Retail Life!

Чем искусственный интеллект может помочь ритейлеру

Ответ дает Григорий Винокуров, директор по развитию компании NtechLab

Кражи – наверное, самая древняя из проблем, возникшая сразу после появления торговой деятельности и при этом нерешенная современным ритейлом до сих пор. У владельцев торговых предприятий появились мощные компьютеры, цифровые видеокамеры, но несмотря на это, операционные потери из-за воровства составляют 1-3% от годового оборота. Общие потери российских ритейлеров за 2016 год превысили $5 млрд, причем 34% потерь, или $2 млрд — это кражи посетителей, которые совершают их постоянно, так называемые шоплифтеры. Дополнительная сложность в том, что в России за воровство на сумму до 1,5 тыс. рублей нарушитель несет только административную ответственность, поэтому «профессионалы» магазинных краж стараются за один раз набрать товара на меньшую сумму, так что даже если такого человека поймать, он отделается небольшим штрафом.

Как сети справляются с кражами?

Розничные сети пытаются бороться с этой проблемой различными способами, от крайне сомнительных вроде развешивания фотографий мошенников на видном месте до найма большего числа сотрудников охраны, что зачастую вредит репутации магазина в глазах честных посетителей. Например, если охрана пытается задержать показавшегося ей подозрительным посетителя, допуская при этом излишнее служебное рвение, начинается конфликт, который продолжается уже в социальных сетях, и в итоге репутационный ущерб оказывается больше, чем стоимость товаров, которые человек мог бы физически вынести из магазина.

Как влияет человеческий фактор?

Также немаловажная проблема, связанная с человеческим фактором — охрана может проявлять небрежность, невнимательность, или даже быть в сговоре со злоумышленниками, особенно если ворует персонал магазина. Ритейлерам приходится нанимать контролеров для контролеров, что выливается в неоправданно большие расходы на по-прежнему неэффективное решение.

Какие решения предлагает искусственный интеллект?

Современные решения, основанные на искусственном интеллекте, позволяют минимизировать операционные риски, предотвращая хищения и мошеннические действия со стороны посетителей и сотрудников магазинов. Интеллектуальная видеоаналитика с функцией распознавания лиц в режиме реального времени с высокой точностью идентифицирует лица в потоке видео, сравнивая результаты поиска с базами шоплифтеров, оперативно уведомляя сотрудников службы охраны о появлении подозрительного лица. Такой сервис легко интегрируется в уже существующую систему безопасности и подключается к камерам, которые установлены в торговом зале.

Компьютеризированые решения на базе лицевой биометрии могут контролироваться меньшим количеством сотрудников и легко аудируемы. Также они позволяют отслеживать всю историю взаимодействия ритейлера и покупателя. Даже если человек украл всего два раза с разницей в несколько лет и в разных городах — эта информация моментально станет доступной, что, в частности, приводит к тому, что уловка злоумышленников по соблюдению «лимита» стоимости украденного не поможет им избежать ответственности,

Какие преимущества у интеллектуальной видеоаналитики?

Решения на основе лицевой биометрии работают даже в сложных условиях — плохое освещение, наличие посторонних предметов в кадре, изменение внешности человека или поворот головы не помешают алгоритму узнать человека.

Стоит отметить, что на сегодняшний день системы позволяют распознавать не только лицо, но и определять пол, возраст и эмоциональное состояние людей. Эти возможности позволяют ритейлерам использовать видеоаналитику не только в качестве дополнительного уровня защиты предприятия, но и улучшить показатели продаж благодаря повышению качества обслуживания клиентов и решению сложных маркетинговых задач, например, показа персонализированной рекламы или сбора статистики о том, какими товарами интересуются покупатели, принадлежащие к той или иной возрастной группе.

Как мировые гиганты используют технологию распознавания лиц?

Сеть CaliBurger в штате Калифорния встроила технологию распознавания лиц в свою программу лояльности. Пока посетитель подходит к кассе, система узнает его, и если он уже был клиентом ранее, продавец может либо предложить ему заказать то же, что обычно, либо, наоборот, рассказать о каких-то особых предложениях, которые могут заинтересовать человека исходя из его обычных предпочтений.

Другая американская компания Walmart запатентовала решение, позволяющее с помощью камер в прикассовой зоне измерять уровень стресса у людей в очереди и, к примеру, открывать дополнительные кассы, если стресс посетителей достигнет критического уровня. Такие системы также способны помочь улучшить навигацию и ассортимент магазина, показав, в каких отделах человек чаще испытывает позитивные эмоции, а в каких раздражение, какие товары вызывают интерес у определенных групп посетителей и т. д.

Идентификация по лицу с каждым днем все больше интегрируется в нашу жизнь, становясь привычной повседневной процедурой, не вызывающей никаких ассоциаций с тоталитаризмом и глобальной слежкой. По данным ведущей исследовательской компании в сфере IT Counterpoint Research, к 2020 году распознавание лиц будет встроено в больше половины смартфонов в развитых странах мира. Люди будут ежедневно использовать его для разблокировки компьютера, совершения онлайн-покупок и прочего.

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.