Вся информация защищена внутренним NDA
Хотите запустить успешный проект? Напишите нам
Вся информация защищена внутренним NDA
Запросить демо
/
Антифрод для КСО
/
Антифрод для КСО
Предотвращение умышленного и неумышленного фрода
на кассах самообслуживания в режиме реального времени
на кассах самообслуживания в режиме реального времени
решение на основе искусственного интеллекта
все кассы
под контролем
под контролем
вмешательство до кражи товара
проблемы использования касс самообслуживания в ритейле
>50%
Доля выручки через кассы самообслуживания
1,5–3%
Доля потерь от фрода на кассах самообслуживания
18–20%
Рост неустановленных потерь год к году
Необъяснимые потери
1,5–3% выручки утекает через кассы самообслуживания, а рост потерь ускоряется на 18–20% в год, без понимания, что именно произошло и на какой кассе
Ограниченный контроль
Более 50% выручки уже проходит через КСО, но штат службы безопасности и инструменты мониторинга не увеличиваются пропорционально нагрузке
Слепые зоны оборудования
Часть зоны сканирования и взвешивания не покрыта постоянным контролем
Малозаметные схемы обхода кассы
Действия, которые почти невозможно заметить при обычном просмотре записи: пронос товара мимо сканера, подмена штрихкода более дешёвым товаром, некорректное размещение при взвешивании
Реактивный,
а не превентивный контроль
Видео просматривают постфактум, когда покупатель уже покинул магазин
Нет единой картины
по всей сети
Отсутствие централизованной аналитики: решения принимаются вслепую
Как работает наше решение
Нейросеть сопоставляет видео, чек и весовую платформу в реальном времени
01 этап
02 этап
03 этап
Сбор информации
Нейросеть анализирует поток с камер над КСО и сопоставляет действия покупателя с чеком, весами и кассовыми событиями в реальном времени
Обработка
Нейросеть анализирует данные, синхронизируется с видео по времени, выявляет подозрительные действия и создаёт сигналы с привязкой к конкретной позиции в чеке
Реакция
В зависиомсти от серьёзности нарушения идёт предупреждение, уведомление охране или активируется интервенция КСО
~7% чеков
~4,6% чеков
~3,7% чеков
~2,9% чеков
~1% чеков
Количество товаров в зоне не совпадает с чеком. Интервенция происходит при переходе к оплате
Пронос товара мимо сканера без считывания штрихкода. Система мотивирует покупателя добавить товар в чек
Перекрытие штрихкода дешёвым товаром или стикером. Нейросеть сравнивает визуальный класс товара с позицией в чеке
Некорректное размещение товара при взвешивании и занижение стоимости. Оплата блокируется до корректировки
Позиции с аномально малым весом, характерно для дорогих товаров в магазинах с весовым скан-оборудованием
-7% чеков
Количество товаров в зоне не совпадает с чеком. Интервенция происходит при переходе к оплате
-4,6% чеков
Пронос товара мимо сканера без считывания штрихкода. Система мотивирует покупателя добавить товар в чек
-3,7% чеков
Перекрытие штрихкода дешёвым товаром или стикером. Нейросеть сравнивает визуальный класс товара с позицией в чеке
-2,9% чеков
Некорректное размещение товара при взвешивании и занижение стоимости. Оплата блокируется до корректировки
-1% чеков
Позиции с аномально малым весом, характерно для дорогих товаров в магазинах с весовым скан-оборудованием
Экономический эффект от внедрения
Сокращение фрода на КСО
до 70%
Возвращаемый потенциал для магазина
1,5–3% оборота
Результаты уже на этапе пилота
3 месяца
Платформа
камеры, POS и мессенджер в одном контуре
Камеры видеонаблюдения
видеофрагмент события с привязкой ко времени
Данные касс POS
товары, суммы, время, касса, чек
Весовая платформа КСО
данные взвешивания в реальном времени
Экран кассы КСО
сообщение покупателю, блокировка оплаты
Мессенджер
мгновенные оперативные алерты сотрудникам
Панель управления
события, архив, видео и отчётность
Центр обработки
AI Нейросеть + Центральный сервер. Консолидация данных, анализ
и принятие решений
и принятие решений
Ключевые характеристики решения
Автономность
Edge-архитектура не требует дорогостоящего сервера с GPU в магазине и широкого интернет-канала
Интеграция
с кассовым ПО
с кассовым ПО
двусторонняя, работает с любым ПО при наличии справочника команд; уже отработана с АТОЛ, Frontol, GK, Artix
Аналитика и отчётность
отчёты по тревожным событиям из коробки; финансовая аналитика и ROI на сырых данных в BI-системе сети
On-Premise
размещение на инфраструктуре заказчика — конкретная конфигурация обсуждается индивидуально
Техподдержка и SLA
4 уровня поддержки, стандартный SLA 95%
Информационная безопасность
соответствие 152-ФЗ, шифрование, 2FA, журналирование действий и хранение логов
Экспорт данных / API
поддерживается REST API для интеграции с внешними системами, документация предоставляется
Этапы внедрения
Планирование
Выбор магазинов, касс, сценариев фрода и интеграций
1–2 недели
Подготовка
Настройка камер, подключение POS-данных, весовых платформ КСО, первичная настройка системы
2–3 недели
Настройка
Обучение нейросети, настройка порогов срабатывания, проверка качества событий
4–5 недель
Оценка
Измерение экономического эффекта и решение о тиражировании на другие магазины
6–8 недель
Зона пилота
1 магазин с 6–8 КСО. Регламент отработки событий службой безопасности и ассистентами магазина
Метрики пилота
количество тревожных событий, доля подтверждённых случаев фрода, среднее время отработки, сценарии с максимальным ущербом
Следующий шаг
согласовать состав пилота и перечень сценариев фрода для КСО
