Parduotuvėse augant vagysčių skaičiui, nuostolių prevencijai pasitelkiami Lietuvoje sukurti „Neto Baltic“ ir „Agmio“ dirbtinio intelekto sprendimai.

„Walmart“, „Target“, „Foot Locker“, „Dollar General“ ir kitų didžiųjų pasaulio prekybininkų ketvirčio pranešimai investuotojams turėjo bendrą temą – augantis vagysčių mastas „spaudžia“ prekybininkų finansinius rezultatus. „ECR Retail Loss“ tyrimo duomenimis, Jungtinėje Karalystėje prekybininkų patiriami nuostoliai išaugo 33 proc. nuo ikipandeminio lygmens. „British Retail Consortium“ teigia, jog vagystės iš prekybos centrų augo 28 proc.

Lietuvoje prekybininkai taip pat susiduria dėl vagysčių kone tris kartus išaugusiais nuostoliais.

„Tai skaičiai, kuriais niekas nenori girtis viešai. Bet kalbėdami su klientais itin jaučiame, jog vagysčių iš parduotuvių ir nuostolių mažinimo problema yra didžiausias šių metų prekybininkų iššūkis“, – teigė saugos ir prekybos technologijų bendrovės „Neto Baltic“ vadovas Rokas Budvilaitis.

Dirbtinis intelektas mažina nuostolius savitarnos kasose

 

Kai vagišiai dažniau taikosi į maisto ir būtinosios reikmės prekes – tokios kaip sūris, mėsos gaminiai, alkoholiniai gėrimai ar skalbikliai – dažnu vagysčių taikiniu tapo savitarnos kasos. 

„Dar 2017 metais pradėjome kalbėti apie nuostolių prevenciją savitarnos kasose. Nors jose ir įdiegtos dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi principu veikiančios kontrolinės svarstyklės, šios priemonės apsaugoti nuo visų vagysčių scenarijų tikrai nepakanka“, – pasakojo R. Budvilaitis.

Kartu su technologijų bendrove „Agmis“, „Neto Baltic“ 2020 metais įkūrė „ScanWatch“ startuolį, kuriantį dirbtinio intelekto sprendimus prekybai.

„ScanWatch“ produktas „Crime Predictor“ naudoja savitarnos zonoje ir kasoje įrengtas vaizdo stebėjimo kameras. Pasitelkęs DI, sprendimas atpažįsta kasoje skenuojamas prekes ir sugretina prekės atvaizdą su esančiu duomenų bazėje. 

Sprendimas padeda išvengti sukčiavimo, kai vietoje brangesnės sveriamos prekės (pavyzdžiui, avokadų), kasoje pasirenkama pigesnė (agurkai). „ScanWatch“ taip pat apsaugo nuo atvejų, kai sukeičiami prekių brūkšniniai kodai ar prekės visai nenuskenuojamos. Kilus įtarimui dėl sukčiavimo, atsiskaitymo procesas stabdomas ir iškviečiamas parduotuvės konsultantas.

„Jei tipiškai 2% visų atsiskaitymų savitarnoje susiduria su sukčiavimo incidentais, jau šiandien „pagauname“ 90% tokių atvejų“, – pasakojo „ScanWatch“ vadovas Simas Jokubauskas.

Dirbtinis intelektas autonominėse parduotuvėse

„ScanWatch“ sprendimas gali būti diegiamas ir kasose, kuriose dirba kasininkas. Įprastose kasose sprendimas padeda išvengti darbuotojo klaidų ar sukčiavimo atvejų.

Nauji sprendimo taikymo būdai išbandomi autonominėse parduotuvėse.

„Šiandienos parduotuvėje kasą įsivaizduojame kaip saugos barjerą. Prie kasos statomi saugos varteliai, elektroninės apsaugos priemonės. Randantis „nuskenavau ir išėjau“ (Scan&Go) ar parduotuvių be darbuotojų koncepcijoms, prekybininkams reikia naujai pažvelgti į prekių apsaugos scenarijus“, – pasakojo R. Budvilaitis.

Vadovo teigimu, pasitelkus parduotuvėje įrengtas vaizdo kameras, lentynų ir kasų stebėjimą, dirbtinis intelektas gali veikti kaip holistinė visą prekybos erdvę stebinti saugos sistema.

