Для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Азии» сооснователь и CEO TASS Vision Шахзод Умирзаков рассказал, как вручную считал посетителей, пока обучал нейросеть, почему AI-камеры выгодны розничному бизнесу и что будет со стартапом, когда оценка достигнет $100 млн.
— Как появилась идея создать TASS Vision?
— В 2018 году, когда мне было 19, помогал отцу в бизнесе. Он управлял небольшим автобусным парком, занимался пассажирскими перевозками. В этом бизнесе есть частная проблема: кондукторы присваивают часть выручки, но доказать это трудно. Чтобы изменить ситуацию, предложил отцу устройство, которое автоматически считает пассажиров.
Это был инфракрасный счетчик: когда человек проходил через дверь, он пересекал невидимый луч, и система фиксировала проход пассажира. За 3 месяца собрал устройство и подключил к автобусам. Кондукторы, увидев, что их обман может вскрыться, стали честно работать — и за первые 2 недели доходы выросли почти вдвое, полностью окупив проект.
Потом собрал команду и стал подключать другие автобазы. Помню, как с ребятами по ночам ставили оборудование на транспорт, а утром ложились спать. Днем писали код, печатали корпуса на 3D-принтере, паяли микроконтроллеры — и к вечеру снова шли на автобазу. Позже именно этот проект подтолкнул меня к идее анализировать поведение покупателей в ритейле.
— Почему не остались в транспортной сфере?
— В 2019-м, когда был в Алматы, заметил, что там уже действуют транспортные карты Onay (система безналичной оплаты проезда в общественном транспорте), и понял, что скоро и в Узбекистане появится аналог. Наличные уйдут, и в нашем устройстве не будет смысла. Решил, что нужно менять направление.
Начал искать новую идею: сделал несколько сотен холодных звонков — в ритейл, строительные компании, кафе и рестораны — чтобы понять, где действительно есть спрос на аналитику. Просто спрашивал: «Сколько у вас людей заходит в магазин? Как вы это считаете?»
Реакции были разными. Кто-то говорил: «Зачем это нужно?». Кто-то проявлял интерес. В итоге понял, что в офлайн-ритейле почти никто не понимает, кто именно приходит в магазин и что влияет на продажи. Именно тогда увидел возможность — сделать аналитику для физических точек продаж такой же точной и доступной, как для интернет-магазинов. Вскоре ко мне присоединился Джамшид Хакимжонов. У него была сильная инженерная база и опыт в компьютерных системах — вместе начали проектировать первую версию продукта, которая позже превратилась в TASS Vision.
— Кто стал вашим первым клиентом?
— Крупная узбекистанская сеть электроники Texnomart. Их главный маркетолог сказал, что уже пользуется одной системой, которая подсчитывает количество вошедших в магазин, но ему нужны более глубокие метрики: возраст, пол, поведение покупателей. Тогда пообещали за 3 месяца сделать новое устройство на основе «умных» камер и компьютерного зрения, которое анализирует видеопоток и в реальном времени превращает его в аналитику. Не просто «сколько человек посетило», а «кто зашел и как себя вел».
Рассчитывали завершить проект за 3 месяца, но в реальности обучение нейросетей и разработка алгоритмов потребовали больше времени.
Чтобы выполнить условия контракта, пришлось выкручиваться. Мы были обязаны предоставлять статистику постфактум: после одного рабочего дня. Говорил клиенту, что посетителей распознает ИИ, а сам делал это в ручном режиме. Смотрел 12-часовое видео в ускорении на двух экранах — и за 1,5 часа завершал обработку одного дня. Считал посетителей, определял пол и возраст, заносил данные в Excel, строил графики и отправлял отчеты клиенту. И так 99 дней подряд. Как говорится, fake it till you make it («Сымитируй это, пока не сделаешь это» — английская поговорка, прим. Digital Business). Тогда это был единственный способ удержаться.
Но именно этот опыт помог понять, как должен работать искусственный интеллект. Сравнивая свои результаты с работой модели, видел, что AI дает точность всего 50–60%. Нашли ошибки и дообучили алгоритмы. Через несколько месяцев система действительно начала работать автоматически.
Подробнее на сайте Digitalbusiness.kz.
