Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2026

Б И З Н Е С . И Д Е И И М Н Е Н И Я 108 П родовольственный ритейл функционирует в условиях экстремально низкой опера- ционной маржинальности, которая для евро- пейских сетей по итогам 2024 г. опустилась до границы 2% (McKinsey & Company, 2025). Рос- сийский рынок демонстрирует аналогичные тренды: при совокупной выручке лидеров, пре- вышающей 3 трлн руб., каждая десятая процен- та операционных потерь оказывает прямое влияние на отчет о прибылях и убытках [1]. Проблема товарных потерь (shrinkage) является одной из наиболее острых для отрасли. По оценкам западноевропейской статистики, сумма потерь сопоставима с 50% операционной при- были предприятий розничной торговли от основной деятельности [2]. В российских реа- лиях масштаб проблемы сопоставим: ежегодно теряется до 12% оборота продовольственного ритейла, причем значимая часть потерь обусловлена не внешними рисками, а внутрен- ними сбоями логистики, прогнозирования и исполнения операционных процедур [3]. Спи- сания только по молочной категории достигают 40 млрд руб. в год, при этом уровень краж в розничной торговле продолжает расти дву- значными темпами [1]. В отдельных катего- риях – молочная продукция, мясо, гастрономия, кулинария списания достигают 8–30% [4]. Наиболее уязвимой товарной группой повсе- местно признаются скоропортящиеся продукты. Исследования структуры товарных потерь региональных ритейлеров показывают, что на категории "овощи и фрукты" приходится до 40% всех списаний, на молочную продукцию – 12%, на охлажденное мясо – 9% [5]. Глобальная ста- тистика подтверждает: доля потерь продуктов питания в розничной торговле выросла с 5% в 2015 г. до 15% в 2017 г., причем основной рост произошел именно за счет категории "овощи и фрукты" [5]. Период 2020–2022 гг. стал точкой, после которой рынок фактически перешел в новое состояние. Рост краж наблю- дался практически повсеместно: США +10– 15%; Европа в среднем +8–12%. Но главное – изменилась логика поведения покупателей. Если раньше кражи, как правило, ассоциировались с финансовыми трудностями, то теперь все чаще речь идет о ситуационных действиях. Человек может не считать это полноценным преступле- нием, особенно если речь идет о небольших товарах или кассах самообслуживания. Традиционные методы борьбы с потерями демонстрируют ограниченную эффективность. Привлечение частных охранных предприятий сопряжено с высокими затратами, постоянной ротацией персонала и законодательными ограничениями на действия сотрудников охра- ны. Многие крупные торговые сети, в том числе "Пятерочка", полностью отказались от услуг ЧОП в магазинах формата "у дома". Практика возло- жения обязанностей по предотвращению потерь на кассиров неэффективна в силу их основной задачи – обслуживания покупателей и сопряже- на с рисками для персонала. Создание собствен- ных служб безопасности на каждом объекте экономически неоправданно; в крупных сетях наблюдается тенденция к сокращению штата сотрудников безопасности: один сотрудник на 10, затем на 50 магазинов. Формируется замкнутый круг: потери растут, руководство сокращает персонал безопасности, что приводит к дальнейшему росту потерь. Причина – отсут- ствие инструмента математического обоснова- ния эффективности служб безопасности. В ответ на эти вызовы отрасль активно внедряет технологические решения. Интеллектуальные системы видеонаблюдения на базе искусствен- ного интеллекта, интегрированные с кассами самообслуживания, способны в режиме реаль- ного времени детектировать подозрительные действия и предотвращать хищения [6]. Ключе- вым драйвером цифровизации контроля стано- вится создание ситуационных центров, обес- печивающих удаленный мониторинг и анализ инцидентов. Практический опыт руководства управлением обеспечения безопасности феде- ральной торговой сети "Перекресток" и внедре- нием системы предотвращения потерь позво- ляет утверждать: внедрение ситуационных центров, мультидетекторных и нейроаналити- ческих платформ, объединяющих видео- и аудиоаналитику в едином рабочем интерфейсе, обеспечивает многократное повышение эффек- тивности контроля [7]. Однако полномасштабное внедрение этих систем сдерживается рядом факторов. Главный из них – неумение и отсутствие методик эконо- мического обоснования целесообразности внедрения [7]. Финансовые директора и собст- венники сетей обоснованно требуют количе- ственных прогнозов окупаемости инвестиций перед выделением бюджетов на технологиче- ские инновации. Примечательно, что проблемы с обоснованием не ограничиваются технически- ми системами: как показывает практика, многие сети годами не могут запустить ситуационные центры именно из-за отсутствия методики финансового обоснования даже небольших затрат на их создание. Анализ современной научной литературы выявляет два основных подхода к проблеме, каждый из которых имеет принципиальные ограничения для решения задачи прогнозиро- вания. Первый подход, статистико-диагностический, представлен работами, фокусирующимися на post-hoc-анализе структуры и причин потерь. Русских Д.С. [1] предложил причинно-диагно- стический подход с использованием кластери- зации магазинов методом k-средних и множе- ственной линейной регрессии с эффектами взаимодействия. Модель выявила ускоренный рост доли списаний в фруктово-овощной груп- пе и доказала, что наименее активные кластеры формируют наибольший темп накопления потерь. Методологически близкая работа Нови- ковой К.В. с соавторами [5] систематизировала факторы, влияющие на формирование пище- вых отходов, и экспериментально подтвердила возможность сокращения потерь на 11,3% за счет организационных мер. Обе работы, при всей их научной ценности, ориентированы на анализ уже свершившихся событий и не предо- ставляют инструментария для прогнозирования эффекта от планируемых интервенций. Второй подход, причинно-следственный, дела- ет шаг к строгой оценке эффектов, но остается в рамках post-hoc-анализа. Русских Д.С. [8] применил комбинацию propensity score match- ing и difference-in-differences для оценки влия- ния внедрения дэшборда контроля автоуценки на операционные потери. Полученные оценки продемонстрировали статистически значимое снижение доли потерь в пилотной группе на 1,2–1,7 п.п., а в категории ФРОВ (фрукты- овощи) – до 2,3 п.п. Это исследование стало важным методическим прорывом, но оно по- прежнему оценивает уже внедренное меро- приятие, а не моделирует его эффект заранее. Отдельного внимания заслуживает методологи- ческая линия, связанная с применением матема- тических моделей в управлении ритейлом. Сер- геев С.М. [9] обосновал представление ритейлер- ской сети как управляемой системы и применил методы теории оптимального управления для апрель – май 2026 www.secuteck.ru Денис Жуйков Почетный профессор Московского политехнического университета, к.т.н. Межрегиональная общественная организация содействия развитию деятельности в сфере безопасности "Институт развития национальной безопасности" Уравнение финансового баланса товарных запасов торговой точки Прогностическая модель оценки эффективности применения технических систем безопасности для предотвращения потерь Целью данной статьи является разработка прогностической математической модели динамики товарных запасов торговой точки для количественного обоснования эффективности внедрения систем предотвращения потерь в продовольственном ритейле. Модель может служить аналитическим ядром для создания цифровых двой- ников торговых точек и интеграции в системы финансового контроллинга.