Проблема шоплифтинга, или краж товаров прямо из торговых залов, продолжает обостряться для представителей розничной торговли. Убытки, вызванные действиями недобросовестных покупателей, «забывающих» оплатить выбранные товары, наносят ощутимый удар по финансовому положению компаний. Крупные ритейлеры классифицируют потери от шоплифтинга отдельно и закладывают на компенсацию этих потерь до 1,8% от общего оборота магазинов. Этот фактор серьезно осложняет работу служб безопасности.
Эффективный надзор за обширными торговыми площадями многочисленных магазинов и торговых центров становится настоящим испытанием. В условиях ограниченного штата сотрудников и непрерывного потока посетителей задача своевременного выявления и предотвращения краж порой кажется практически невыполнимой. Ситуацию усугубляет неэффективный анализ огромных объемов видеоданных, что мешает сотрудникам службы безопасности оперативно реагировать на подозрительные действия потенциальных правонарушителей. Высокий уровень потерь при этом напрямую влияет на оценку их работы.
Ущерб от шоплифтинга может достигать 1,8% от общей выручки магазина.
Цифровой ответ вызову: система интеллектуальной видеоаналитики
Именно с комплексом подобных сложностей столкнулась крупная российская торговая сеть, имеющая филиалы по всей стране. В ответ на запрос о помощи компания «Ростелеком» предложила внедрить специализированное решение – интеллектуальную систему видеоаналитики под названием «Стоп-Шоплифтер».
Эта инновационная платформа представляет собой облачное решение для видеонаблюдения, усиленное информационно-аналитическим модулем видеоаналитики. Система функционирует в режиме 24/7, обеспечивая постоянный мониторинг и анализ происходящего. Ее основная цель – предотвращение конфликтных ситуаций и инцидентов, связанных с неоплатой товаров. Помимо стандартного контроля с помощью камер, платформа использует алгоритмы искусственного интеллекта для глубокого анализа поведения посетителей, позволяя выявлять подозрительную активность и даже прогнозировать возможные повторные попытки краж.
Механизм работы системы
Для реализации проекта специалисты «Ростелекома» произвели развертывание программно-аппаратного комплекса на объектах торговой сети и наладили надежный канал связи. Ключевые точки, такие как входные группы, были оснащены камерами, интегрированными с интеллектуальной системой видеоаналитики.
Основные компоненты и этапы:
- Камеры на входах и в торговом зале передают видеопотоки на сервер предобработки.
- Интеллектуальный модуль видеоаналитики обрабатывает видео в реальном времени, используя ИИ для распознавания потенциально опасного поведения (например, сокрытия товара, необычного перемещения).
- При выявлении подозрительной активности система генерирует мгновенное уведомление.
- Оповещения доставляются сотрудникам службы безопасности на мобильные устройства (планшеты с предустановленным ПО) и на стационарные компьютеры руководителя СБ.
Благодаря такой автоматизации, служба безопасности магазина получает сигнал тревоги именно тогда, когда существует высокая вероятность неоплаты или хищения товара, что позволяет оперативно вмешаться.
Ощутимый результат
Внедрение видеоаналитики в повседневные бизнес-процессы ритейлера продемонстрировало свою эффективность уже на стадии пилотного проекта, реализованного в одном из магазинов сети. Ритейлер получил мощный инструмент для пресечения инцидентов на ранней стадии. Оперативное выявление и привлечение к ответственности правонарушителей позволило возместить нанесенный ущерб.
После успешного пилота решение было масштабировано и внедрено в нескольких десятках торговых точек сети. Платформа видеонаблюдения с ИИ обеспечивает не только быстрое выявление инцидентов, но и немедленную реакцию на них. Это дало возможность магазинам существенно снизить уровень потерь от шоплифтинга – по оценкам, до 0,6–0,8%. Таким образом, современные системы видеонаблюдения, усиленные технологиями искусственного интеллекта, не просто улучшают контроль за товаром, но и способствуют формированию единой эффективной экосистемы для совместной борьбы ритейлеров с проблемой краж в магазинах.
Загрузка...
