Системы видеонаблюдения и видеоаналитики как в отдельных магазинах, так и в крупных торговых центрах не только позволяют решать задачи безопасности, но и выступают эффективным маркетинговым инструментом, способствуя росту прибыли. Эксперты компаний "Делетрон", КРОК и "Аккорд-СБ" проанализировали влияние видеонаблюдения на сокращение потерь, оценили эффективность конкретных модулей видеоаналитики и назвали оптимальные технологии для внедрения и интеграции в ритейле.
С точки зрения бизнеса и безопасности все смещается в сторону предиктивного анализа. Со стороны бизнеса это отслеживание действий покупателя: анализируются его предпочтения, демонстрируется персонализированная реклама на видеопанелях, составляются тепловые карты для оптимизации в торговом зале и контролируются очереди. Другое направление – это контроль товаров: их наличие в достаточном количестве на прилавках и качество продукции, в том числе овощей и фруктов, которое является актуальной проблемой для ритейлеров на сегодня.
Со стороны безопасности это распознавание лиц, ведение черных списков шоплифтеров, видеоаналитика подозрительной активности посетителей магазина еще до момента совершения кражи. Основные задачи видеонаблюдения на сегодня – это видеоаналитика и прогнозирование на основе AI для бизнеса и безопасности в одном техническом решении.
Если смотреть на видеонаблюдение как на систему обеспечения безопасности, то за 15 лет работы с заказчиками розничного сектора основные задачи остались прежними: отображать информацию о происходящем онлайн и вести запись, чтобы увидеть нарушение или провести расследование инцидента. Все-таки видеонаблюдение – это в первую очередь наблюдение, даже если оно может вестись из практически любой точки планеты. Контроль процесса оплаты и операций с наличными деньгами на кассах – основная задача с точки зрения защиты от попыток мошенничества.
Если взглянуть шире и учитывать модули видеоаналитики, то список задач сильно расширяется.
Однако не все, что предлагает аналитика, я бы отнес к основным задачам, да и в целом они сильно разнятся в зависимости от типа точки ритейла.
Подсчет уникальных посетителей, предупреждение о потенциальном воре, тепловые карты – для разных магазинов эти задачи тоже могут быть актуальными. Сюда же можно отнести контроль очередей на кассах с автоматическим уведомлением ответственного лица и оперативным привлечением дополнительного кассира, а также анализ наличия товара на полке с автоматическим уведомлением ответственного за выкладку.
Задачи видеонаблюдения в ритейле*
Можно выделить несколько популярных и несколько пока только набирающих популярность модулей видеоаналитики.
Среди популярных, которые решают исключительно потребности бизнеса, – контроль очереди и перемещения покупателей по торговому залу, включая аналитику этих процессов. К этой категории также можно отнести модули безопасности – контроль оставленных предметов и кассовых операций.
Набирающие популярность модули для бизнеса – это контроль выкладки товаров и свежести продуктов с аналитикой процессов, а для безопасности – распознавание лиц, трекинг перемещения по залу, поиск по заданным параметрам и аналитика по шоплифтингу.
Для целей безопасности наиболее эффективен, как ни парадоксально, базовый детектор движения. Именно он позволяет определить проникновение постороннего в торговую точку в нерабочее время или его присутствие в служебном помещении. Автоматически выявить в режиме реального времени факт воровства в работающем магазине системы пока не могут, а вот зафиксировать ограбление ночью – запросто. Отсюда и эффективность.
С маркетинговыми задачами ситуация сложнее, ведь эффективность зависит не столько от модуля видеоаналитики, сколько от корректности поставленной задачи и релевантной цели.
Система соберет информацию для тепловой карты, но изменить расстановку стеллажей с товарами она не предложит. Или, например, она отследит эмоции на лицах посетителей, но не ответит на вопрос, почему они именно такие.
Но зато система видеоаналитики может сама определить, что товар на полке заканчивается, и выдать предупреждение об этом. Поэтому подобный модуль я считаю эффективным, хоть он еще и не очень распространен.
