Top.Mail.Ru
Колонки

Как большие данные помогают в поиске пропавших людей: кейс компании «МегаФон»

Колонки
Павел Гусятников
Павел Гусятников

Руководитель проектов аналитических сервисов «МегаФона»

Софья Федосеева

Если потерялся человек, на счету каждая минута – чем быстрее начнутся поиски, тем больше шансов найти человека живым. Но где искать пропавшего, например, в крупном мегаполисе – ведь он может находиться где угодно. Компания «МегаФон» нашла способ сузить квадрат поисков. 

Павел Гусятников, руководитель проектов аналитических сервисов, рассказывает о проекте «МегаФон.Поиск», его особенностях, истории появления и случаях использования.

Кейс был представлен на конференции Ai Stories.

Как большие данные помогают в поиске пропавших людей: кейс компании «МегаФон»

Помощь в поиске людей

Поиск потерявшихся людей – это огромный вызов, который стоит перед нашим обществом. Ежегодно, по разным оценкам, в России теряются от 70 до 120 тысяч человек, при этом живыми находят лишь 80% от потерявшихся. 

По статистике, если начать поиск человека в течение суток, после того как он потерялся, то в девяти случаев из десяти его найдут живым. Но если поисковые мероприятия начались только на третьи сутки, вероятность падает до 50%.

Исходя из этого, идея об использовании больших данных компаний для поиска пропавших людей является закономерной. Но с точки зрения закона оперативно получить информацию о местонахождении человека практически невозможно. Чтобы компания, в частности, оператор связи мог на законных основаниях предоставить месторасположение человека, необходимо решение суда, которое невозможно получить за несколько часов.

«МегаФон.Поиск»

«МегаФон» является членом GSMA – международной ассоциации операторов сотовой связи. В рамках GSMA запущена инициатива Big Data for Social Good – создание технологий на основе больших данных, которые решали бы те или иные социальные проблемы. 

Когда «МегаФону» предложили стать частью этой инициативы, мы стали активно мониторить потенциальные решения, которые могли бы разработать, – рассматривали опыт зарубежных коллег и кейсы, которые уже есть в России. 

Заставь искусственный интеллект самообучаться и совершенствоваться – выбирай онлайн-курсы в каталоге курсов по машинному обучению.

Фото: Robsonphoto/Shutterstock

В работе над потенциальным проектом мы решили объединить усилия с «Лизой Алерт» – крупнейшим поисково-спасательным движением в России, с которым наша компания работает с 2015 года. Мы сразу столкнулись с рядом проблем, так как понимали, что идеальное решение должно обладать набором противоречивых характеристик:

  • участники «Лиза Алерт» должны иметь доступ к решению в формате 24/7;
  • технология должна давать максимальную помощь в поиске;
  • мы не можем передавать местоположение наших абонентов или раскрывать иные персональные данные клиентов.

Так родилось технологическое решение «МегаФон.Поиск», позволяющее найти баланс между быстрой помощью в поисках человека и соблюдением ограничений, наложенных законодательством. 

Как работает

Когда теряется человек, его близкие обращаются в поисково-спасательные отряды, такие как «Лиза Алерт». Далее задействуются инструменты поиска, которые будут наиболее релевантны для конкретного случая:

  • использование беспилотников
  • прочесывание местности, 
  • решение «МегаФон.Поиск». 

В последнем случае оператор заходит под своей учетной записью на специальный сайт и вводит информацию о потерявшемся человеке – пол, возраст, характерные приметы, а также место и время, где и когда в последний раз видели пропавшего. В программе используется двухфакторная авторизация, что обеспечивает надежную защиту этого инструмента от третьих лиц.

Далее проприетарный алгоритм «МегаФона» анализирует входные данные и на основе технологий геоаналитики и социальных графов формирует список людей, потенциально видевших потерявшегося человека.

Затем через инфраструктуру «МегаФона» этим людям рассылаются смс с информацией о пропавшем человеке, а также номер телефона, на который можно позвонить, если есть информация о потерявшемся.

