Федеративное обучение в ритейле: трансформация электронной коммерции и маркетплейсов с помощью ИИ, сохраняющего конфиденциальность

1. Введение в федеративное обучение в ритейле

В современной розничной торговле данные являются основой успешного взаимодействия с клиентами, персонализации и предотвращения мошенничества. Однако с ростом обеспокоенности по поводу конфиденциальности данных, особенно на платформах электронной коммерции и маркетплейсов, традиционные методы централизации данных ставятся под сомнение. Федеративное обучение (Federated Learning, FL) стало революционным подходом, позволяющим ритейлерам использовать возможности искусственного интеллекта без ущерба для конфиденциальности пользователей.

Представьте федеративное обучение как своего рода «совместный кулинарный мастер-класс», где шеф-повар (центральный сервер) предоставляет рецепт (модель) разным кухням (локальным устройствам). Вместо того чтобы собирать все ингредиенты в одном месте, каждая кухня использует свои собственные ингредиенты для экспериментов с рецептом на месте. После тестирования каждая кухня сообщает о своих результатах, помогая шефу улучшить рецепт, не раскрывая реальные ингредиенты. Аналогично, федеративное обучение позволяет отдельным устройствам или серверам в экосистеме электронной коммерции обучаться на локальных данных и делиться только обновлениями модели, не передавая конфиденциальные данные клиентов.

С учетом того, что 68% потребителей обеспокоены использованием их персональных данных, федеративное обучение предлагает ориентированное на конфиденциальность решение для ритейлеров, особенно в маркетплейсах и электронной коммерции. В этой статье мы рассмотрим, как FL может усилить розничную торговлю, сосредоточив внимание на прогнозировании поведения клиентов, персонализированных рекомендациях и обнаружении мошенничества.

2. Основные случаи применения федеративного обучения в ритейле

Федеративное обучение (FL) приносит мощные возможности в ритейл, особенно на платформах электронной коммерции и маркетплейсах, где важны конфиденциальность данных и персонализация. Здесь мы рассмотрим основные случаи использования, в которых FL трансформирует взаимодействие ритейлеров с клиентами и защиту транзакций.

a. Прогнозирование поведения клиентов

В цифровом ритейле понимание поведения клиентов необходимо для предсказания потребностей, прогнозирования спроса и оптимизации запасов. Традиционно анализ такого поведения требовал централизованного сбора данных, что несет риски для конфиденциальности. Федеративное обучение, однако, позволяет моделировать поведение клиентов непосредственно на пользовательских устройствах или в разных магазинах, объединяя выводы без раскрытия личных данных.

Например:

• Анализ покупательских предпочтений: Федеративное обучение помогает выявлять тенденции в покупках, такие как часто приобретаемые товары, предпочтительные бренды или время покупок. Эти данные позволяют ритейлерам регулировать уровни запасов и настраивать маркетинговые кампании для большей релевантности.
• Прогнозирование сезонного спроса: FL позволяет выявлять сезонные тренды (например, повышение спроса на зимние куртки), изучая данные по отдельным регионам или локациям без объединения конфиденциальной информации. Это делает прогнозы точными и локализованными.

С помощью FL ритейлеры могут проводить картирование клиентского пути в реальном времени, обеспечивая непрерывный опыт покупок без ущерба для конфиденциальности, что особенно ценно для крупных маркетплейсов с разнообразной клиентской аудиторией.

b. Допродажа через персонализированные рекомендации

Персонализация — это ключевая черта современной электронной коммерции, и федеративное обучение позволяет использовать алгоритмы, которые поддерживают допродажу через рекомендации, при этом сохраняя конфиденциальность данных. Обучая модели на индивидуальных устройствах или локализованных данных, ритейлеры могут предлагать целевые рекомендации, товарные наборы и скидки, которые соответствуют предпочтениям каждого клиента.