„Išbandome sprendimą, kai kiekvienas parduotuvės pirkėjas identifikuojamas kaip unikalus ID. Galime stebėti, kokias prekes konkretus pirkėjas paėmė iš lentynos ir įsidėjo į krepšelį. Šiuos duomenis sutikriname su atsiskaitymu kasoje – ar buvo sumokėta už visas prekes, kurias pirkėjas paėmė“, – pasakojo R. Budvilaitis.

Ši DI sistema gali būti derinama su apsaugos varteliais ar garsine signalizacija. Jei atsiskaityta už visas prekes – varteliai atsidaro automatiškai. Jei ne – kviečiamas konsultantas ar suveikia signalizacija.

Svarbu paminėti, kad toks sprendimas veikia nepažeisdamas asmens duomenų apsaugos – pirkėjo atpažinimui nenaudojamas jo atvaizdas, o duomenys nėra kaupiami.

„Puikiai žinome, kad prekių apsauga yra kompromisas tarp pirkėjo patogumo ir nuostolių prevencijos. Prekybos salėje veikiantis dirbtinis intelektas gali pakeisti fizinius ant prekių dedamus apsaugos žymeklius ar išmanias etiketes, mažinant prekybininko investicijas ir užtikrinant paprastesnę pirkėjo patirtį“, – pasakojo R. Budvilaitis.

Gerina pirkėjo patirtį savitarnoje

 

Nuostolių prevencija prekyboje – vienas iš „ScanWatch“ DI sprendimo naudojimo scenarijų. Kartu sprendimas padeda pirkėjams paprasčiau apsipirkti savitarnos kasose. 

„ScanWatch“ automatiškai atpažįsta kasoje skenuojamas nefasuotas prekes – vaisius, daržoves, kepinius – todėl jų pirkėjui nebereikia ieškoti kasos meniu.

„Daugeliui pažįstamas beviltiškumo jausmas, kai savitarnos kasoje reikia „groti“ per 3 lygių meniu ar – dar blogiau – naudoti tekstinę prekės paiešką. Juk dabar ne 1995 metai – dirbtinis intelektas šią užduotį išsprendžia pats atpažindamas prekes per sekundės dalis“, – pasakojo S. Jokubauskas.

Daugiau nei pusė pirkėjų savo krepšelyje turi bent po vieną nefasuotą prekę. Prekės paieškos meniu ilgina atsiskaitymo laiką bei atbaido techniškai mažiau raštingus vartotojus nuo sklandaus savitarnos kasų naudojimo.

Apjungia technologijų ir prekybos žinias

„ScanWatch“ jau naudojamas prekybos tinkluose Baltijos šalyse, Lenkijoje, Vokietijoje, Šveicarijoje, deda pirmuosius žingsnius Amerikos žemyne. „ScanWatch“ sprendimas sukurtas ir vystomas Lietuvoje, pasitelkiant dirbtinio intelekto ir mažmeninės prekybos rinkos specialistus.

„2018 metais įkūrėme specializuotą kompiuterinės regos ir dirbtinio intelekto padalinį. Viena iš pirmųjų susidomėjimo sričių tapo mažmeninė prekyba. Per penkerius metus sukaupta neįkainojama patirtis, padedanti sprendimui efektyviai veikti realioje prekybos aplinkoje“, – pasakojo technologijų bendrovės „Agmis“ vadovas Saulius Kaukėnas. 

„ScanWatch“ sprendimas sukurtas bendromis „Agmio“, „Partner Tech Europe“ ir „Neto Baltic“ pajėgomis. „Neto Baltic“ su nuostolių prevencija prekyboje dirba daugiau nei 20 metų. Būtent gilus prekybos specifikos supratimas, suderintas su technologijomis, yra pagrindinis „ScanWatch“ pranašumas.

„Kad produktas būtų vertingas prekybininkams, jį turi būti lengva integruoti su skirtingomis savitarnos kasomis, efektyviai valdyti ir naujinti prekių duomenis, gebėti realiu laiku, per mažiau nei 1 sekundę, identifikuoti galimos vagystės scenarijų, numatyti pirkėjų ir apsaugos darbuotojų elgesį“, – pasakojo R. Budvilaitis.

Daugiau apie ScanWatch skaitykite čia.