25.5.2023
1 мин. чтения
Руслан Ахтямов выступил в прямом эфире для RB Talks
Руслан Ахтямов поделился в прямом эфире своим опытом и тем, как преодолеть 3 долины смерти стартапов и выйти на новый уровень в своей сфере
Event
AI
.png)
.png)
В 2022 году количество краж в продуктовых магазинах в России выросло на 34%. При этом одним из самых распространённых мест для хищения стали точки с кассами самообслуживания (КСО). Например, когда ассистент у таких касс отвлёкся, то злоумышленники пользуются моментом и уходят с продуктами, не оплатив их.
Система антифрода — решение, которое позволяет выявлять момент кражи или ошибки в действиях покупателя, чтобы сотрудники магазина успели отреагировать и предпринять меры.
Главная технология для системы антифрода — компьютерное зрение. У Napoleon IT она строится на собственном ядре видеоналитики Core+. С помощью камер видеонаблюдения алгоритмы анализируют происходящее в зоне самообслуживания и выделяют отклонения в поведении покупателей.
Основных сценариев фрода на КСО несколько:
Сотрудникам магазина, необходимо контролировать множество операций и их корректность, что при хорошей проходимости бывает невозможно сделать. В этот момент и приходит на помощь система видеоаналитики.
К примеру, покупатель нагрузил тележку товарами и хочет миновать КСО, не оплатив. Система антифрода отслеживает, как покупатель заходит в зону касс, но провозит тележку, не подойдя к КСО и выходит из магазина. В этот момент сотрудник магазина получит уведомление об аномальному поведении человека.
Другой сценарий — покупатель подходит к кассе, но хочет лишь сымитировать сканирование товара. Антифрод детектирует продукт на кассе, распознаёт его категорию и наименования, а заодно замечает, что данный товар не появился в чеке покупателя. В итоге система также вышлет уведомление сотруднику торговой точки.
Когда заказчик согласен на установку антифрода, мы помогаем грамотно отредактировать ракурс имеющихся камер видеонаблюдения для корректной работы системы.
В итоге камер несколько: общая на все КСО и ещё по две на каждую кассу.
Вместе с тем мы работаем с ритейлером над серверами, которые позволят алгоритмам анализировать данные с камер. Чаще всего это закрытая система, во внутреннем контуре магазина или ритейлера в целом.
У каждого магазина могут быть свои товары, которые чаще всего пропадают с полок. Зачастую, чтобы уменьшить количество краж и значительно поднять выручку точки, достаточно настроить антифрод так, чтобы он сравнивал и учитывал не весь SKU, а лишь ту его часть, что чаще всего крадут злоумышленники.
При этом магазину важно сделать так, чтобы люди не боялись КСО, если совершили ошибку. Порой покупатели не планируют что-то украсть, а именно случайно неправильно сканируют товар или не замечают, что касса им выдавала ошибку при поднесении штрихкода. В таком случае нет смысла привлекать, например, охранника, и хватит помощи ассистента КСО, система сама подсветит ошибку до того, как завершится оплата товаров.
На данный момент мы ожидаем не менее чем 80% точности обнаружения аномалий в зоне КСО. При этом мы ориентируемся на то, чтобы фиксировать реальное количество фрода на кассах и уменьшать его количество.
В настоящее время мы продолжаем развивать модели компьютерного зрения для антифрод-системы. Нам важно максимально повысить их точность работы, а также адаптировать работу бизнес-логики под множество покупательских путей.
Для ритейла наша система помогает понять реальную картину фрода на кассах самообслуживания и минимизировать потери магазина.
Для покупателей система показывает отклонения, которые были допущены при сканировании или покупки товаров. К примеру, если штрихкод не прошёл или возникла проблема с оплатой. И в итоге система подсвечивает проблему и предлагает, как её решить с ассистентом магазина или самостоятельно.
.png)
