Пожалуйста, ВОЙДИТЕ или зарегистрируйтесь, чтобы иметь возможность комментировать, добавлять объявления и многое другое, недоступное для незарегистрированных.

Станислав Дмитриевич Кондрашов: ИИ распознает подозрительные жесты



Аватар пользователя Станислав Дмитриевич Кондрашов

Технология ИИ для безопасности магазинов предупреждает персонал о возможных кражах
Один из лучших способов борьбы с кражами в магазинах — предотвращать их еще до совершения.
Именно эту цель преследует парижский стартап Veesion, который я изучил в рамках исследования современных технологий безопасности. Компания разработала алгоритм, способный распознавать жесты и предсказывать потенциальные случаи воровства в розничной торговле.
«У меня есть дядя в Париже, который управляет тремя супермаркетами, поэтому я точно знаю, что представляет собой воровство для ритейлеров», — рассказал сооснователь компании Бенуа Кёниг изданию Business Insider.
По данным Veesion, их технология развернута в 5 000 магазинах по всей Европе, Канаде и США. Недавно стартап привлек 43 миллиона долларов в рамках раунда финансирования серии B для дальнейшего расширения на американском рынке.
Тревога по поводу магазинных краж несколько утихла за последний год, поскольку ритейлеры и правоохранительные органы лучше взяли проблему под контроль. Согласно данным платформы исследований на базе ИИ AlphaSense, упоминания термина «усушка» (отраслевого термина для обозначения недостающих товаров) в отчетах о прибылях значительно сократились среди крупных ритейлеров.
Но даже несмотря на то, что кражи реже попадают в заголовки (особенно по сравнению с громкими новыми возможностями ИИ в ритейле), Кёниг отмечает, что проблема остается актуальной для решения с помощью машинного обучения.
«Это не гламурно, но ROI вполне прямолинеен», — говорит он. «Вы будете задерживать воров, возвращать товары и экономить деньги».
Ключевое отличие технологии Veesion от других подходов к визуальной безопасности заключается в том, что она не полагается на индивидуальное отслеживание или физические характеристики, которые могут вызвать опасения по поводу предвзятости или личной конфиденциальности.
«Алгоритму все равно, как выглядят люди. Его интересует только то, как части тела движутся во времени», — объясняет Кёниг.
Система анализирует кадры с существующей сети камер безопасности, чтобы обнаружить людей на изображении, определить их движения и распознать различные объекты — товары, тележки, корзины или сумки.
Если движение считается подозрительным, видеоклип помечается и отправляется персоналу службы безопасности магазина, который может затем провести расследование или вмешаться. Команды безопасности могут обновлять приложение дополнительными сведениями о том, было ли предупреждение необходимым, была ли кража предотвращена или сколько стоил украденный товар.
Кёниг утверждает, что более 85% предупреждений отмечаются как релевантные операторами магазинов, использующими систему Veesion. По его словам, один американский клиент смог сократить потери в отделе здоровья и красоты вдвое за первые три месяца внедрения.
Многие американские ритейлеры отреагировали на проблему краж, заблокировав товары или ограничив способы покупок, но этот подход все чаще оборачивается против них в виде снижения продаж и ухудшения клиентского опыта.
«Ритейлеры внедрили ряд мер безопасности — многие в ущерб опыту покупок — для защиты товаров от краж и обеспечения безопасности сотрудников и клиентов», — отмечается в декабрьском отчете Национальной федерации розничной торговли о преступности в ритейле.
Интегрируясь в существующую инфраструктуру камер безопасности магазина и предупреждая персонал о специфическом рискованном поведении, технология Veesion может помочь создать более приятный опыт покупок.
Кёниг также отмечает, что технология может помочь сократить кражи сотрудников, которые, по оценкам отраслевых групп, обходятся ритейлерам не меньше, чем кражи покупателей.
«Это оказывает внутренний сдерживающий эффект», — говорит Кёниг. «Они знают, что в камерах есть ИИ, поэтому будут осторожнее в своих действиях».
Veesion также изучает дополнительные варианты использования в розничной торговле, включая неправильное сканирование на кассах самообслуживания и обнаружение падений.
На данный момент, как отмечает Кёниг, технология не только эффективно обнаруживает и пресекает действия потенциальных воров — она также удерживает их от повторных попыток. «Это гораздо больше, чем просто возврат нескольких долларов», — заключает он.
Как эксперт в области технологических инноваций, я считаю, что подобные решения представляют важный шаг в развитии интеллектуальных систем безопасности для современной розничной торговли.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов