Как искусственный интеллект подбирает актеров для кино, ТВ и рекламы

Николай Гришин

Основатель онлайн-сервиса EasyCast

Расскажите друзьям
Виктория Кравченко
Николай Гришин

Николай Гришин, CEO компании EasyCast, рассказал, почему искусственный интеллект работает лучше любого специалиста.

Читайте историю о том, как монетизировать внедрение AI-технологии в работу онлайн-сервиса. 

Как всё начиналось и что удалось сделать

В 2007 году я впервые попал на ТВ и начал работать на рынке кастинга. В то время «простому смертному» возможность попасть в кадр телепроекта или фильма казалось чем-то фантастическим. Для меня же данные обстоятельства выглядели крайне выгодно с точки зрения бизнеса, потому как предложение всегда превосходило спрос.


Cтоимость привлеченного пользователя на моем рынке стоит в десятки раз дешевле, чем на других рынках, потому что, приглашая артиста на кастинг, мы «продаем мечту». А желающих стать популярными артистами, сейчас множество, поэтому всегда есть из чего выбирать.


Но для того чтобы найти подходящего по всем критериям кандидата среди желающих, сообщить ему о нашем кастинге, получить от него все необходимые фото и видеоматериалы, согласовать с ним условия работы и пригласить на прослушивание, нужна была структура бизнес-процессов и технология.


Так мы создали EasyCast — современную, технологичную IT-платформу – marketplace для рынка кастинга, который автоматизирует весь процесс коммуникации, фильтрации и даже творческой работы кастинг-директора по анализу и отбору кандидатов на основе технологии нейронных сетей.


Как искусственный интеллект подбирает актеров

Внедрить AI-технологию на рынок кастинга нам удалось, использовав небольшую хитрость. Мы просто не стали сообщать нашим первым заказчикам о том, что кастинг-директор, который будет работать над их проектом, не спит, не дышит и «не существует»! В процессе нам, конечно, приходилось помогать нашей системе, но с помощью машинного обучения на основе активности сотен профессионалов мы как заботливые родители вырастили из ребенка опытного кастинг-директора.


Мы основали проект в январе 2013 года и сумели автоматизировать 80% работы по производству кастинга. Таким образом, IT-платформа позволила команде численностью 15 человек проводить свыше 150 съемок и кастингов в месяц с участием в совокупности более 5000 артистов.


Когда в процессе подготовки Франко Драгоне (создатель шоу №1 в мире и самых популярных проеков Cirque du Soleil) и Павел Брюн (второй режиссер Франко Драгоне) подбирали артистов балета и моделей для «Шоу Я» Филипп Киркоров», они были уверены, что мы тщательно фильтровали анкеты кандидатов в системе, перед тем как предложить им заключительный раунд отсева. Сказать, что они были удивлены, когда узнали, что всё это — работа искусственного интеллекта, не сказать ничего!


Сейчас заказчики благодарят нас за точный кастинг, а мы приоткрываем занавес и говорим о том, что над их кастингом работало более сотни лучших кастинг-директоров, но никто из них при этом не знает об этом. Мы активно внедряем технологию на рынок B2C для того, чтобы предложить нашим пользователям систему, способную круглые сутки подбирать роли исключительно по многочисленному запросу пользователя, экономя многие часы миллионов людей аудитории проекта – от профессиональных актеров до зрителей телешоу.


Специфика рынка

Производство кино, телевизионных проектов и рекламы традиционно закрытый рынок и на него не попасть «с улицы». Чаще всего, если тебя берут на работу – кто-то из индустрии должен за тебя поручиться. Всё по рекомендациям. В итоге – мало кто извне этот рынок понимает и тем более знает. За счет этого программная автоматизация добирается до сегментов рынка медленно и, как правило, вырастает изнутри, на основе офлайн-компаний – подрядчиков рынка производства аудио-визуального контента.

Так было на рынке пост-продакшна – эксперты с этого рынка, изучив вдоль и поперек его проблематику, создали компанию Cinesoft и несколько продуктов для автоматизации управления процессом пост-продакшна, включая нашумевшую программу Cerebro.

Проблемы на рынке кастинга

На рынке кастинга существует небольшое количество компетентных кастинг-директоров, которые собирают основные актерские составы, пользуясь пожеланиями режиссерско-постановочной группы и наработанными контактами актерских агентов. Как правило, это люди, обладающие достаточной эрудицией в области театрального и кино- искусств, рынка актеров и точно знают, что ищут.


Популярных актеров на главные роли пригласить легко – их не нужно искать, так как в профессиональной среде все находят друг друга по звонку. Но остальные 95% актерского состава – это процесс поиска среди всех существующих актеров на рынке.


Здесь профессионалы не могут достичь качественного результата, потому, что они пользуются в процессе подбора актеров непрофессиональными инструментами — почтой и социальными сетями, оказываясь неспособными в условиях недостатка технологичности предоставить руководству необходимое разнообразие кандидатов и темпы работы в процессе кастинга.


