Журнал "Системы Безопасности" № 6‘2018

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е 79 камер: фактически напротив стеллажа и на небольшой высоте. Поэтому мониторинг обыч- но ведется за наиболее активными товарными группами: молочными, мясными продуктами, свежими фруктами и овощами. Окупаемость внедрения такой системы для сетевых ритейле- ров обычно происходит в рамках одного года. Для непродуктового ритейла больше подходят модули контроля наличия пустых полок, позво- ляющие фиксировать незаполненные торговые места, где мог бы располагаться товар. В обоих случаях основная задача – повысить доступность товара для клиентов, получить мак- симальную отдачу от торговых площадей и минимизировать зависимость от человеческо- го фактора. На выходе системы создают тре- вожные инциденты по заданной логике и опо- вещают ответственных людей. Данный подход в перспективе показывает более выскоую эффективность в сравнении с работой мерчендайзеров, которые сейчас наиболее распространены. Независимость от времени и человеческого фактора возводит в максимум отдачу от системы. В стремлении предоставить покупателям только свежие продукты или быструю консультацию часто возникает необходимость контролировать наличие сотрудника в определенном месте тор- говой точки, будь то перебор фруктов и овощей либо помощь у акционного товара. Для этих целей обычно используют модули распозна- вания "свой/чужой" с разделением людей по цвету одежды/униформы. Наличие сотрудника фиксируется несколько раз день, а отчетность, получаемая на выходе, позволяет построить обезличенную статистику о нахождении персо- нала в важной для бизнеса зоне. Кассы Мы привыкли к очередям в магазинах, особен- но в часы пик, и скорость открытия новых касс напрямую влияет на наше мнение о магазине. Контроль очередей сохраняет лояльность клиентов. С точки зрения ритейлера есть два способа контролировать очереди: 1) фиксация наличия очередей специальными камерами около касс; 2) предугадывание появления очередей, исхо- дя из данных по подсчету посетителей. В первом случае в действие приводится следую- щая логика: при наличии очередей перед касса- ми система предварительно проверяет, есть ли еще свободные кассы, и только после этого уве- домляет директора торговой точки о необходи- мости открыть дополнительные кассы. Скорость реакции обычно в переделах 1–2 минут. С уче- том развития нейросетевой видеоаналитики точность алгоритмов определения очереди рас- тет с каждым годом. Этот вариант позволяет максимально быстро реагировать на очереди, а главное – повышает лояльность покупателей. Они видят заботу о себе. Во втором случае продавец пытается сделать кассы всегда заранее открытыми, поэтому для начала несколько месяцев копятся данные о пиках посещаемости магазина и выявляется корреляция с количеством чеков. По итогам анализа выводятся минимальные количества работающих касс при определенных порогах количества посетителей. В этом варианте всегда возможны флуктуации в праздники, в зависи- мости от погоды, он менее надежен, но более экономичен. Подсчет обычно проводится толь- ко на входной группе. На кассе сотрудники магазина имеют дополни- тельные возможности нанести ущерб компании. Применение личных карт лояльности, несанк- ционированных скидок, имитация сканирова- ния товаров, продажа товара с невозможным весом и другие виды мошенничества, в том числе в сговоре с покупателем, – такие негатив- ные моменты помогает пресекать контроль кас- совых операций. Сегодня это наиболее исполь- зуемый модуль аналитики на рынке, который показывает короткие сроки окупаемости и имеет четкие просчитываемые выгоды. Входная группа Распознавание лиц мошенников – актуаль- ная задача для любого ритейла. Многие компании активно пилотируют и тести- руют современные решения по распознаванию лиц мошенников, в которых ключевым вопро- сом является наполнение базы данных лиц. Набор баз мошенников (более корректный вариант – "забывчивых покупателей") происхо- дит силами служб безопасности на местах. Контроль качества исходной фотографии при этом имеет первостепенное значение. В РФ действует ИАС "СТОП Шоплифтер", соби- рающая базу данных мошенников для всех ком- паний, участвующих в проекте. Правда, данных о наличии инструментов для гибкой интеграции с системами распознаваний лиц у нас нет. "Забывчивые покупатели" в продуктовом ритей- ле обычно действуют в одиночку, принося при этом меньшие убытки, чем, например, в сфере бытовой электроники, косметики, где мы часто имеем дело с организованными группировка- ми, использующими отлаженные схемы в раз- ных торговых точках сети. В данном случае очень важным является вопрос синхронизации баз лиц между торговыми точками с небольши- ми задержками. На рынке встречаются решения, которые пока не нашли своего практического применения в ритейле, одно из них – тепловые карты мага- зинов . Знание наиболее проходимых или при- влекательных мест для посетителей пока не уда- ется сконвертировать в конкретную коммерче- скую выгоду. Возможно, данный тип анализа получит дальнейшее развитие в совмещении с распознаванием гендерной принадлежности и возрастных групп покупателей при условии покрытия камерами 100% торговой площади магазина. Здесь речь будет идти не о потерях, а дополнительных выгодах, которые можно при- обрести за счет таргетированной рекламы. Операторы Использование видеоаналитических модулей значительно упрощает поиск подозрительных инцидентов в торговых точках, но обязывает иметь персонал для своевременной отработки таких инцидентов. В день с торговой точки пло- щадью 400–600 кв. м может приходить до 10–20 различного рода инцидентов, которые требуют детального просмотра и решения. Нанимать для этого операторские центры или организовывать специализированные отделы внутри компаний – выбор заказчика, который обычно определяется уровнем детализации задач и зависит от размеров торговой сети. Крупные торговые сети сталкиваются с необходи- мостью создания центров мониторинга инциден- тов, где, кроме задач по снижению потерь, решают- ся вопросы по дисциплинарному контролю. Выгодное и эффективное снижение потерь Использование вышеуказанных инструментов приведет к сокращению неустановленных потерь в торговле: 1. Переход от наблюдения к работе с инциден- тами, подготовленными аналитическими моду- лями значительно увеличивает эффективность работы с видеоматериалами. 2. Дальнейшее развитие нейросетей позволит в будущем сократить количество решений, в которых необходимо участие человека. 3. Стоимость систем (которая порой является порогом для входа) в области видеоаналитики стремится вниз. Перенос части детекции в видеокамеры, с центральных процессоров на графические процессоры позволяет снижать аппаратные и инфраструктурные требования, на которые приходятся основные затраты в такого рода проектах. n www.secuteck.ru декабрь 2018 – январь 2019 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru www.xjtrading.net