Для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Азии» сооснователь и CEO TASS Vision Шахзод Умирзаков рассказал, как вручную считал посетителей, пока обучал нейросеть, почему AI-камеры выгодны розничному бизнесу и что будет со стартапом, когда оценка достигнет $100 млн.
— Как появилась идея создать TASS Vision?
— В 2018 году, когда мне было 19, помогал отцу в бизнесе. Он управлял небольшим автобусным парком, занимался пассажирскими перевозками. В этом бизнесе есть частная проблема: кондукторы присваивают часть выручки, но доказать это трудно. Чтобы изменить ситуацию, предложил отцу устройство, которое автоматически считает пассажиров.
Это был инфракрасный счетчик: когда человек проходил через дверь, он пересекал невидимый луч, и система фиксировала проход пассажира. За 3 месяца собрал устройство и подключил к автобусам. Кондукторы, увидев, что их обман может вскрыться, стали честно работать — и за первые 2 недели доходы выросли почти вдвое, полностью окупив проект.
Потом собрал команду и стал подключать другие автобазы. Помню, как с ребятами по ночам ставили оборудование на транспорт, а утром ложились спать. Днем писали код, печатали корпуса на 3D-принтере, паяли микроконтроллеры — и к вечеру снова шли на автобазу. Позже именно этот проект подтолкнул меня к идее анализировать поведение покупателей в ритейле.
— Почему не остались в транспортной сфере?
— В 2019-м, когда был в Алматы, заметил, что там уже действуют транспортные карты Onay (система безналичной оплаты проезда в общественном транспорте), и понял, что скоро и в Узбекистане появится аналог. Наличные уйдут, и в нашем устройстве не будет смысла. Решил, что нужно менять направление.
Начал искать новую идею: сделал несколько сотен холодных звонков — в ритейл, строительные компании, кафе и рестораны — чтобы понять, где действительно есть спрос на аналитику. Просто спрашивал: «Сколько у вас людей заходит в магазин? Как вы это считаете?»
Реакции были разными. Кто-то говорил: «Зачем это нужно?». Кто-то проявлял интерес. В итоге понял, что в офлайн-ритейле почти никто не понимает, кто именно приходит в магазин и что влияет на продажи. Именно тогда увидел возможность — сделать аналитику для физических точек продаж такой же точной и доступной, как для интернет-магазинов. Вскоре ко мне присоединился Джамшид Хакимжонов. У него была сильная инженерная база и опыт в компьютерных системах — вместе начали проектировать первую версию продукта, которая позже превратилась в TASS Vision.
— Кто стал вашим первым клиентом?
— Крупная узбекистанская сеть электроники Texnomart. Их главный маркетолог сказал, что уже пользуется одной системой, которая подсчитывает количество вошедших в магазин, но ему нужны более глубокие метрики: возраст, пол, поведение покупателей. Тогда пообещали за 3 месяца сделать новое устройство на основе «умных» камер и компьютерного зрения, которое анализирует видеопоток и в реальном времени превращает его в аналитику. Не просто «сколько человек посетило», а «кто зашел и как себя вел».
Рассчитывали завершить проект за 3 месяца, но в реальности обучение нейросетей и разработка алгоритмов потребовали больше времени.
Чтобы выполнить условия контракта, пришлось выкручиваться. Мы были обязаны предоставлять статистику постфактум: после одного рабочего дня. Говорил клиенту, что посетителей распознает ИИ, а сам делал это в ручном режиме. Смотрел 12-часовое видео в ускорении на двух экранах — и за 1,5 часа завершал обработку одного дня. Считал посетителей, определял пол и возраст, заносил данные в Excel, строил графики и отправлял отчеты клиенту. И так 99 дней подряд. Как говорится, fake it till you make it («Сымитируй это, пока не сделаешь это» — английская поговорка, прим. Digital Business). Тогда это был единственный способ удержаться.
Но именно этот опыт помог понять, как должен работать искусственный интеллект. Сравнивая свои результаты с работой модели, видел, что AI дает точность всего 50–60%. Нашли ошибки и дообучили алгоритмы. Через несколько месяцев система действительно начала работать автоматически.
Подробнее на сайте Digitalbusiness.kz.
Share