Основные приложения включают:

• Рекомендации товаров в реальном времени: На основе недавнего поведения клиента, например, просмотров или покупок, при помощи FL можно создавать более точные, своевременные и релевантные рекомендации, при этом данные клиента остаются локальными.
• Динамическое ценообразование и формирование наборов: С FL платформы электронной коммерции могут оптимизировать товарные наборы и цены для достижения наибольшего эффекта, адаптируя рекомендации на основе локализованных покупательских предпочтений и трендов.
• Целевые промоакции: Федеративное обучение помогает создавать персонализированные промоакции для клиентов, наиболее вероятно реагирующих на них, без передачи конфиденциальных данных.

Эти системы рекомендаций создают выигрышную ситуацию: клиенты получают персонализированный опыт покупок, а ритейлеры повышают коэффициент конверсии, соблюдая строгие требования к конфиденциальности данных.

c. Предотвращение мошенничества

Одно из наиболее важных применений федеративного обучения в ритейле — это предотвращение мошенничества. Платформы электронной коммерции являются основной целью для мошеннических действий, от мошенничества с оплатой до захвата учетных записей. Традиционно антифрод-алгоритмы требовали централизованных данных для обучения, что создавало риски утечки информации о клиентах. FL решает эту проблему.

Сценарии использования в предотвращении мошенничества включают:

• Выявление мошенничества в реальном времени: отслеживание шаблонов транзакций на нескольких точках, что позволяет в реальном времени определять подозрительную активность, такую как внезапные крупные покупки из новых локаций.
• Предотвращение мошенничества с возвратами: Анализируя данные о возвратах на различных маркетплейсах, более точно выявляются шаблоны, указывающие на мошенничество с возвратами, например, частые возвраты дорогих товаров или необычное состояние возвращаемых предметов.
• Защита от захвата учетных записей: федеративное обучение может помочь точнее обнаруживать аномалии в шаблонах входа и поведении пользователей, защищая учетные записи от несанкционированного доступа без хранения конфиденциальной информации в центральном хранилище.

В этих случаях FL повышает точность выявления мошенничества, позволяя ритейлерам агрегировать данные из разных источников, не получая при этом доступ к исходным данным, что усиливает безопасность и соблюдает конфиденциальность клиентов.

3. Техническая структура для федеративного обучения в ритейле

Внедрение федеративного обучения (FL) в ритейле требует хорошо продуманной технической структуры, которая может управлять сложностями распределенных данных, обеспечивать безопасное взаимодействие и эффективную агрегацию. Для платформ электронной коммерции и маркетплейсов эти компоненты позволяют ритейлерам использовать возможности FL, обеспечивая конфиденциальность данных и масштабируемую производительность.

a. Требования к инфраструктуре

Для успешного использования федеративного обучения в ритейле необходимы определенные элементы инфраструктуры:

• Устройства периферийных вычислений: FL требует возможностей периферийных вычислений в разных точках, таких как системы точек продаж (POS), устройства клиентов или локальные серверы. Эти устройства выполняют вычисления локально, позволяя данным оставаться на периферии и участвовать в обучении модели.
• Протоколы безопасной связи: FL опирается на протоколы безопасной связи для защиты данных и обновлений модели во время передачи. Технологии, такие как Secure Sockets Layer (SSL) или Transport Layer Security (TLS), используются для шифрования связи между периферийными устройствами и центральным сервером.
• Платформы для оркестрации моделей: предоставляют необходимые инструменты для федеративного обучения в ритейле. Эти фреймворки облегчают оркестрацию моделей, агрегацию и развертывание, позволяя разработчикам контролировать распределенное обучение на различных устройствах или в разных локациях, соблюдая стандарты безопасности.
• Фреймворк стандартизации данных: с учетом разнообразия источников данных фреймворки стандартизации данных необходимы для унификации различных форматов (например, записи транзакций, истории просмотров) и обеспечения совместимости моделей, обучаемых на гетерогенных наборах данных.

b. Агрегация модели и безопасные вычисления

Федеративное обучение в ритейле использует децентрализованное обучение моделей с централизованной агрегацией для создания эффективной общей модели. Этот процесс включает несколько ключевых этапов:

