一名商人在城市环境中使用面部识别技术访问智能手机上的应用程序
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近年来,图像识别已被誉为数字媒体因果客户需求的关键标识符。但这会是一种侵犯吗?

担心它的应用的营销人员应该关注今天出现的面部识别辩论。这些选择可能对martech决策产生下游影响,在martech决策中,管理形象识别对于客户体验至关重要。狗万移动端口

什么辩论是关于

6月9日IBM CEO阿文德Krisna写信给美国国会宣布,该公司将不再开发面部识别技术。决定背后所关注的是面部识别系统的识别颜色的人,创造滥用于群众监督和种族貌相偏见。IBM宣布后不久,微软和亚马逊承诺不面部识别技术出售给执法。

商业和公众领袖都看到了图像识别系统部署的责任。迄今为止,最令人难以忘怀的错误应用是非法逮捕罗伯特·威廉姆斯,一个黑人谁密歇根州警方通过图像识别匹配手表小偷嫌疑人认错。恶化的问题,海关人员拘捕他在他的家在他年幼的女儿和妻子的前面。底特律已经通过其有争议的项目绿光监察计划尝试用图像识别使用全市摄像机的图像和视频片段相匹配仍然是一个犯罪数据库。

人脸识别是图像识别的一种变种。营销人员已经使用图像识别来识别社交媒体流中的产品图像,以更好地理解产品提及,并确定快速的客户参与反应。社交媒体平台开发了基于该技术的购物功能。例如,Pinterest Lens使用图像识别技术来识别用户通过智能手机摄像头发现并购买的产品。Snapchat和其他手机应用中使用的面部滤镜是另一个面部识别的例子。

在图像像素是如何处理以识别人的关注中心可以被质疑。虽然图像识别系统的工作原理始终如一的项目,最近对面部识别的研究揭示了在识别面部细节以及准确度的差距。今天的商业应用程序使用企业内部存在许多这样的偏见。研究人员乔伊Buolamwini和Timnit Gebru发布具有里程碑意义2018研究在宣布商用的人工智能系统,性别和皮肤类型的偏差存在。

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营销人员应该学习什么

一个关键信息营销可以从面部识别辩论是品牌经理必须彻底了解深学习型解决方案如何被滥用。这样的理解是尝试模型细节,具体的后果,这样一个团队可以熟练地理解,可能会损害品牌的目标,更不用说客户的误用风险,是至关重要的。

另外一个重要的信息是,营销人员必须知道的透明度品牌的水平需要共享关于图像识别的使用可以转移。从数据漂移,从训练到大范围的精度误差,一般的机器学习系统中表现不佳可以随着时间的发展。跳绳持续验证可以减少关于如何隐私,数据,甚至消息被管理精雕细琢的客户信息。Snapchap最近六月节面部过滤,批评了美国的节日庆祝解放的音画质的消息,是什么可以没有技术实力和用户体验的凝聚力概述发布一个例子。

这些关键信息将会影响意味着管理程序活动一个MARTECH栈的选择。能够验证的准确性,需要相当大的努力。在机器学习的主动性像图像识别许多编程错误并不明显察觉,并在那里发生在训练和测试过程需要时间确定。因此MARTECH栈应选择以提高团队的开发,如Cl / CD和可观测协作数据进程的能力。这样做可以实现的变化,更好地对齐与编程动态。

展望未来营销应该是近期的面部识别立法的后果警报。少数城市,如旧金山,波士顿,相继出台面部识别禁令。除了国会暂停引入到解决题目的联邦机构。

关于面部识别系统的争论肯定会继续下去。与此同时,品牌肯定会继续使用形象识别来识别产品和服务。不过,理解债务也很重要。了解风险可以教会营销人员正确的防范措施,防止品牌被视为令人毛骨悚然。