В связи с прогрессивными изменениями в производстве камер универсальными можно назвать купольные антивандальные моторизированные камеры с разрешением 4 Мпкс и функциями видеоаналитики на борту, системой захвата лиц, распознаванием лиц, идентификацией человека, а также встроенной аналитикой начального уровня (пересечение линий, вход/выход из/в зону и др.).
Исполнение камер определяется не типом объекта или отраслью, а задачей и местом установки каждой конкретной камеры. Наиболее универсальными считаются купольные камеры, но сказать, что для ритейла подходят только они, было бы неверно. Не везде можно установить их правильно, и не везде они смогут решить поставленную задачу. Где-то может потребоваться поворотная видеокамера или камера типа "буллит".
Да, может, и у нас уже есть такой опыт. Мы запустили систему распознавания лиц магазинных воров в российской сети магазинов, предварительно проведя анализ экономической эффективности такого решения еще в 2020 г. Естественно, для внедрения подобного решения розничный магазин должен вести статистику потерь от краж, так как есть вероятность, что потери от краж для различных форматов ритейла могут быть несопоставимы с потерями от неправильного хранения, логистики, краж со стороны сотрудников, даже от расстановки в зале. И возможно, в таком случае система распознавания лиц для снижения потерь не принесет значительного результата для бизнеса.
Сейчас мы тестируем разработку зарубежных коллег, которая выявляет подозрительную активность еще до совершения кражи, на основе более чем 100 аспектов поведения покупателей, включая походку, движения рук, мимику и даже выбор одежды, а также "замечает" ряд подозрительных действий, от беспокойного поведения до складывания предметов в сумки или карманы. Если она обнаруживает поведение, которое считает подозрительным, предупреждает персонал магазина через приложение на смартфоне. Затем сотрудники должны принять меры; обычно они обращаются к потенциальным ворам и спрашивают, нужна ли им помощь. Даже простое приветствие потенциального вора сотрудником магазина снижает риск кражи на десятки процентов.
Чтобы существенно снизить потери, одной только системы распознавания с базой данных недостаточно. Значительное снижение, очевидно, произойдет, если перестанут воровать.
Логично, что для этого надо либо не пускать воров в магазины, либо добиться неотвратимости наказания. А значит, необходим еще ряд организационных и правовых мероприятий, причем не только от магазина. Приставить же к каждому потенциальному вору сопровождающего или установить систему видеонаблюдения с полным покрытием всего магазина со всех ракурсов экономически почти всегда нецелесообразно. Поэтому собственникам остается искать баланс между количеством потерь и стоимостью мер, направленных на их снижение.
В целом я связываю потенциальное сокращение случаев воровства не с системами видеонаблюдения, а с более совершенным контролем за товаром или с новыми технологиями досмотра людей.
Все AI-системы предиктивного анализа, решающие бизнес-задачи и задачи безопасности.
Начать надо с контроля кассовых операций, а заканчивать предиктивным анализом ситуаций, наличия и оценки качества товаров на витринах, а также поведения покупателей.
Интегрировать желательно те системы, события из которых помогут не допустить нарушения или злоупотребления. Интеграция с системой контроля кассовых операций позволит верифицировать фактический товар с пробиваемым артикулом. Система контроля и управления доступом даст информацию о том, чей пропуск или код доступа используется для входа в помещения.
Интеграция с инженерными системами здания поможет быстро среагировать, скажем, на сигнал "Пожар" от датчика пожарной сигнализации.
Как правило, это не соответствует текущей политике большинства ритейлеров по снижению издержек, но магазины самообслуживания, которые будут появляться в ближайшее время, без такой интеграции обойтись не смогут.
* Графики построены на основе результатов опроса, проведенного редакцией журнала "Системы безопасности", и отражают мнение аудитории издания. Респонденты могли выбирать несколько вариантов ответов.
Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №2/2021
Изображение сгенерировано нейросетью