Несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта в e-commerce, полностью автоматизировать проверку подлинности товаров пока невозможно, считают эксперты ДЭВУ (POIZON).
Современные ИИ-системы уже способны значительно ускорять первичную проверку товаров: в отдельных категориях анализ занимает около пяти секунд. Используемые компанией алгоритмы оценивают визуальные параметры товара, включая текстуры материалов, геометрию логотипов, швы, упаковку и маркировку, сопоставляя их с масштабными базами эталонных данных, включающими тысячи брендов и более 100 тысяч товарных образцов. Такие базы постоянно обновляются по мере расширения товарного каталога и появления новых сценариев проверки.
Однако наиболее сложными для технологий остаются высококачественные подделки, максимально приближённые к оригиналу по материалам и исполнению, а также товары после ремонта, длительного использования или замены отдельных элементов.
Ещё одним ограничением остаётся зависимость ИИ от качества исходных данных. На точность проверки влияют освещение, ракурс съёмки, различия между производственными партиями, а также постоянно меняющиеся методы производителей контрафакта. По данным компании, в стандартных сценариях результаты ИИ-проверки более чем на 99,9999% совпадают с выводами экспертов, однако финальная проверка в сложных случаях 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 компании, наиболее реалистичной моделью для рынка в ближайшие годы останется гибридный подход, сочетающий ИИ-аутентификацию и экспертную проверку