Сарафанные фотографии. Участник "Биржи стартапов" Sarafan.AI запустил сервис распознавания одежды по фото

Платформа для продвижения fashion–брендов, сервис распознавания одежды по фото Sarafan.AI, привлек очередной раунд инвестиций в размере $1,3 млн.

В проект вложился фонд Admitad Invest, а также текущие совладельцы — венчурная компания The Untitled и фонд Сергея Дашкова, стремящиеся сохранить свою долю в бизнесе. С компанией, которая несколько лет назад участвовала в проекте "Биржа стартапов" "Делового Петербурга", уже сотрудничают мировые медиа и модные бренды, например Cosmopolitan.

"С технологиями искусственного интеллекта (ИИ) я познакомился еще в университете: нам прочитали несколько курсов по машине Тьюринга, нейросетям и их применению. Мысль заняться разработкой ИИ профессионально появилась во время поездки в Кремниевую долину. Я решил сфокусироваться на технологиях компьютерного зрения, а идея распознавать одежду по фотографиям пришла в голову случайно", — рассказывает историю возникновения сервиса Sarafan Андрей Корхов, генеральный директор Sarafan Technology Inc.

Первых инвесторов, клиентов и партнеров команда проекта Sarafan нашла в России, однако сразу ориентировалась на международный рынок. Сейчас в Петербурге ведется разработка продукта, а продажами и маркетингом занимается офис в Нью–Йорке. Ранее стартап получал грант от Microsoft ($120 тыс.) и инвестиции $400 тыс. от The Untitled и фонда Сергея Дашкова. Новые инвестиции будут направлены на продвижение продукта на рынках Европы, США и Азии, компания собирается открыть офис в Индии, в городе Гургаон. "Большая часть вложений пойдет на дальнейшую доработку продукта: сфокусируемся на обучении Sarafan распознавать одежду и beauty–продукты на видео", — говорит Андрей Корхов.

"Залог успеха команды — глубокое владение технологией, обеспечивающее ей лучшее качество распознавания одежды в мире, и тщательное изучение неудачных бизнес–моделей похожих проектов", — подчеркивает инвестор и основатель the Untitled ventures Константин Синюшин. Российская нейросеть проанализировала минимум 18 млн фотографий.

У нас и у них

Технология распознавания одежды по фотографии для зарубежных рынков, например американского, не новость, достаточно вспомнить сервис ScreenShop. Российский проект Sarafan сумел обратить на себя внимание искушенных инвесторов и клиентов прежде всего за счет нового формата — виджета, встраивающегося в любое изображение на сайте. Это позволило перевести технологию, которая раньше воспринималась исключительно как рекламный инструмент, в статус рекомендательного сервиса, полезного функционала сайта. В результате только за первые 2 месяца работы в США стартап смог подключить 31 сайт, каждый читали более 100 тыс. в месяц. Сейчас количество подключенных сайтов давно перевалило за 100, а крупнейшим партнером проекта стал большой издательский дом Independent Media.

Быстрый рост платящих клиентов, по словам Константина Синюшина, обеспечила стартапу b2b–модель монетизации и партнерство с крупными медийными площадками, которые нашли в проекте дополнительный инструмент заработка в работе с уже знакомыми им рекламодателями.

"Продукт объединяет fashiontech, adtech (рекламные технологии) и медиа. Именно это и делает петербургский стартап еще более привлекательным в глазах инвесторов", — соглашается с ним Полина Лукьянова, директор бизнес–инкубатора "Ингрия".

Общий объем мирового fashiontech–рынка к 2020 году, по прогнозам, должен составить около $10 млрд. Российский рынок пока находится в начальной стадии, хотя и показывает небольшой рост год от года.

"Использование новых технологий в модной индустрии — это мировой тренд, который затрагивает и Россию. В последнее время на нашем рынке появляется много зарубежных и отечественных перспективных решений, способных сделать процесс шопинга более простым и удобным для покупателей. Взять, к примеру, уникальную разработку нашего партнера — российской компании Texel", — говорит Светлана Врублевская, заместитель директора департамента телекоммуникаций "Крок". Речь идет про умную примерочную — 3D–сканер, который за 1,5 минуты создает цифровую копию покупателя, аватар, пригодный для примерки виртуальных вещей в интернет–магазине.

