Колонки
DIG(IT)AL

Как распознавание лиц помогает ритейлу снизить потери от краж на 60%

Колонки
Виталий Виноградов
Виталий Виноградов

Менеджер по продуктам Ivideon

Ирина Печёрская

Ежедневно гипермаркеты посещают десятки тысяч людей, и основная боль ритейлеров — мелкое воровство. Сотрудникам службы охраны иногда удается пресечь правонарушения, однако на каждое изменение регламента безопасности профессиональные воры придумывают новые хитрые ходы. Виталий Виноградов, менеджер по продуктам Ivideon, на примере белорусского гипермаркета Bigzz рассказал, как применение технологии на основе ИИ помогает обеспечить сохранность товарно-материальных ценностей.

Как распознавание лиц помогает ритейлу снизить потери от краж на 60%


В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.


10 марта 2005 года в Минске открылся первый белорусский гипермаркет Bigzz. За 15 лет сеть разрослась до 13 торговых точек общей площадью более 15 тыс. кв.м. 

Премия молодых предпринимателей Young Awards 2021. Подать заявку.

Шестой по счету Bigzz оснастили современным европейским оборудованием и кассовыми аппаратами, а для работников магазина установили более высокие зарплаты. Также в каждой из 13 точек посменно работали по шесть (в том числе два видеооператора) сотрудников службы безопасности, которым иногда удавалось пресечь случаи мелкого, или спонтанного воровства. Несмотря на принятые меры, ведущий гипермаркет Беларуси в 2019 году потратил на обеспечение сохранности товара до 1,5% от всего товарооборота.

Почему поймать вора сложно

Прежде всего нужно определить две классификации воровства в магазинах — спонтанное и организованное.

Спонтанные хищения больше всего совершают нарко- и алкозависимые люди либо под действием соответствующих жидкостей и веществ. Самые популярные позиции для кражи — дешевый алкоголь, колбасы, сосиски, шоколад, конфеты и любая провизия, которая может сойти за закуску. В таких случаях стоимость товаров от кражи не превышает $30-35.

Охранники умеют работать с такими посетителями, и процент предотвращения мелкого воровства довольно высок. Однако, учитывая большую территорию гипермаркетов Bigzz, выявить и «вручную» предотвратить попытки хищения со стороны покупателей очень сложно.

Организованные кражи отличаются тщательным процессом подготовки. В этом случае вор или группа воров прорабатывает целые сценарии: изучают принципы работы датчиков движения, репетируют способы отвлечения сотрудников охраны, готовят специальную броню — сумки и одежду с толстым слоем фольги для блокировки сигнала противокражных датчиков и так далее.

Несмотря на то, что у крупных ритейлеров практически всегда есть база с фотографиями людей, замеченных в воровстве, избежать организованной кражи всегда очень непросто. Решает человеческий фактор — сотрудник безопасности чисто физически не может следить за всем вокруг, тем более, если ему настойчиво «помогают» потерять бдительность.

Сумма потерь от такой кражи в одном магазине может начинаться от $100 и приравнивается в Беларуси к уголовному преступлению. Иногда подготовленные воры совершают за один вечер преступный рейд по трем-пяти магазинам, совершая кражи на $200-300. Чаще всего в продуктовой корзине — дорогой алкоголь, шоколад, кофе, дорогие бритвенные системы, парфюмерия, мясные деликатесы (товары, которые имеют высокую ликвидность на черном рынке).

Какие проблемы решал Bigzz

«Перед нашей командой стояло две задачи, — рассказывает заместитель директора по безопасности Bigzz, — снизить затраты на ФОТ и сумму потерь от хищений в сети. Мы приняли решение разрабатывать охранную систему гипермаркетов Bigzz практически с нуля, потому что на момент начала работы выявили пробелы в системе безопасности и рабочих регламентах».

Параллельно с выстраиванием отдела безопасности Bigzz в 2019 году мониторили рынок на предмет новых технических решения для ритейла. Тогда начали появляться первые продукты на базе технологии распознавания лиц. По итогам анализа приняли решение в тестовом режиме попробовать облачный сервис российской компании Ivideon.

«Ivideon совместно с партнёром “Сталвиском” предложили наиболее приемлемое решение для распознавания лиц на базе ИИ по соотношению цены и качества. Пилотный проект показал, что система отвечает нашим требованиям по точности распознавания, поэтому мы в короткий срок масштабировали технологию на все 13 объектов Bigzz», — вспоминает заместитель директора по безопасности. 

Как работает распознавание лиц в Bigzz

Данные с 14 камер с распознаванием лиц, установленных в гипермаркетах Bigzz, по интернет-каналу поступают оператору наблюдения. Рабочее место оборудовано видеостеной, которые используют, например, в ГИБДД. На стену в режиме онлайн выводится изображение со всех видеоканалов. 

