손실 방지는 하나의 도전 과제가 아닙니다. 위협이 복잡하게 혼합되어 있습니다.
- 외부 절도: 조직화된 소매 범죄, 기회주의적 절도
- 내부 부정행위: 계산대 절도, 직원 부정행위
- 운영상의 재고 손실: 결제 오류, 셀프 스캔 실수, 재고 오계
- 안전 위협: 폭력 사고, 창고 화재
성수긴 시즌은 이러한 모든 위험을 증폭시킵니다. 필요한 것은 손실이 발생하는 모든 시나리오에서 체계적인 커버리지를 제공하는 솔루션입니다. 오늘날의 AI 기반 시스템은 수십 명의 숙련된 손실 방지 전문가가 동시에 시청하는 것과 같이 작동하며, 피곤하거나 산만해지지 않고 사람이 놓칠 수 있는 위험을 발견합니다. 범죄자가 떠나고 난 후 잡는 것이 목표가 아닙니다. 범죄자가 떠나기 전에 막아야 합니다.
입구에서 상습범을 어떻게 차단할 수 있을까요?
상습범은 골치 아픈 손실을 초래합니다. 아마도 동일한 인물이 매장에서 여러 번 물건을 훔치는 것을 보신 적이 있을 것입니다. 답답한 부분은 무엇일까요? 보안 요원이 그들을 알아차렸을 때는 이미 물건을 숨긴 뒤이며, 피해는 발생한 상태입니다.
하이크비전의 블랙리스트 시스템은 이러한 상황을 반전시킵니다. DeepinView 카메라, DeepinMind NVR 및 HikCentral Professional 소프트웨어를 사용하여 시스템은 알려진 범죄자의 블랙리스트 라이브러리를 생성하고 이 라이브러리에 대해 입력하는 모든 사람을 즉시 교차 비교합니다. 의심스러운 사람이 매장에 다시 들어오면 보안팀이 즉시 알림을 받습니다. 추가 모니터링을 할당하거나 직원이 일반적으로 표적이 되는 구역에 눈에 띄게 배치하여 도난을 방지할 수 있습니다. 한 주요 남미 리테일 업체가 이를 공급망 전반에 배포하여 조기 탐지를 통해 수많은 사고를 예방했습니다.
AI 카메라가 도난 방지에 더 효과적인 이유는 무엇입니까?
절도는 종종 손실의 주요 원인입니다. 뿐만 아니라, 리테일 절도 수법과 방식이 더욱 정교해짐에 따라 그 위협도 커지고 있습니다. 데이터에 따르면 미국의 도난 사고는 2019년 대비 2023년에 93% 급증하여 90%2의 손실을 기록했습니다. 이러한 과제는 AI 기반 기술로 구동되는 데이터 및 인사이트와 같은 선제적 조치의 중요성을 강조합니다.
하이크비전의 AI 카메라는 단순히 녹화하는 것이 아니라 무엇을 보고 있는지 이해합니다. 중요한 것은, 멀티모달 AI 대규모 모델을 기반으로 한 독자적인 절도 방지 알고리즘을 사용한다는 점입니다. 기존 알고리즘은 비디오 기반 움직임만 분석하지만, 하이크비전은 의미론적 이해를 위해 시각적 AI 모델과 언어 모델을 모두 통합합니다. 단순히 "사람이 가방에 물건을 넣는다"(모든 합법적인 구매자를 설명함)를 보는 것이 아닙니다. 대신, 혼자서, 주저하거나 카메라를 둘러보거나 비정상적인 움직임을 하는 사람들을 위해 전체 그림을 분석합니다. 실제 응용 분야에서 이러한 접근 방식은 기존 영상만을 사용하는 시스템보다 3배 더 정확했습니다.