Фото: Roman Samborskyi/Shutterstock

Именно такая механика позволяет найти баланс между скоростью поиска потенциальных свидетелей с одной стороны и соблюдением приватности абонентов – с другой.

Результаты

Проект успешно доказал свою эффективность. Приблизительно в каждом третьем случае, когда используется «МегаФон.Поиск», люди отзваниваются и оставляют информацию о потерявшемся. Показателен случай с восьмидесятилетней женщиной из Тверской области, которую нашли при помощи двух показаний свидетелей.

Сначала близкие потерявшейся передали информацию о том, где и когда в последний раз видели женщину, затем после первого цикла работы «МегаФон.Поиска» позвонил свидетель и сообщил, что видел похожую женщину, которая садилась на автобус. 

По обновленным показателям «Лиза Алерт» еще раз запустила алгоритм «МегаФон.Поиска» – позвонил новый свидетель, который сказал, что видел, как эта женщина шла в сторону некой фермы. Именно на этой ферме волонтеры и нашли потерявшуюся. 

Этот проект был запущен в марте 2019 года. За полгода сервис использовался в более чем 250 поисках в более чем 38 регионах России. 

Фото на обложке: FrameStockFootages/Shutterstock


Благодаря сервису Penxy мы можем поделиться с вами презентацией Павла, которую можно не просто посмотреть, но и послушать. 

После выступления аудитория задавала вопросы спикерам. Мы публикуем «публичное интервью» с Павлом.

А что, если потерялся не абонент «МегаФона»?

Мы нигде не упоминали, что он наш абонент. Мы все равно можем использовать геоаналитику. 

Конечно, социальными графами, поскольку у нас нет доступа к его звонкам, мы уже воспользоваться не можем, но геоаналитики чаще всего бывает достаточно. 

Так что не переживайте – если вы абонент другого оператора, мы все равно постараемся вам помочь.

 

А если у потерявшегося нет телефона, ваш проект может помочь?

Нам не нужна информация, есть или нет у потерявшегося телефон. Мы используем телефоны людей, которые, возможно, видели этого человека. 

 

Есть ли оценка стоимости одного поискового действия на стороне «МегаФона»?

Ну смотрите. Есть стоимость этих смсок, но она не такая большая. Есть амортизация программного комплекса – она тоже относительно небольшая. 

Основные затраты ушли на создание алгоритма, интерфейса и так далее.

 

Сколько процентов из 30% звонящих сообщают действительно важную информацию?

Здесь нужно понять очень важную вещь. Я, конечно, люблю рассказывать, какие мы молодцы, что помогаем найти пропавших людей. Но настоящие герои в этой истории – это волонтеры. 

В реальности происходит так: даже если мы даем инструмент, и звонит человек, говорит, что видел потерявшегося, который шел туда, то все равно именно волонтеры идут и ногами прочесывают эту местность.

Говорить о статистике, когда мы спасли кого-то, будет неправильно – мы только помогаем тем, кто действительно ищет.

Кейс был представлен 4 октября 2019 года на конференции Ai Stories, организованной Rusbase. Все выступления и подробный отчет доступны тут. Организационный партнер: Deworkacy Big Data.


Материал дополнен 16 октября в 9:32

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Внедрите коллективное лидерство в компании – и успех не заставит себя ждать
  2. 2 «Мы делали филенчатые двери, окна и социальные гробы». Шесть историй предпринимателей о первой работе
  3. 3 «Наша бизнес-модель не предполагала больших инвестиций на старте». Как создать сервис корпоративных подарков с товарами социальных предпринимателей
  4. 4 С заботой о природе и пользователях: как мы создавали интернет-магазин для социально ответственной компании
  5. 5 Есть ли место социальному предпринимательству в России?
ArtTech — карта разработчиков арт-технологий
Все игроки российского рынка технологий для искусства
Перейти