自助结账常遇“漏扫”…

今天打老虎

　　做个小调 查

　　下面的两个场景

　　你在超市购物是否都遇到过?

　　场景一

　　只买了一瓶水,在结账时却要排巨长巨长的队,感觉要崩溃...

　　场景二

　　你在两个结账队伍之间选择了排队人数更少的队伍,希望能够尽快结账。可没想到你前面的顾客买了一大堆东西,或者结账时遇到问题,而那个排队更长的队伍,比你更快的结账...

　　相信很多同学都会选“以上都是”。

　　好在,依托于手机支付的普及,以及快节奏生活的需要,近年来自助结算机在全国各个商超纷纷流行起来,凡是经受过排队之苦的同学,都对它赞不绝口:

　　对顾客来说,自助结算机结账很方便,几乎不用排队,而且自助结账对每件物品的售价更是一次清晰地核对,对于自己的购物支出也更加清晰明了。

　　对商家来说,一个大型商超在以往节假日至少需要开启10个人工收银结算通道,部署启用了自助收银通道后,只需要2-3个人工收银通道就可以满足仍喜欢排队顾客的需要,而且整体排队时间也缩短了。

　　自助收银机的启用,不仅节约了超市的人力开支成本,也从根本上提升了超市的购物支付效率和顾客的购物体验。

　　只是,这个看起来“两全其美”的方法,对超市经营者而言,也有不小的苦衷。

　　自助结算方便了顾客

　　也让不法分子有可乘之机

　　根据美国《金钱》杂志的一篇文章估计,商店的库存损失使美国零售业在上一年损失了近489亿美元,而且零售业库存损失的大部分发生在商店的销售终端上。

　　也就是说,自助结算虽然大大提升了购物体验,但也给一些不法分子钻了空子。近几年,已经有多则新闻报道了这样的行为:

　　1

　　宁波警方抓获了一对涉嫌盗窃的夫妻档小偷,自助结账时挑着付 款,只扫描价格便宜的,价格贵的直接带走。

　　2

　　超市自助结算通道存在漏洞被一小伙利用,嫌疑人在杭州同一家超市的四个门店实施盗窃,第七次偷 盗时被抓。

　　而他们的作案手法

　　往往是这样的(请勿模仿)

　　

　　*在自助结账时故意绕过扫描设备,避免将物品加入账单(另一种可能是顾客无意中扫描了包装的错误区域,错过了条形码或用手的一部分遮住了条形码)

　　*用价值较低的商品的条形码代替较贵的商品

　　看到这里,有些体验过超市自助结算的小伙伴问了,我们在自助结算的时候,扫描条形码后的商品不是还要放在一个台子上吗?

　　没错,为了防止像上述这样的盗窃行为,近年来超市的自助结算机,也逐渐通过加装“秤”来实现防损。即顾客扫码过后,会把商品放在称重台上,通过匹配物品的预期重量和实际重量,来减少损失。

　　然而,这些系统有很高的误判率。也就是说,系统会将合法的购买行为与为潜在的盗窃行为混淆,导致错误地发出警报(小编就遇到过不少次了...)。这一行动通常会锁住收银台,并需要超市员工的协助。

　　假阳性是传统反欺 诈方法的主要问题,它们增加了额外操作开销,同时也不利于顾客的购物体验。多年来,业界一直在尝试解决假阳性结果,但基本上没有成功。而一个既能减少库存损失又能提供较少误报的防损系统是目前行业内最需要的。

　　结算时漏扫一件商品

　　有“人”会注意到

　　近日有媒体报道,零售业巨头沃尔玛正在使用一种新型的自助结算机,来帮助其1000多家超市抓获小偷,沃尔玛表示,自从两年前在商店部署了新型自助结算机以来,损耗率一直在下降。

　　新型自助结算机带来立竿见影效果的背后,就是来自于其加装的人工智能摄像头。因为防止损失的真正突破性技术来自于可以放在店内的人工智能软件。大型零售商和第三方解决方案供应商正在投资开发基于计算机视觉的防损应用。通过使用海量数据和远程数据中心的大型计算机集群进行训练的深度学习模型用于零售业的防损。

　　而为沃尔玛提供这一技术支持的,就是来自中国的码隆科技。

　　

　　码隆科技(Malong Technologies)是一家为企业提供前沿计算机视觉技术服务的人工智能公司,其研发的RetailAI 资产保护解决方案,通过AI商品识别技术,可在自助结算环节为零售商降低货损。

　　具体而言,当顾客将商品放在自助结算机上时,AI系统就会将终端机上正在扫描条形码的物品与摄像头在结账通道上检测到的物品相匹配,从而判断是否存在误扫描或欺 诈等行为。此外,这是一个自主学习的计算机视觉解决方案,可以通过近乎实时地检测错误扫描和条形码欺 诈来保护广泛的库存单位(SKU)。

　　值得一提的是,该解决方案由戴尔科技和英伟达为其提供硬件支持。在实际部署中,该方案包含以下组成部分:

　　戴尔易安信PowerSwitch N3000交换机系列

　　用于为太网供电(PoE)摄像头供电,并提供网络连接,以方便在所有零售分支机构进行统一部署。

　　戴尔易安信PowerEdge服务器

　　连接到同一个交换机。服务器内部运行着码隆RetailAI 资产保护解决方案的产品识别技术和NVIDIA T4 GPU用于图像分析。

　　

　　码隆科技介绍,在商品SKU超过百万中的商超中,RetailAI 资产保护解决方案能够减少80%以上的结算扫码货损的行为,带来超过100%的投资回报率(ROI)提升,已落地于数十家世界五百强零售商超门店。重要的是,该人工智能算法只考虑正在扫描的物品的视觉图像,不考虑购物者的图像,确保客户隐私和无偏见。

　　码隆与戴尔科技、NVIDIA合作提供了一个完整的解决方案,通过提高利润率来满足零售业防损的苛刻需求,对顾客的购物体验影响基本为零,并且保证了隐私,这对于不断寻求降本增效的零售行业而言,无疑有着重要意义。