Шоплифтеры: как защитить бизнес?

04 марта 2022

Речь в статье пойдет о шоплифтинге и технологиях, используемых для предупреждения хищений и поимки магазинных воров.

Эксперты указывают на то, что на сегодняшний день большинство краж в ритейле приходится на шоплифтеров. Предметом краж чаще всего становятся продукты, алкоголь, парфюмерия, электроника, детские товары и др. «Профессионалы» со стажем могут за один день лишить магазины сотни тысяч рублей.

Так, по информации аналитиков в продовольственном ритейле самыми популярными остаются сыры и колбасные изделия (20,3%), молочные изделия (19,6%), спиртные напитки (18,7%), кофе (15,3%), морепродукты (12,8) и др.

Стали ли больше воровать в магазинах из-за антиковидных требований? Кто такие шоплифтеры, кто и как ворует в магазинах? Может ли медицинская маска сбить с толку современную технику? Как работает нейросеть и аналитика в магазинах? Какие технологии используют ритейлеры в борьбе с шоплифтерами?

Точность алгоритмов

«Маска, я тебя знаю», – так называется статья, опубликованная 28 февраля текущего года на страницах «Российской газеты» (РГ– Digital).

«Маски не привели к снижению точности распознавания лиц. Для большинства алгоритмов она составляет 95%», – утверждают эксперты. Дмитрий Марков, генеральный директор компании VisionLabs, рассказал «РГ», как работает алгоритм распознавания лиц в масках: «Сначала верификация выполняется среди пары фотографий, на одной из которых лицо в маске, а на второй – без маски. Потом сравниваются две фотографии, на каждой из которых лица без маски. При наличии маски вероятность ложного срабатывания меняется незначительно в пределах 1-2%».

Денис Гришин, директор по продуктам NtechLab, отметил, что за два года точность распознавания лиц в масках выросла в десятки раз и на сегодняшний день сопоставима с распознаванием лиц без масок. С помощью алгоритма NtechLab в 2019 г. было зафиксировано 263 тыс. инцидентов с попытками краж в магазинах, в 2020 г. – 172 тыс.».

По словам экспертов, комментирующих «РГ–Digital» тему противокражных решений в магазинах, на сегодняшний день расширяется использование технологий компьютерного зрения в целом. На первый план выходят human–centric-технологии, ориентированные на распознавание деперсонализированных атрибутов – действия, предметов одежды или силуэтов. С их помощью можно не только выявить, что кто-то взял и не оплатил товар, но и строить тепловые карты по маршрутам покупателей.

Технология Human-centric может не только распознавать людей, но и прогнозировать их поведение. При этом система компьютерного зрения не собирает и не анализирует персональные данные. «Умные» камеры следят за эмоциями, взглядами, жестами, силуэтами покупателей.

Нейросеть против краж

Что поможет сократить случаи воровства в магазинах? Ритейлеры используют технологии, которые определяют тех, кто хочет пронести товар мимо кассы. Чаще всего торговые сети запускают инновации в области видеоаналитики.

Один из самых популярных запросов ретейла – распознавание покупателей, в том числе склонных к воровству, – информирует «Российская газета» («Как работает нейросеть и видеоаналитика в магазинах Екатеринбурга?», 17.02.2022г.).

Разработчики устанавливают на входе в розничную точку камеру с нейросетью. Если сотрудники обнаружат недостачу товара, по ролику можно вычислить нарушителя. Его занесут в «черный список», а значит, при следующем посещении сотрудник охраны сразу получит сигнал с камер. Такое решение применяют в магазинах Екатеринбурга.

Нейросеть в системе видеонаблюдения помогает выстроить маршрут покупателя – схему распределения покупателей по торговому залу за определенный период. Карта строится на основе анализа видеопотока и визуализирует «популярные» и «холодные» зоны магазина. Нейросеть детектирует покупателя и запоминает его положение в координатную матрицу. После обработки информации система выгружает цветную схему (тепловую карту). Чем интенсивнее пятно на изображении, тем интенсивнее трафик в этом месте.

Типы шоплифтеров

По классификации Терренса Дерила Шульмана шоплифтеры делятся на семь типов: люди с устоявшейся привычкой воровать, профессиональные воры, бедные или бомжи, искатели острых ощущений, рассеянные (воруют случайно, просо забыв заплатить), клептоманы; люди с наркотической зависимостью.

Авторы и эксперты статьи «Беспокойные» покупатели или как искусственный интеллект поможет предотвратить кражи в торговых точках» (New Retail, 08.04.2021г.), обращают внимание, что важно разбираться в типах шоплифтеров, так как все эти люди по-разному будут вести себя в магазине. Тем не менее есть ряд маркеров, указывающих на то, что человек намеревается покинуть магазин, не заплатив за свои покупки.

В перечне признаков планирования кражи в магазинах – наблюдение за персоналом и охраной, а не за товарами; избегание зрительного контакта, длительное нахождение возле выходов из магазина без определенной цели и др.

При намерении украсть человек может совершить следующие действия: удаление меток или антикражных бирок безопасности; изменение ценника, помещение товаров в карманы или сумку, извлечение товара из упаковки и т.д.

Таким образом, имея понимание, какая цель движет потенциальным вором, кем он является и каковы его маркеры поведения, появляется достаточная база для использования искусственного интеллекта против шоплифтинга.

Источник: «Российская газета», New Retail