничества, исключая использование чужих карт»,— рассуждает Голяева, дополняя, что с помощью компьютерного зрения также можно анализировать поведение покупателя в торговом зале (только с личного согласия и в рамках подключенных им программ лояльности), например какими товарами тот интересуется. Эту информацию можно связать с биометрическим профилем и в дальнейшем формировать персонализированные рекомендации.

Читайте РБК в Telegram.

Источник