Искусственный интеллект всё активнее внедряется в fashion e-commerce и рынок ресейла, помогая брендам и платформам быстрее проверять подлинность товаров. Однако полностью заменить экспертов технология пока не способна — особенно когда речь идёт о высококачественных подделках. К такому выводу пришли специалисты Poizon (ДЭВУ).
Современные ИИ-системы уже умеют значительно ускорять процесс первичной аутентификации. В некоторых категориях проверка занимает всего около пяти секунд. Алгоритмы анализируют визуальные характеристики товара: текстуры материалов, геометрию логотипов, качество швов, упаковку, маркировку и другие параметры, сопоставляя их с крупными базами эталонных данных.
По данным компании, такие базы включают тысячи брендов и более 100 тысяч товарных образцов. Они постоянно обновляются по мере расширения ассортимента и появления новых сценариев проверки.
Тем не менее именно лучшие подделки остаются наиболее сложной задачей для ИИ. Особенно трудно распознаются товары, максимально приближённые к оригиналу по материалам и качеству исполнения, а также изделия после ремонта, длительного использования или замены отдельных элементов.
На точность проверки также влияет качество исходных данных. Среди ключевых факторов — освещение, угол съёмки, различия между производственными партиями и постоянно меняющиеся методы производителей контрафакта.
В компании отмечают, что в стандартных сценариях результаты ИИ-проверки более чем на 99,9999% совпадают с выводами экспертов. Однако в сложных случаях окончательное решение по-прежнему требует участия человека.
«Искусственный интеллект серьёзно изменил рынок аутентификации с точки зрения скорости, масштабирования и стандартизации процессов. Но его главное ограничение — работа в нестандартных сценариях. Когда речь идёт о сложных подделках или товарах с историей использования, технологии пока не способны заменить экспертную оценку», — комментирует Дмитрий Селихов, региональный директор ДЭВУ (Poizon) в России.
По мнению экспертов компании, в ближайшие годы рынок будет развиваться по гибридной модели, объединяющей возможности ИИ-аутентификации и профессиональной экспертной проверки.
Современные ИИ-системы уже умеют значительно ускорять процесс первичной аутентификации. В некоторых категориях проверка занимает всего около пяти секунд. Алгоритмы анализируют визуальные характеристики товара: текстуры материалов, геометрию логотипов, качество швов, упаковку, маркировку и другие параметры, сопоставляя их с крупными базами эталонных данных.
По данным компании, такие базы включают тысячи брендов и более 100 тысяч товарных образцов. Они постоянно обновляются по мере расширения ассортимента и появления новых сценариев проверки.
Тем не менее именно лучшие подделки остаются наиболее сложной задачей для ИИ. Особенно трудно распознаются товары, максимально приближённые к оригиналу по материалам и качеству исполнения, а также изделия после ремонта, длительного использования или замены отдельных элементов.
На точность проверки также влияет качество исходных данных. Среди ключевых факторов — освещение, угол съёмки, различия между производственными партиями и постоянно меняющиеся методы производителей контрафакта.
В компании отмечают, что в стандартных сценариях результаты ИИ-проверки более чем на 99,9999% совпадают с выводами экспертов. Однако в сложных случаях окончательное решение по-прежнему требует участия человека.
«Искусственный интеллект серьёзно изменил рынок аутентификации с точки зрения скорости, масштабирования и стандартизации процессов. Но его главное ограничение — работа в нестандартных сценариях. Когда речь идёт о сложных подделках или товарах с историей использования, технологии пока не способны заменить экспертную оценку», — комментирует Дмитрий Селихов, региональный директор ДЭВУ (Poizon) в России.
По мнению экспертов компании, в ближайшие годы рынок будет развиваться по гибридной модели, объединяющей возможности ИИ-аутентификации и профессиональной экспертной проверки.