Видеостена — рабочий инструмент оператора, который обрабатывает данные, полученные при помощи искусственного интеллекта, и в режиме реального времени сообщает ответственному сотруднику в магазине, на какого посетителя нужно обратить внимание. Далее сотрудник действует по ситуации — предотвращает кражу сам или вызывает сотрудников милиции для разбирательства.

Система ежедневно узнает более шести лиц из единой базы данных и отправляет уведомления ответственным сотрудникам о факте захода такого посетителя в гипермаркет. Это позволяет автоматизировать работу службы безопасности и в целом повысить ее эффективность.

Как в Bigzz внедряли решение

Для успешной работы системы распознавания лиц было важно учесть ключевые факторы: расстояние до объекта распознавания и уровень освещенности в магазине. Максимальная точность работы системы достигается, если камера установлена на уровне головы взрослого человека на расстоянии два-три метра, а на объект распознавания попадает достаточное количество света — в магазине не должно быть темно.

Из чего состоит система распознавания лиц Bigzz:

  • IP-камеры видеонаблюдения (по одной в каждом магазине), подключенные к интернету;
  • устройство Ivideon Bridge для подключения камер видеонаблюдения к облачному сервису. Это позволило использовать уже установленные в магазинах камеры без покупки дополнительного оборудования;
  • подписка на облачный сервис распознавания лиц.

Проверка работы технологии началась с установки камеры в одном магазине Bigzz. В течение двух недель стало очевидно, что систему можно масштабировать на всю сеть. Через два месяца и несколько технических оптимизаций сервиса система начала работать стабильно и без сбоев.

На что следует обратить внимание при установке распознавания лиц в магазине:

•  выбор оборудования. Если мы решаем задачу с большим потоком посетителей, как в случае с Bigzz, то лучше использовать камеру с разрешением не менее 2 Мп. Такая камера обойдется в 5-10 тыс. рублей в зависимости от производителя. Можно найти и дешевле, а можно — дороже;

•  точная настройка кадра/зоны обзора/освещения. Перед установкой камер необходимо получить точные рекомендации по уровню освещения, высоте установке камеры, скорости интернет-соединения для максимально стабильной и корректной работы распознавания лиц. Важно не просто подключить камеру, но и задать в личном кабинете необходимые параметры для распознавания — в какой части кадра будет появляться лицо посетителя, куда отправлять уведомления при детекции лица из списка и т.д; 

•  участие ИТ-специалистов или службы безопасности. Если ИТ-система объединяет несколько точек, то для настройки нового оборудования желательно привлечь ИТ-службу или отдел безопасности. Чаще всего только им известны сетевые данные, необходимые для корректной интеграции.

Результаты внедрения

Интеграция в гипермаркетах системы распознавания лиц позволила компании Bigzz решить обе ключевые задачи:

  1. Снижение расходов на ФОТ на 25%. Средняя рыночная зарплата одного сотрудника с учетом всех налогов составляет около $650. При этом, по внутренней статистике магазина, охранник может предотвратить кражу в лучшем случае на $10-15 в день, а против схем профессиональных воров зачастую остается бессилен. Такой подход банально не окупается с точки зрения бизнеса — ФОТ на сотрудников безопасности существенно превышает сумму выявленных краж в месяц. После установки системы распознавания лиц компания смогла полностью отказаться от классической схемы с охранниками на объектах. Машина не подвержена человеческому фактору — не устает, не отворачивается, не уходит на перекур и работает круглосуточно.
  2. Снижения потерь от краж на 60%. В первый месяц использования решения количество выявленных фактов воровства и совершивших их лиц увеличилось на 40% (в среднем по сети фиксируется по восемь случаев воровства ежедневно). После внедрения распознавания был выявлен практически каждый факт хищения товаров и установлены лица их совершившие. Результат — снижения потерь от краж на 60%, а совершение повторных краж сократилось на 85%.  В отличие от человека система автоматически с помощью обученного алгоритма сравнивает фотографию из базы данных правоохранительных органов с заходящим в магазин человеком. Если камера узнает посетителя из списка правонарушителей, она мгновенно отправит сигнал ответственному сотруднику в магазине, который проведет профилактические действия.
С распознаванием лиц от Ivideon клиент экономит время, деньги и нервы. Ключевые результаты —  в сети Bigzz стало меньше неразберихи и больше ясности. А у людей в службе безопасности стало больше поводов для счастья и свободного пространства для работы. В этом наша миссия, как поставщика решений для безопасности объектов.
Александр Стабровский, директор по развитию, соучредитель «Сталвиском»
Фото на обложке: Mike_shots/shutterstock.com

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 «Невидимые» технологии и редизайн: как традиционный ритейл переходит в онлайн
  2. 2 Битва между прогрессом и этикой. Что ждет технологию распознавания лиц — мнения предпринимателей
  3. 3 Скрываться от камер — не самое лучшее решение: все, что вам нужно знать о распознавании лиц
Международная конференция Deep Food Tech
RB.RU в партнерстве с ЭФКО соберут лучших российских и международных экспертов.
Узнать больше