Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2025

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 90 июнь – июль 2025 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ ВИДЕОНАБлюДЕНИЕ И ВИДЕОАНАлИТИКА В РИТЕйлЕ к росту фактических баз данных, содержащих отчасти "персональные данные" как персонала, так и посетителей. Причем с применением видеоаналитики, по сути, производится систе- матизация этих баз как по причинам, так и по адресации и назначению этих записей. Это при- вело к необходимости как упорядочивания, так и некоторого ограничения накопления подоб- ных материалов. Семен Галушкин, NeuroCore Да, существенно. Закон № 572-ФЗ о защите биометрических данных поставил перед опре- деленными вызовами не только ритейл, но и всю отрасль, связанную с биометрией. В целом рынок биометрических систем в России сильно затормозил. Основная сложность – необходимость полу- чения согласия пользователей на обработку данных. Приведу пример. Системы распозна- вания лиц могли бы идеально работать в магазинах для предотвращения краж: каме- ры фиксируют шоплифтеров, анализируют их поведение и предотвращают потерю прибы- ли. Однако здесь возникает спорный вопрос. С одной стороны, оперативно-розыскная дея- тельность (ОРД) может применять биомет- рию для тех, кто уже находится в розыске, но для этого нужна лицензия ОРД. С другой сто- роны, для обычных шоплифтеров, которые не в розыске, такого согласия на обработку данных получить практически невозможно. Без этого согласия применение закона стано- вится невозможным. При этом важно помнить, что мелкое хищение на сумму до 2 500 руб. влечет административную ответственность, а уголовная ответственность начинается с превышения этой суммы. Это дополнитель- но усложняет вопрос о том, можно ли объ- являть человека в розыск и использовать биометрию. Что касается контроля доступа через биомет- рию. Часто работодатели сами собирают согла- сие на обработку биометрических данных у своих сотрудников, например при оформлении трудового договора или в виде отдельного при- ложения к нему. Многие компании, которые успели установить системы контроля доступа по лицу до вступления закона в силу, не хотят их убирать и поэтому активно собирают такие согласия с персонала, чтобы их системы оста- вались работоспособными. Но так или иначе, отсутствие согласия делает применение многих биометрических техноло- гий невозможным. Именно это создает разрыв между технологическими возможностями и их реализацией. К сожалению, текущий закон тормозит внедрение многих решений с биометрией, но мы верим, что при желании можно сба- лансировать защиту прав граждан и интере- сы ритейла. Анастасия Бейгул, TRASSIR Безусловно, повлиял. Он поставил точку в использовании несанкционированной био- метрии. Ритейл адаптировался: 1. Произошел переход от идентификации к наблюдению: вместо распознавания – пове- денческие паттерны. 2. Увеличился спрос на локальные системы хра- нения и обработки, без передачи данных в облако. 3. Упростился комплаенс: компании стремятся заранее избегать зон юридического риска. Фокус сместился на анонимную аналитику, и рынок уже подстроился под эти реалии. Юрий Годына, Нейрометрика На мой взгляд – крайне негативно. По сути, ритейл лишился многих эффективных инстру- ментов, особенно в области общей эффектив- ности бизнеса. Например, стало гораздо слож- нее вести учет рабочего времени и контроль выполнения операций. Александр Измайлов, Московские системы безопасности Да конечно, 572-ФЗ фактически запретил рас- познавание лиц в ритейле без согласия посети- телей, что ограничило сбор биометрических данных. Компании вынуждены внедрять реше- ния, которые не требуют идентификации лич- ности. Евгений Гуменюк, НВП "Болид" В ближайшее время мы можем ожидать появления новых революционных решений, объединяющих видеоаналитику с мультимо- дальной аналитикой и искусственным интел- лектом нового поколения. Одной из ключевых тенденций станет интегра- ция видеонаблюдения с данными с различных сенсоров – Wi-Fi-трекингом, RFID, датчиками на тележках и корзинах, а также системами POS для построения более точной и полной картины поведения покупателей. Эти системы позволят анализировать маршруты перемещений, время пребывания и покупки без необходимости идентификации личности, что важно для соблюдения конфиденциальности. Антон Горожанкин, Macroscop Стоит отметить развитие технологий, основан- ных на нейросетевых алгоритмах и искусствен- ном интеллекте, которые способны значительно улучшить качество анализа видеоинформации и создать кастомные решения. Объекты ритейла используют большое количе- ство систем: товароучетные, платежные, CRM, системы управления складом, видеонаблюде- ние и т.д. И все они предоставляют огромные массивы разнородных данных, которые важно оперативно систематизировать, анализировать и выдавать результаты в простой и понятной для управленцев форме для принятия правильных решений и повышения эффективности бизнеса. Василий Долгов, ВизорЛабс Да, индустрия находится на пороге качествен- ного скачка. В ближайшие два-три года можно ожидать как эволюционных (снижение стоимо- сти, повышение доступности), так и револю- ционных (принципиально новых архитектурных подходов) изменений в области видеоаналити- ки для ритейла: 1. Доступная коробочная видеоаналитика. Сего- дня системы видеоаналитики все еще воспри- нимаются как сложная ИТ-инфраструктура (сер- веры, лицензии, настройка, обучение персона- ла). Однако с развитием аппаратных платформ и унификацией моделей ИИ появляются готовые недорогие продукты, которые можно внедрять по принципу plug&play. Это компактные еdge- устройства со встроенным ИИ, которые подклю- чаются напрямую к обычным IP-камерам; пред- настроенные детекторы базового уровня для подсчета очередей, детекции пустых полок, контроля поведения на кассе. Так, даже магази- ны формата "у дома" смогут использовать видеоаналитику не только для безопасности, но и для микромаркетинга и контроля выкладки. 2. MLLM (Multimodal Large Language Models) – возможный технологический прорыв. MLLM, такие как GPT-4o или Gemini, уже демонстри- руют способность работать с текстом, изобра- жениями и видео в едином контексте. Это открывает совершенно новые горизонты для видеоаналитики в ритейле: l контекстная интерпретация событий на видео: вместо "объект А взял объект Б" модель смо- жет понимать, что "покупатель взял товар с полки, осмотрел, положил обратно"; l автоматическое создание сложных сценари- ев: раньше построение логики аналитики (например, "если человек подошел к полке, не взял товар, затем вернулся") требовало ручной настройки. С MLLM такие сценарии можно будет задавать в виде простого текс- тового запроса; l объяснимость решений – модели смогут "объяснить", почему посчитали ситуацию подозрительной или интересной, что важно для доверия со стороны пользователей. Внедрение MLLM поможет формировать ком- плексную оценку работы продавцов на основе их учтивости, внимания к покупателю, времени общения. При этом нейросеть сможет анализи- ровать поведение клиента у конкретной витри- ны с учетом его пола, возраста и реакций. Кроме того, при использовании MLLM возмож- на реализация персонализированных сценари- ев, например "если клиент задержался у витри- ны с детскими товарами, предложить скидку на сопутствующие позиции через digital signage". 3. Интеграция с омниканальными платформа- ми. Видеоаналитика перестанет быть отдель- ным ИТ-модулем, а станет частью единой плат- формы управления клиентским опытом. При этом возможна синхронизация с данными из e-commerce (например, рекомендовать офлайн товар, оставленный в онлайн-корзине) и интег- рация с CRM и CDP для анализа LTV и RFM-сег- ментации. Ожидаете ли вы появления в ближайшее время прорывных технологий видеонаблюдения и видеоаналитики для ритейла?