Согласно статистике, шоплифтинг, или магазинная кража, является самым распространенным преступлением. Для предупреждения хищений и поимки шоплифтеров чаще всего используют видеонаблюдение. Последние три года на рынке охранных услуг пользуется спросом система видеоаналитики «СТОП-Шоплифтер», разработанная на основе алгоритма распознавания лиц NtechLab. Технология уже внедрена в торговых сетях в 76 городах России. Только за прошлый год с ее помощью удалось выявить кражи на общую сумму, превышающую 350 млн рублей.
О том, как искусственный интеллект и компьютерное зрение используются в ретейле для борьбы с магазинными воришками – в нашем материале.
Мелкие «несуны» – большие проблемы
Магазинные кражи, или шоплифтинг, – довольно распространенное явление, при этом магазинные воришки могут наносить существенный урон бизнесу. По статистике в США шоплифтеры ежегодно выносят из магазинов товары на сумму около 13 млрд долларов.
В России продавцы в среднем теряют на кражах 1-2% от годового оборота. Как правило, если эта сумма небольшая, то владельцы торговых точек предпочитают не предпринимать каких-либо серьезных действий в отношении нарушителей, классифицируя шоплифтинг как издержки ведения бизнеса. При этом расходы на потери от воровства в любом случае ложатся на плечи обычных покупателей в виде процента в цене товара.
Самыми популярными объектами интереса шоплифтеров являются мясные и молочные продукты, алкоголь, парфюмерия и другие мелкие товары. Подкованные в юридических вопросах нарушители знают, что кража чужого имущества стоимостью меньше 2500 руб. попадает под статью 7.27 КоАП РФ «Мелкое хищение» и чревата лишь административным наказанием. Поэтому за первое попадание на мелком воровстве им грозит только штраф или административный арест. Если такого вора поймали с поличным, чаще всего продавец даже не будет вызывать полицию. А вот при повторном нарушении уже назначается уголовное наказание, и отделаться штрафом будет гораздо сложнее.
В интернете существует целая субкультура шоплифтеров, где на тематических ресурсах идейные воришки, большей частью подростки, делятся секретами, как обойти продавцов, охранников и системы безопасности. Часто люди идут на кражу из-за стесненных жизненных обстоятельств, когда банально нечего есть. Но есть и профессиональные шоплифтеры, которые выносят дорогие товары для последующей перепродажи.
По данным компании NtechLab, отечественного разработчика технологии распознавания лиц, чаще всего не оплачивают товар мужчины (72%), иногда они действуют с сообщниками. Женщины воруют в магазинах реже и в основном косметику.
Как уже говорилось, воры придумывают массу уловок и даже технических приспособлений, чтобы обмануть ретейлеров. А у охраны и администрации слишком мало полномочий, чтобы самостоятельно задержать и досмотреть посетителя. Но даже если факт хищения удается доказать, полиция с подобными делами связывается неохотно ввиду их небольшой тяжести. И здесь на арену противостояния выступают современные технологии.
Фейсконтроль для «забывчивых» покупателей
Кроме привычных магнитных бирок и реагирующих на неоплаченный товар рамок, во всех крупных сетевых магазинах работают видеокамеры. Опытный оператор может по поведению покупателя на экране понять его намерения и сообщить коллегам в зале, чтобы они проявили повышенную бдительность. Но гораздо эффективнее работают так называемые системы биометрии, распознающие лица покупателей. Одной из таких систем является совместная разработка компании NtechLab, технологического партнера Госкорпорации Ростех, и компании BIT − программа «СТОП-Шоплифтер».
По статистике, примерно каждый второй магазинный вор совершает преступление не единожды, часто повторно возвращаясь в одну и ту же торговую точку. Если в первый раз вора не удалось привлечь к ответственности, но сам факт воровства был зафиксирован и лицо нарушителя попало на камеры, то когда «забывчивый» покупатель придет за наживой в очередной раз, система распознает его лицо и просигнализирует службе безопасности. Далее в ход идет сила убеждения при весомых видеодоказательствах, с большой вероятностью кража будет предотвращена, и нарушитель больше не появится в этом магазине.
Система «СТОП-Шоплифтер» уже несколько лет применяется в крупных торговых сетях, доказав цифрами свою эффективность. Например, за первые полгода работы системы в 35 магазинах парфюмерной сети «Подружка» было поймано 160 похитителей, а сумма возмещенного ущерба составила более полумиллиона рублей. Разработка NtechLab, установленная в торговых сетях 76 городов России, за 2021 год зарегистрировала 263 тыс. краж на общую сумму, превышающую 350 млн рублей.
Информация о новой системе расходится посредством сарафанного радио, и все новые и новые ретейлеры используют ее для защиты от магазинных воров. Стоит отметить, что в пандемию более половины покупателей, а значит и шоплифтеров, носят медицинские маски. Но и это не останавливает умные алгоритмы NtechLab – система может определять лица даже по нескольким признакам, когда большая часть лица закрыта.
Сдерживающий фактор
Как пишет сам NtechLab, информация о новой системе быстро распространяется не только среди потенциальных клиентов, но и в среде шоплифтеров. И теперь магазинные воры дважды подумают, прежде чем решиться на воровство в магазине с видеонаблюдением. Получается, что «СТОП-Шоплифтер» принимает на себя и профилактическую функцию.
Кроме того, стало известно о десятках случаев, когда шоплифтеры активно перетекали в другие сферы, такие как банковский сектор и страхование. Предотвратить инциденты возможно только при помощи системы распознавания лиц, потому что для мошенничества используются поддельные документы, а сами мошенники активно перемещаются по территории России, направляясь в регионы, где видеоаналитика не применяется.
Нужно упомянуть, что алгоритмы NtechLab продолжают совершенствоваться, перед ними ставятся новые задачи. Уже сейчас они могут использоваться в большом количестве сценариев, и одним из следующих шагов становится система распознавания действий, в том числе драк. В глобальных масштабах подобные системы смогут применяться для отслеживания начинающихся конфликтных ситуаций и обеспечения порядка на массовых мероприятиях в целом.
В ретейле возможности видеоаналитики намного шире, чем предотвращение мошенничества. Искусственный интеллект уже умеет считать новых и уникальных посетителей магазина и сегментировать их по полу и возрасту, фиксировать время, затраченное на покупку, и формировать персональные рекламные предложения. В скором времени широкое распространение, как ожидается, получит оплата товаров по лицу.
Подобные системы не только позволяют экономить на магазинных кражах, но и значительно облегчают жизнь персонала в ретейле, перекладывая трудоемкую и психологически нелегкую работу на плечи машин. По оценкам экспертов, дальнейшее распространение подобных систем в ближайшие несколько лет сократит количество магазинных краж до минимума.