1. Распределение модели: центральный сервер инициализирует и распределяет базовую модель на все участвующие устройства (например, POS-системы, устройства пользователей).
2. Локальное обучение: каждое устройство обучает модель на своих локальных данных, совершенствуя её на основе инсайтов, полученных из взаимодействия с клиентами.
3. Передача обновлений модели: вместо передачи данных, каждое устройство отправляет на центральный сервер только обновления модели (веса или градиенты).
4. Безопасная агрегация: с помощью методов безопасной агрегации, таких как гомоморфное шифрование или дифференциальная конфиденциальность, центральный сервер объединяет обновления от каждого устройства для улучшения глобальной модели. Этот подход гарантирует, что данные отдельных устройств не будут раскрыты в процессе агрегации.
5. Перераспределение обновленной модели: улучшенная модель повторно распределяется на каждое устройство, что позволяет непрерывно проводить цикл обучения и улучшения на всех локациях.

Этот итерационный процесс обеспечивает эффективный и безопасный способ обучения моделей без необходимости прямого доступа к данным клиентов, что решает вопросы конфиденциальности в ритейле и повышает точность модели.

c. Популярные фреймворки для федеративного обучения в ритейле

Существует несколько фреймворков, разработанных для поддержки внедрения FL в ритейле, каждый из которых имеет свои уникальные особенности. 

Вот наиболее широко используемые:

• TensorFlow Federated (TFF): популярный фреймворк с открытым исходным кодом от Google, TFF предоставляет инструменты для реализации федеративного обучения на периферийных устройствах и безопасной агрегации моделей. Он особенно полезен для платформ электронной коммерции, которые нуждаются в крупных масштабах внедрения FL.
• PySyft: разработанный в рамках проекта OpenMined, PySyft поддерживает машинное обучение с сохранением конфиденциальности, интегрируя федеративное обучение с дифференциальной конфиденциальностью и гомоморфным шифрованием, что делает его подходящим для маркетплейсов, работающих с чувствительными данными клиентов.
• Flower (FL Framework): фреймворк, разработанный с высокой адаптивностью, Flower может поддерживать различные случаи использования FL в ритейле. Его гибкость позволяет работать с гетерогенными устройствами, что важно для масштабных ритейл-сред с разнообразной инфраструктурой.
• NVFlare: мощный фреймворк для федеративного обучения, разработанный компанией NVIDIA, специально созданный для высокопроизводительных задач с участием нескольких сторон. Используя технологию GPU от NVIDIA, NVFlare обеспечивает эффективную и масштабируемую реализацию федеративного обучения в сложных средах. Он хорошо подходит для розничных приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как обнаружение мошенничества или динамическое ценообразование, где критичны высокая скорость и производительность. NVFlare поддерживает безопасные вычисления с участием нескольких сторон, что делает его особенно подходящим для платформ электронной коммерции, ориентированных на скорость и конфиденциальность.

Эти фреймворки предоставляют необходимые инструменты для управления федеративным обучением на множестве устройств и локаций в ритейле, сохраняя конфиденциальность данных клиентов и обеспечивая масштабируемые инсайты, основанные на ИИ.

Либо, если вам не хочется вникать во все эти тонкости, вы можете обратиться к Guardora за готовыми решениями.

4. Проблемы и соображения при внедрении федеративного обучения в ритейле

Хотя федеративное обучение предоставляет значительные преимущества для конфиденциальности ИИ в ритейле, его внедрение связано с уникальными трудностями. Ритейлерам необходимо преодолевать технические, операционные и регуляторные препятствия, чтобы максимально эффективно использовать потенциал FL. Ниже приведены основные проблемы и соображения:

a. Проблемы безопасности и конфиденциальности

Несмотря на ориентированность FL на конфиденциальность, обеспечение безопасности данных в распределенных средах остается сложной задачей. Основные проблемы включают:

