Благодаря видеонаблюдению и интеллектуальной видеоаналитике удалось выявить 263 тысячи краж в продуктовых сетях
Популярная в розничных торговых сетях России система «СТОП-Шоплифтер», работающая на базе технологии распознавания лиц, помогла обнаружить около 263 тысячи магазинных краж в 2021 году. Изучения статистических данных этой системы показывает, что перечень популярных среди воров товаров в сравнении с 2020 годом изменился достаточно несущественно, зато средняя сумма ущерба оказалась выше примерно на 1/4.
На основе данных системы, в 2021 году пятерку самых востребованных продуктов, которые были украдены, возглавляет колбаса, на долю которой пришлось 20,3% всех инцидентов, снятых установленными в магазинах камерами безопасности и выявленными с помощью ПО на базе искусственного интеллекта. Далее по популярности с показателем 19,6% идут молочные изделия, 18,7% у спиртных напитков, 15,3% у кофе, а топ-5 кулинарных пристрастий воров замыкают морепродукты, набравшие «рейтинг» 12%.
Система сохраняет также статистику относительно категории воров, показывающую, что 70% от общего ущерба пришлось на сотрудников самих торговых объектов. Средняя же сумма украденного (одной кражи) в 2020 году составляла 1067 рублей, а в 2021 этот показатель увеличился до 1400 рублей.
Издание «Известия» выяснило, что 0,2 до 0,4% от всего оборота торговой сети – это потери следствие краж (данные по России), по Москве ситуация хуже – от 0,4 до 0,8%.
По словам директора по развитию ГК «Император» Леонида Нагайцева, проблема краж для торговых сетей в стране не является приоритетом, поскольку основные усилия ритейлеров направлены на раздел рынка, борьба за который сейчас находится в разгаре. В дальнейшем, по его мнению, к вопросу магазинных краж собственники сетей отнесутся более внимательно.
Программное обеспечение «СТОП Шоплифтер» работает с помощью аналитического нейросетевого модуля распознавания лиц FindFace от российского разработчика ПО для видеонаблюдения, компании NtechLab. Модуль обладает высокой точностью распознавания, и обрабатывая потоки с камер видеонаблюдения, сличает обнаруженные лица посетителей магазина с базой данных МВД, делая это менее, чем за 2 секунды. Система «СТОП Шоплифтер» не просто анализирует лица, но и обладает продвинутой поведенческой аналитикой, распознавая подозрительные модели поведения в магазине. По состоянию на начало 2020 года платформа работает на объектах ритейла в 76 городах России.
В странах Европы видеонаблюдение в магазинах для обнаружения краж также обретает все большую популярность. Умное видеонаблюдение помогает магазинам снижать потери, а также разгружает рабочую силу, делая работу торгового объекта более рентабельной и эффективной.
3488
08.02.2022