{"id":7725,"title":"\u041c\u043e\u0441\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043b\u0438\u0446","url":"\/redirect?component=advertising&id=7725&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/306052-v-metro-moskvy-teper-mozhno-platit-za-proezd-licom-sprosili-avtorov-proekta-kak-eto-rabotaet&placeBit=1&hash=1a23ae72488790d266f074c318177ed55db913e2e0bf5b3cbc11221f61048c67","isPaidAndBannersEnabled":false}
Будущее
Kim Sanzhiev

Искусственный интеллект для гардероба: когда виртуальный стилист начнет покупать одежду за вас

В мире технологий ярко выражены тренды: сначала все говорили про облачные технологии, потом — про big data, затем на хайпе был блокчейн, сегодня в тренде — искусственный интеллект, финтех и фудтех.

Но давайте смотреть правде в глаза: клиентам в принципе все равно, какая технология использована в продукте, главное — чтобы все работало. И вот тут начинаются проблемы. Даже работающие технологии не всегда идеально встраиваются в существующий бизнес компаний. Проблема же многих технологий в том, что им вообще не находится реальное применение.

Зачем стилистам искусственный интеллект?

Уже более года я вместе с партнерами развиваю сервис Get Outfit. Работает это очень просто: достаточно заполнить небольшую анкету, и стилисты подберут готовые образы, исходя из предпочтений, образа жизни, типа фигуры и бюджета клиента. Вещи доставят домой, а выбрать можно только те, что подойдут. Таким образом, клиент не покупает лишних вещей, которые потом годами висят в шкафу, а все вещи сочетаются между собой. Мы освобождаем наших клиентов от утомительных походов по магазинам и помогаем экономить время и деньги, а еще отлично выглядеть.

Сейчас у нас есть клиенты со всей страны: от Калининграда до Адлера и Новосибирска. Стилисты внимательно изучают каждую анкету, персонализировано подходят к каждому клиенту и учитывают каждую деталь. В принципе, мы классический стартап, который начинает масштабироваться, а бизнес строится вокруг потребностей клиента. У нас нет крупного R&D-отдела. Тем не менее, мы решили в самом начале пути развивать технологии машинного интеллекта.

C партнерами из компании Oyper мы уже внедрили в процесс создания образов AI, ML и image recognition. Вот здесь можно попробовать один из элементов всего процесса создания образа. В дальнейшем, технологии будут пронизаны через все процессы: начиная от выбора стилиста клиенту и заканчивая производством одежды.

Уже сейчас даже при небольшом количестве заказов это позволяет оптимизировать процесс создания образов для клиентов. Да, технология работает не идеально, и образы, составляемые искусственным интеллектом, не могут даже близко конкурировать с работой реальных стилистов. Зато уже сейчас нейросеть сильно упрощает работу стилистов нашего сервиса. Им больше не нужно тратить уйму времени, заходя на сотни сайтов интернет-магазинов в поисках необходимого предмета одежды — вместо этого нужную модель помогает найти искусственный интеллект. В среднем, это позволяет экономить 20% времени стилисту.

Дьявол носит… что посоветует AI

В нашей сфере fashion tech многие мечтают об эдаком персональном советнике по стилю в телефоне. Это такая Алиса или Siri — стилист, который подсказывает, что с чем сегодня надеть, исходя из прогноза погоды и расписания в календаре.

Или Alexa, которая автоматически пополняет гардероб необходимыми вещами. Например, износились футболки (допустим, обычно это происходит за 2-3 месяца), а онлайн-помощник автоматически их заказывает. Причем, не только базовые модели, но и те, что в тренде.

Именно к построению таких помощников мы и идем. Например, уже начали тестировать подобную модель подписки на обновления гардероба. Правда, пока заказ вещей осуществляет не искусственный интеллект, а человек. Мы начали с доставки базовых вещей (белая футболка и рубашка, джинсы), со временем доверие клиентов стало расти, и мы стали добавлять в посылки галстуки, однажды даже попробовали добавить бордовые носки (клиент давно хотел, но не решался попробовать, но стилист убедил попробовать).