• Перехват обновлений модели: хотя FL избегает передачи сырых данных, перехваченные обновления модели могут раскрыть информацию. Техники безопасной агрегации, такие как гомоморфное шифрование и дифференциальная конфиденциальность, необходимы для снижения этого риска, добавляя уровни защиты к обновлениям модели, передаваемым между устройствами и серверами.
• Атаки с применением вредоносного воздействия (adversarial attacks): модели FL уязвимы к атакам, таким как отравление модели, когда злоумышленники манипулируют локальными данными, чтобы повлиять на глобальную модель. Внедрение строгих механизмов контроля доступа и обнаружения аномалий в обновлениях модели важно для предотвращения таких атак.
• Безопасность устройств: в ритейл-среде многие устройства, такие как POS-системы и мобильные устройства клиентов, служат точками взаимодействия FL. Обеспечение соответствия каждого устройства протоколам безопасности имеет ключевое значение для предотвращения несанкционированного доступа к данным или манипуляции моделью.

b. Гетерогенность данных на устройствах

В ритейле гетерогенность данных — различия в форматах данных и их качестве — может стать вызовом для федеративного обучения:

• Несоответствие качества данных: данные, собранные с различных устройств или магазинов, могут сильно отличаться по качеству и структуре. Например, данные о продажах в одном регионе могут следовать другим сезонным трендам, чем в другом, что влияет на эффективность глобальной модели.
• Неоднородные форматы данных: данные в ритейле могут варьироваться от структурированных транзакционных записей до неструктурированных отзывов о товарах, что требует стандартизации данных для эффективного обучения моделей. Фреймворки федеративного обучения должны иметь мощные возможности предварительной обработки данных для работы с таким разнообразием.
• Разнообразие устройств: разные устройства, от POS-систем до смартфонов клиентов, имеют различную вычислительную мощность и объем памяти. Фреймворки FL должны быть адаптируемыми, чтобы эффективно обновлять модели на всех участвующих устройствах, не замедляя работу менее мощных устройств.

c. Соответствие нормативным требованиям

Федеративное обучение направлено на защиту конфиденциальности, оставляя данные децентрализованными, но ритейлеры всё равно должны учитывать сложные нормативные требования в разных регионах:

• Локализация данных: во многих странах существуют законы о локализации данных, требующие, чтобы данные оставались в пределах географических границ. Хотя FL по своей сути сохраняет данные на локальных устройствах, трансграничное сотрудничество может столкнуться с юридическими проблемами при агрегации обновлений модели через границы.
• Законы о конфиденциальности потребителей: Регламенты, такие как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии, устанавливают высокие стандарты защиты данных клиентов, включая конкретные требования по хранению и обработке данных. Фреймворки федеративного обучения должны включать в себя контрольные точки соответствия и возможности аудита, чтобы обеспечить соблюдение этих регламентов.
• Прозрачность и подотчетность: внедрение FL в ритейл требует прозрачности в процессах обработки данных и обучения моделей для поддержания доверия клиентов. Четкая документация практик защиты данных и регулярные аудиты помогут ритейлерам поддерживать подотчетность при развертывании FL.

d. Техническая сложность и распределение ресурсов

Внедрение федеративного обучения в большом масштабе требует наличия передовых технических ресурсов и экспертизы:

• Высокие начальные инвестиции: настройка инфраструктуры для федеративного обучения, включая периферийные устройства, протоколы безопасной связи и системы агрегации моделей, может потребовать значительных ресурсов. Малые ритейлеры должны тщательно оценивать соотношение затрат и выгоды при внедрении FL.
• Постоянное обслуживание: модели федеративного обучения требуют постоянного мониторинга, обновления и оптимизации для поддержания актуальности. Инфраструктура должна поддерживать частые итерации обновлений моделей, что может создать нагрузку на ИТ-ресурсы.
• Специализированные навыки: FL требует экспертизы в области распределенных вычислений, периферийных вычислений и машинного обучения, поэтому ритейлерам необходимо иметь специализированные технические команды или сотрудничать с опытными поставщиками.

Эти проблемы подчеркивают важность стратегического планирования и распределения ресурсов при развертывании FL, что позволяет ритейлерам максимально использовать преимущества FL, одновременно управляя его сложностями.

