Идея поста родилась благодаря исследованиям компании Infosys, в которых она систематизировала применение AR в банковской и страховой отрасли. Авторитетная исследовательская компания IDC предсказывает, что в ближайшие четыре года прибыль мирового рынка VR/AR будет ежегодно расти как минимум в два раза. Есть даже более точный прогноз — от $11,4 млрд в нынешнем году до почти $215 млрд в 2021-м. И после 2018 года в VR/AR-дуэте большую долю займет дополненная реальность. Мы решили представить и оценить сценарии ее применения в финансовом секторе, который для нас ближе всего.

Немного о технологии

С середины 2000-х годов наблюдается устойчивая тенденция на перевод банковских услуг в онлайн. Здесь AR — следующая ступень технологического развития, выводящая банковские приложения на новый уровень комфорта и наглядности, а еще AR открывает новые сценарии и преимущества для пользователей.

Оценим с технического ракурса, как реализуется типовой AR-сценарий с помощью фреймворка Apple ARKit. В дополненной реальности основной инструмент — смартфон. Через него с помощью базового класса ARWorldTrackingConfiguration приложение дополненной реальности определяет плоские поверхности в захваченном c помощью фотокамеры изображении, а также отслеживает движение устройства в трехмерном пространстве с шестью степенями свободы (6DOF). Затем взаимное расположение и ориентация плоскостей анализируются с помощью ARPlaneAnchor. Здесь стоит выделить класс ARFaceTrackingConfiguration, созданный специально для работы с лицами с помощью камер TrueDepth нового iPhone X.

После анализа и обработки информации о реальном мире можно переходить к работе с виртуальными объектами. Для интеграции в реальное изображение трехмерных объектов, созданных с помощью SceneKit, используется класс ARSCNView. Привязать объекты SceneKit к конкретным объектам реального мира также возможно — используется протокол ARSCNViewDelegate. Для интеграции двухмерных объектов, созданных на SpriteKit, применяется класс ARSKView.

Класс ARFrame, отвечающий за сбор информации о реальной картинке в объективе камеры, умеет работать не только с пространственными параметрами, но и собирать данные об освещенности. Они учитываются при рендеринге 3D-объектов, что делает их более реалистичными.

На основе этой общей схемы в банковской отрасли создаются конкретные сценарии. Некоторые их них уже привычные, но кое-какие выглядят оригинальными и многообещающими.

Навигация

Наиболее простой и поэтому проработанный сегодня сценарий. Алгоритм действий в данном случае достаточно прост:

• Пользователь наводит телефон в нужном направлении.

• На изображении отображаются ближайшие банкоматы/отделения банка.

• Пользователь выбирает банкомат и по виртуальным указателям добирается до места.

С подобными функциями экспериментируют многие банки. Голландский банк ING и испанский Bankinter уже внедрили их в свои приложения.

Планирование визита в банк

Это усложненная версия предыдущего сценария. Предположим, вам нужно встретиться с представителем банка в ближайшем отделении:

• Вы поворачиваете телефон в нужном направлении.

• Выбираете нужное отделение из тех, которые там отобразились.

• Встаете в виртуальную очередь, берете номерок, получаете примерное время ожидания…

• …и не закатываете глаза в душном зале банка!

Подробная информация о предложениях

Этот вариант уже активно используют не только в банковской отрасли. Например, компания Delaval, производящая сельскохозяйственное оборудование, строит с помощью дополненной реальности трехмерные модели ферм. Здесь принцип действий совсем прост:

• Вы направляете телефон на интересующий буклет/рекламный щит или другой рекламный носитель.

• Система распознает предложение по фото и отправляет вам в ответ подробную информацию.

Таким же образом можно получить и персональную информацию. Например, так выглядит интерфейс приложения новозеландского банка Westpac, в котором можно наглядно увидеть баланс своих карт, график платежей, использованных услуг и накопленных бонусов.

Покупка недвижимости

Британская Halifax и австралийский St. George Bank с помощью AR позволяют потенциальным покупателям жилья просматривать данные об объектах прямо на улице:

• Вы наводите телефон в нужном направлении.

• Видите на экране данные о стоимости недвижимости, количестве предложений.

• Настраиваете предложение, используя подключившийся ипотечный калькулятор.

• Обсуждаете с менеджером все формальности и отправляете в банк запрос.

• С помощью средств биометрической аутентификации (голос, радужная оболочка глаза) банк подтверждает вашу личность и обрабатывает запрос без потери времени

Покупка автомобиля

Сценарий, близкий к покупке недвижимости, но более технологичный. Ведь в отличие от покупки недвижимости, системе будет гораздо сложнее ориентироваться по местоположению объекта:

• Вы фотографируете машину (или считываете ее уникальный идентификатор — чип или QR-код), которую собираетесь приобрести у дилера, и отправляете запрос на сервер.

• Вам приходит вся доступная информация по автомобилю: история ремонтов и техосмотров, пробег, предыдущие владельцы.

• Если вы решаете купить машину, вы отправляете запрос в страховую.

• Сервер рассчитывает стоимость страховки и отправляет ее обратно.

• Вы связываетесь со страховой компанией, если предложение устраивает.

• Вам сразу же приходят все необходимые документы.

Взаимодействие с клиентами

Технология дополненной реальности помогает не только клиентам, но и сотрудникам банка. С помощью дополненной реальности банковские менеджеры могут получать сведения о клиенте прямо во время общения, планировать работу и принимать на основании этой информации решения:

• Сотрудник получает видеовызов от клиента.

• По запросу клиента менеджер может проложить для него маршрут.

• На полученное изображение выводится статус клиента и информация о нем.

Сотрудник даже может отслеживать местоположение клиентов для более удобной коммуникации. Конечно, с точки зрения закона это запрещено, но если вы как клиент не глядя разрешили банковскому приложению доступ к информации о своем местоположении, то не удивляйтесь.

У дополненной реальности большой потенциал в финансовой отрасли. Но чтобы раскрыть его, потребуется развитие и других связанных технологий — машинного обучения и естественного языка. В одиночку изменить мир едва ли получится, а что вы думаете по этому поводу? Давайте пообщаемся в комментариях.