Однако самое интересное, что fashion-индустрия только готовится к такого рода персонализации. Да, они приглядываются к технологиям. Например, у LVMH есть своя акселерационная программа La Maison des Startups, а Галерея Лафайет запустила свой инкубатор совместно с Plug and Play. Однако, правда в том, что ритейлеров волнует не столько эффективность гардероба клиента, сколько продажи их бизнеса, что вполне логично. Отсюда скидки, акции и продажи миллионов ненужных вещей.

Именно поэтому мы строим цепочку, где есть место производителю одежду (бренду), а во главе угла — потребности и интересы клиента, задача платформы — объединить их таким образом, чтобы в выигрыше были все. Клиенту не приходилось тратить время и энергию на выбор из бесконечного ассортимента, а бренду — быть ближе в клиенту, продавая ему не все подряд, а только то, что ему действительно идет и вообще нужно. Для бизнеса это позволит существенно снизить операционные издержки, производя только те коллекции, которые действительно нужны клиенту, а также лучше спланировать ассортимент магазинов и увеличить продажи, как показывает последний кейс H&M.

Сейчас в России нет компаний, которые бы эффективно объединяли технологии с профессионализмом стилистов. Есть либо сырые технологии, либо нетехнологические "олдскульные" ритейлеры и агентства стилистов. Однако есть успешные примеры на западе, например, Stitch Fix. Компания уже объединяет более 4000 стилистов и 75 специалистов по data-science, имеет 3 миллиона активных клиентов, а более полугода назад вышла на IPO.

Что предстоит сделать?

Посадить data-science специалистов со стилистами, что они вместе развивали технологии.

Российский стартап Get Outfit совместно с белорусским AI-проектом Oyper запустили сервис, который с помощью нейросетей позволяет подбирать образы и находить конкретные модели предметов одежды. Так, для того чтобы, скажем, найти платье "как у Маши Миногаровой" достаточно загрузить изображение платья, и система выдаст ссылки на магазины, где можно купить похожее. Разработчики также научили нейросеть подбирать сочетания “верх-низ”, и формировать образы. Пока алгоритм умеет сочетать только предметы одежды, но разработчики обещают, что в скором времени он сможет предлагать более сложные образы, включающие в себя обувь и аксессуары.

Сегодня сочетание "стилист на искусственном интеллекте" звучит неоднозначно, и сложно представить, что онлайн-помощник будет автоматически формировать гардероб. Но именно так и выглядит будущее: времени так мало, а вещей настолько много, что модель потребления непременно будет меняться. С развитием технологий онлайн-стилист на искусственном интеллекте станет такой же нормой, как и вызвать такси через приложение, а свободное время можно будет инвестировать в образование, карьеру, бизнес, посвятить семье или путешествиям, а не проводить в торговом центре или за пролистыванием сотен страниц интернет-магазина.

Да, сейчас технология Oyper не сможет полноценно конкурировать с живым стилистом — для этого требуется время. Но мир не стоит на месте. Так, для создания сервиса мы использовали технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения, и эти технологии, однозначно, будут развиваться, однако, пройдет какое-то время до того момента, когда люди начнут отдавать предпочтение рекомендациям искусственного интеллекта.

В данной модели происходит симбиоз технологий глубоких нейронный сетей и профессиональных стилистов, что в результате приводит к эффекту синергии и даёт возможность масштабировать сервис.

Мы вводим модель подписки на наши услуги. Каждый новый образ будет составлен с учетом истории предыдущих покупок (при оказании услуги "Разбор гардероба" мы также учитываем и текущий гардероб клиента). Все лучше и лучше узнавая нашего клиента, в перспективе, мы начнем автоматически формировать гардероб нашего клиента с учетом лайфстайла. Он будет получать вещи от стилиста с доставкой на дом и примеркой, которые будут эффектно сочетаться между собой и складываться в уже готовые образы.