5. Будущие тенденции и перспективы федеративного обучения в ритейле

По мере того как федеративное обучение продолжает развиваться, оно открывает новые возможности для ритейл-сектора, особенно для платформ электронной коммерции и маркетплейсов. Новые технологии и тенденции отрасли будут способствовать дальнейшему улучшению возможностей FL, обеспечивая еще большие преимущества в персонализации, безопасности и операционной эффективности. Вот ключевые тенденции, формирующие будущее федеративного обучения в ритейле:

a. Федеративное трансферное обучение

Федеративное трансферное обучение (FTL) является перспективным развитием федеративного обучения, позволяющим моделям, обученным в одной области, адаптироваться к другой с минимальными дополнительными данными. Это особенно полезно для небольших ритейлеров электронной коммерции или маркетплейсов с ограниченными данными, которые хотят использовать инсайты из более крупных, обобщенных моделей.

• Кросс-ритейлерское сотрудничество: FTL позволяет различным ритейлерам сотрудничать в обучении моделей без обмена данными о клиентах. Например, несколько платформ электронной коммерции могут делиться не чувствительными поведенческими инсайтами, улучшая точность своих рекомендательных систем при сохранении конфиденциальности клиентов.
• Экономичное обучение моделей: путем переноса знаний из заранее обученных моделей, FTL снижает вычислительные и финансовые затраты, связанные с обучением моделей с нуля, что позволяет меньшим ритейлерам конкурировать с крупными игроками в области персонализации и предсказательной аналитики.

b. Интеграция с 5G и IoT для получения данных в реальном времени

С появлением сетей 5G федеративное обучение в ритейле может достичь невиданных ранее уровней скорости и подключения, особенно для получения данных в реальном времени в электронной коммерции и физическом ритейле.

• Взаимодействие с клиентами в реальном времени: 5G позволяет быстрее обрабатывать данные на периферийных устройствах, что позволяет моделям федеративного обучения предоставлять рекомендации, корректировать цены и отправлять уведомления о наличии товаров без задержек. Это особенно полезно на маркетплейсах, где быстрое реагирование на действия клиентов имеет ключевое значение.
• Интеграция с IoT: устройства IoT в ритейл-магазинах, такие как умные полки, датчики и камеры, могут улучшить федеративное обучение, собирая локализованные данные для постоянного улучшения моделей. Например, датчики IoT могут помочь отслеживать паттерны движения клиентов, что позволяет более эффективно размещать продукцию в магазине, не сохраняя личные данные в центральном хранилище.

c. Федеративное обучение как услуга (FLaaS)

Федеративное обучение как услуга (FLaaS) — это новая бизнес-модель, при которой поставщики технологий предлагают возможности федеративного обучения ритейлерам по требованию. Это позволяет компаниям в ритейле использовать FL без необходимости в собственной инфраструктуре или экспертных знаниях.

• Доступность FL для всех ритейлеров: FLaaS делает федеративное обучение доступным для ритейлеров любого размера, предоставляя необходимые инструменты, фреймворки и протоколы безопасной агрегации для FL без значительных инвестиций.
• Гибкость и масштабируемость: ритейлеры могут масштабировать FLaaS по мере роста своих потребностей, адаптируя услугу для поддержки новых случаев использования, таких как улучшенное обнаружение мошенничества или анализ региональных предпочтений клиентов.

d. Улучшенная конфиденциальность с помощью передовых технологий безопасности

С ростом обеспокоенности по поводу конфиденциальности, усовершенствования в области технологий безопасности будут играть ключевую роль в повышении устойчивости федеративного обучения в ритейл-секторе.