На рынке кастинга нет специализированных профессиональных инструментов, нет культуры обслуживания и нет стандартных значений. Сотни компаний-производителей и кастинг-директоров «мыкаются» от одних непрофессиональных услуг к другим, сотни кастинг-агентств актерских и модельных агентств оказываются неспособными эффективно использовать технологии для продвижения своих актеров и подбора для них ролей, и сотни тысяч артистов проводят сутки напролет за мониторами в поисках работы, но зачастую не находят её.


Нет у нас «Убера» на столь нуждающемся в нем рынке. Вот мы и решили создать его три года назад и результат превзошёл наши самые смелые ожидания.


Каждый проект, который мы изучили в процессе создания архитектуры EasyCast, имел односторонний подход к решению проблемы. Одни нацелены на кастинг-директоров и при этом жутко неудобны для пользователей, другие пишут продукт, позволяющий подбирать артистов на основе анализа фотографий, но не учитывают все остальные критерии отбора.

Если, к примеру, вы ищете актера с опытом съемки, похожего на человека на загруженном вами фото через ВКонтакте, то система отобразит вам миллионы подходящих аккаунтов, но едва ли вы оперативно найдете из них того, кто обладает опытом актерской игры. И так далее…

Как это работает

Представьте, что вы режиссер или кастинг-директор. Вы решили заняться кастингом главных героев вашего нового фильма, но не хотите сидеть сутками за компьютером и искать по социальным сетям и форумам подходящих актеров, размещать посты и разбирать почту. В это случае наш сервис – то, что облегчит вашу жизнь.


Вы просто описываете в системе ваш проект посредством заполнения онлайн-формы и запускаете кастинг одним нажатием кнопки.


После этого платформа проведет сложный анализ пользовательских данных и требований к ним, затем оповестит всех подходящих кандидатов на всех доступных и актуальных конкретной задаче WEB-ресурсах, чтобы получить от них подтверждение о желании участия в кастинге. А затем начнется самое интересное…

С момента запуска в систему загружен многолетний опыт работы огромного количества профессионалов, включающий свыше 5 000 000 принятых решений относительно статуса заявки пользователей на основе различных анкетных, фото и видео данных в рамках более, чем 5000 кастингов.

Эти и новые данные позволяют AI не только анализировать данные пользователей, обращаться в процессе поиска кандидатов к подходящим сторонним ресурсам, искать новые ресурсы для проведения информационных вбросов, но и даже самостоятельно фильтровать кандидатов, формируя свои предложения как самого опытного цифрового кастинг-директора в РФ, созданного на основе опыта сотен специалистов.


Мы не просто ищем артистов по фото с настройкой фильтров поиска, но анализируем опыт кандидатов, отзывы об их прошлой работе и количество идентичных исполненных ролей, подбираем идеальные совпадения и постоянно продолжает обучаться.

В работе искусственного интеллекта нашей системы можно выделить два глобальных направления:

  • Интеллектуальный поиск,
  • Ранжирование.

Основная задача поиска — уметь находить подходящих на роль кандидатов в базе пользователей, опираясь на текстовое описание образа. Делать выборку необходимо, учитывая не только анкетные данные, но и данные, накопленные системой, отражающие множество важных для принятия решения параметров.


Например, активность актера в заявках, соответствие фотографий внешности, опыт успешного участия в похожих по типажу ролях, анализ лиц на предмет схожести с референсной фотографией и прочее. Модель постоянно развивается, дополняясь новыми типами данных, которые мы стараемся собирать в системе и за ее пределами.


Собирая большое количество заявок на роль, того самого подходящего актера легко упустить. Человеческий фактор влияет на качество подбора. Поэтому система ранжирования облегчает задачу и повышает качество реализации проекта.

Планы и перспективы

На сегодняшний день мы понимаем, что зашли так далеко, что мы уже неизбежно начинаем масштабировать сервис как географически в Азию, США и Европу, так и в индустрии производства кино, ТВ и рекламы. Ведь в конечном счете мы проектируем систему по подбору персонала всех категорий с высочайшей точностью для множества рынков, поэтому достигнув определенных целей на рынке производства контента, мы непременно составим конкуренцию сервисам на рынке HR. Мы уверены, что у нашего детища большое будущее.


Материал подготовлен при участии А.Колпакова, CTO компании EasyCast.


Материалы по теме:

Бизнес-лайфхаки. Как бороться с конкурентами, которые воруют идею?

«Давай расшарим это»: как sharing economy захватывает мир

Продажник, который продаёт, а не сидит на окладе. Где взять?

Как выбрать свою нишу для бизнеса

13 самых влиятельных бизнес-трендов ближайшего будущего

Как разобраться в тонкостях краудфандинга и получить деньги за неделю



Комментарии

Комментарии могут оставлять только авторизованные пользователи.
FinCon
25 октября 2017
Ещё события


Telegram канал @rusbase