Проектами виртуальных примерочных, например, американских инвесторов удивить сложно. Да и покупатели уже привыкли примерять одежду и обувь онлайн на сайте интернет–магазинов. Не стоит забывать и про 3D–принтеры: с помощью искусственного интеллекта покупатель может разработать свою модель одежды или обуви, а потом просто их распечатать.

В России пока с этим сложно: мы только–только привыкли к конструкторам одежды, которые позволяют изменить в интернет–магазине цвет, крой и тип вязки у свитера. "Если разработчики смогут уловить желания потребителей и предложить им действительно удобные и необходимые инструменты, они будут гарантированно популярны. К хорошему привыкаешь быстро", — уверен Андрей Корхов. Весной этого года российский интернет–магазин одежды Wildberries выпустил на рынок сервис "Виртуальный стилист", который с помощью искусственного интеллекта предугадывает желания и модные наклонности клиентов.

"Интерес к fashiontech–решениям на рынке есть, мы видим это по опыту работы с ретейлом. Однако потребуется 2–3 года, чтобы в ретейле появилось единое понимание концепции виртуального шопинга — механики взаимодействия игрока и рынка. Во–вторых, в магазинах должно появиться специальное оборудование, те же умные примерочные для оцифровки вещей. В–третьих, сами покупатели должны привыкнуть к новой модели потребления товаров", — говорит Светлана Врублевская.

Шансы есть

Почти все проекты, которые были разработаны в России за последние 2 года, связаны с быстрорастущим рынком e–commerce. Это, например, сервис по сканированию фигуры Tardis, виртуальный стилист SoFits.Me, конструктор одежды AvaEva. А вот хоть сколько–нибудь заметных проектов из такой активно развивающейся за рубежом ниши fashionech–рынка, как разработка новых материалов, в России нет. Между тем итальянские предприниматели уже продают ткань из апельсиновой кожуры (Orange Fiber).

Еще одна ниша этого рынка на стыке моды и технологий — умная одежда — тоже не в приоритете у российской стартап–индустрии, хотя известно, что наши военные такие разработки ведут. Между тем в США можно при желании купить куртку с роботизированными вентиляционными отверстиями, которые знают, когда открыть и когда закрыть клапаны в зависимости от того, как меняется температура тела хозяина. Ее реализовала компания Omius.

По итогам 2017 года в России было создано около 30 fashiontech–стартапов: скромное количество для страны, в которой живут 146 млн человек, в том числе довольно сильные разработчики. То, что российский рынок будет увеличиваться, не вызывает никаких сомнений, уверен Андрей Корхов.

"У России есть высокие шансы стать лидером fashiontech–направления в ретейле, так как мы имеем кадровые и технологические ресурсы для того, чтобы стать первыми на рынке технологии искусственного интеллекта. Здесь уже отработана бизнес–модель", — говорит Оксана Кочановская, организатор форума Rush. Наиболее громкими именами в числе российских инвесторов, пристально следящих за fashiontech–сферой, являются, по ее словам, фонды The Untitled и Starta Capital. "Также в эту сторону активно смотрят отдельные корпорации по производству специализированной одежды, но в целом инвесторы осторожно работают со стартапами, нацеленными на рынок, который еще не сложился", — подчеркивает эксперт.

В 2014 году компания FashInvest выпустила статистический отчет за 5 лет развития отрасли. По ее данным, до 2009 года в fashiontech–проекты было инвестировано $50 млн, в 2014–м эта цифра увеличилась до $2,8 млрд. В 2019 году будет подведен итог новой пятилетки, но уже сейчас можно сказать, что сумма инвестиций выросла в разы, уточняет Андрей Корхов.

В числе российских стартапов, успешно развивающихся за рубежом, не только Sarafan, но и проект Suit App, рекомендующий покупателям интернет–магазинов к уже сделанной покупке подходящие по стилю, фактуре и цвету вещи для того, чтобы завершить облик. А также умное зеркало Mirrow, имитирующее в реальности виртуальную примерочную.

"Как бы нам ни хотелось пожаловаться на невключенность наших команд в мировые тренды, это никак не относится ко всем новым технологиям, в частности к практическому применению нейросетей", — резюмирует Константин Синюшин.