• Дифференциальная конфиденциальность и безопасная агрегация: эти методы, уже являющиеся неотъемлемой частью FL, ожидается, что станут еще более совершенными, гарантируя, что даже агрегированные обновления раскрывают минимальное количество информации о отдельных данных.
• Федеративная аналитика: помимо федеративного обучения, федеративная аналитика позволяет ритейлерам проводить анализ децентрализованных данных, что способствует повышению стандартов конфиденциальности. Например, федеративная аналитика может позволить ритейлеру исследовать тенденции клиентов в разных локациях, не раскрывая индивидуальные истории покупок, добавляя дополнительный слой защиты конфиденциальности в более широкие усилия по бизнес-аналитике.

e. Применение гибридных моделей федеративного и централизованного обучения

Некоторые ритейлеры могут извлечь выгоду из гибридного подхода, который сочетает федеративное обучение с централизованным обучением для конкретных случаев. Такой подход позволяет ритейлерам использовать преимущества обеих моделей для создания индивидуализированных решений.

• Улучшенная точность моделей: сочетая федеративное обучение с централизованным данными, ритейлеры могут повысить точность модели в тех случаях, когда конфиденциальность менее важна, например, для агрегированных данных о продажах. Такой подход позволяет получить более полное представление о тенденциях, при этом соблюдая конфиденциальность чувствительных данных клиентов.
• Гибкость, ориентированная на конкретные случаи использования: ритейлеры могут выбирать, какие аспекты данных о клиентах остаются децентрализованными, а какие централизованными, оптимизируя как конфиденциальность, так и аналитическую глубину. Например, предсказание поведения клиентов можно проводить с использованием FL, в то время как оптимизация запасов по регионам может выиграть от централизованного подхода.

Перспективы: роль федеративного обучения в будущем ритейла

С учетом ужесточения регуляций по защите данных и роста ожиданий клиентов относительно персонализации, федеративное обучение (FL) готово стать важным инструментом для ритейлеров. Предоставляя возможность использования данных с учетом приоритетной конфиденциальности, FL позволяет ритейлерам сбалансировать требования персонализированного маркетинга, предотвращения мошенничества и операционной эффективности. Благодаря постоянным усовершенствованиям, FL, вероятно, станет более доступным, экономически эффективным и мощным, трансформируя стратегии, ориентированные на данные, в электронной коммерции и за ее пределами.

Ритейлеры, которые инвестируют в федеративное обучение сегодня, занимают лидирующие позиции в области защиты конфиденциальности с помощью искусственного интеллекта, создавая безопасные и персонализированные клиентские впечатления, которые укрепляют доверие и способствуют лояльности в мире, все больше ориентированном на конфиденциальность.

6. Заключение

Федеративное обучение (FL) предлагает преобразующий подход к получению данных в ритейл-индустрии, особенно для платформ электронной коммерции и маркетплейсов. Предоставляя ритейлерам возможность использовать данные клиентов без их централизованного сбора, FL достигает важного баланса между персонализированным опытом и надежной защитой конфиденциальности. Этот подход особенно ценен в эпоху строгих нормативных актов по защите данных и растущего спроса потребителей на безопасность данных.

С помощью федеративного обучения ритейлеры могут достигать продвинутых предсказаний поведения клиентов, генерировать персонализированные рекомендации продуктов и внедрять эффективные меры предотвращения мошенничества — все это без компромиссов в области конфиденциальности данных. Децентрализованный характер технологии гарантирует, что данные клиентов остаются на отдельных устройствах или локальных серверах, а безопасная агрегация позволяет улучшать модели по всей сети.

В будущем интеграция 5G и IoT с FL, внедрение Федеративного обучения как услуги (FLaaS) и новые методы, такие как Федеративное трансферное обучение, усилят ценность FL для ритейл-сектора. Ритейлеры, которые примут эти технологии, получат преимущества в виде улучшенной лояльности клиентов, операционной эффективности и конкурентного различия.

В итоге, федеративное обучение — это не просто технологическое достижение; это сдвиг парадигмы в том, как ритейлеры подходят к принятию решений на основе данных. Применяя FL, ритейл-индустрия может оставаться на переднем крае AI-анализа, обеспечивая соблюдение нормативных требований, безопасность и доверие в цифровом мире, все больше ориентированном на конфиденциальность.