А как бы вы назвали стилиста на искусственном интеллекте?
Эвелина
Семен
Другой (в комментарии)
Показать результаты
Переголосовать
Проголосовать
0
9 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Хахах! Я за Эвелину

1

🖖🏽

0

Я, кстати, подумываю попробовать эту штуку, потому что после переезда вся одежда стала неактуальной. Мне понравилась анкета, которую заполняешь на входе - там и про деньги, которые готов потратить, и твои размеры, и образ жизни. Не понравилось - непонятно, что с цветовой гаммой и цаетотипами теми же, потому что это тоже важно, одежда подходящего тебе цвета, даже недорогая, будет выглядеть лучше, чем дорогая. Короче, думаю затестить)

1

Цветовую гамму, цветотипы и типвнешности стилисты изначально учитывают, посмотрев социальные сети или фотографии, которые можно в мессенджере отправить. Исходя из этого подбирают одежду. Хотя сейчас цветотипы уже не так актуальны становятся :)

0

Идея классно ложится на мобильное приложение. Написал вам.

1

Как раз сейчас в планах)

0

А у вас только официальный стиль или можно заказать вечерний образ ??

1

Можно заказать и официальный стиль, и вечерний образ. Последнее время образ для стилизованного корпоратива заказывали, а совсем скоро январские распродажи, поэтому многие обращаются за капсульным гардеробом!

0

Комментарий удален

Сразу вспоминаю Stand Up с Абрамовым :)

0
Читать все 9 комментариев
«Там считают, если взял выходной — не любишь свою работу»: музыканты из Кирова зарабатывают в Китае $1500 в месяц Статьи редакции

Дорогу, миграционные документы и проживание оплачивали работодатели, а кавер-группа выступала каждый день.

Как получать заявки на ремонт квартир из интернета без унылого ведения страничек?

… а также без сайта, отдела продаж и желания вкладывать большие деньги.

Созданная «Яндексом» компания ClickHouse привлекла $250 млн при оценке в $2 млрд Статьи редакции

Инвестиции направят на расширение штата и развитие международного бизнеса.

«Альфа-банк»: недостоверная информация о плате за обслуживание по кредитной карте

Решила оформить кредитку Альфа-банка «100 дней без %» по специальной ссылке. При оформлении по ней банк обещает 0 ₽ за обслуживание в первый год.

Спасти еду: экологичное ИТ-решение помогает ресторанам справляться с перепроизводством блюд

Каждый год в России выбрасывают около 17 млн тонн продуктов на 1,6 трлн рублей.

«Альфа-банк» отключил части клиентов бесплатные push-уведомления о покупках Статьи редакции

Бесплатные push-уведомления останутся только для подтверждения операций.

Что на самом деле приводит мир в движение: история инструментов бухгалтерского учёта

От засечек на палках до специальных программ

UNIVAC I.
Как мы организовали коллективное обучение в айти и почему оно лучше обычных курсов

Мы уже обучили и трудоустроили 47 отличных frontend-специалистов и не собираемся на этом останавливаться.

Как сотрудники Tele2 стали лицами бренда

Кто сказал, что сниматься для рекламы могут только профессиональные модели? В компании Tele2 лицами для внутренних и внешних рекламных кампаний становятся даже собственные сотрудники! Мы собрали истории коллег, которые подали заявки на конкурс и приняли участие в профессиональной фотосессии, а теперь их портреты украшают фотобанк Tele2.

Многопотоковая обработка файлов

В работе по анализу данных иногда требуется обработать большое количество файлов, настолько большое, что обработка может занять неделю, другую. В этой статье вы познакомитесь с многопоточностью в Python и как я решал проблему обработки большого количества файлов.

«Когда геоданные попадают на рынок, их можно перепродавать бесконечно»: как устроен рынок сведений о местоположении Статьи редакции

Издание The Markup изучило 47 фирм, которые собирают данные о геолокации пользователей, и рассказало, как информация попадает в сеть, где она продаётся и кто её покупает.

Unsplash
null