En los últimos años, la industria minorista ha introducido sistemas de autopago cada vez más sencillos para reducir los gastos operativos y simplificar la experiencia del cliente. Estas tecnologías ponen más control en manos del consumidor y permiten a los minoristas centrarse más en el servicio al cliente con un enfoque de costos más optimizado. Sin embargo, las ganancias en eficiencia operativa se están viendo compensadas por pérdidas persistentes debido a robos en los quioscos de autopago. Las medidas de seguridad tradicionales a menudo no logran identificar y prevenir robos con precisión, lo que genera pérdidas significativas para los minoristas. La IA sin biometría se ha convertido en el método más poderoso para cuantificar el problema y ofrecer mecanismos de disuasión seguros para frenar las pérdidas y restaurar sin problemas todos los beneficios de los sistemas de pago automatizados.
Explore con nosotros en este blog cómo el análisis de vídeo con IA sin datos biométricos ha remodelado las prácticas de seguridad en el comercio minorista. Al identificar patrones de comportamiento que conducen a la omisión del sistema, esta tecnología innovadora elimina la dependencia de medidas biométricas intrusivas, lo que marca un cambio significativo en nuestro enfoque para proteger estos entornos.
Panorama actual del robo en entornos minoristas
Los minoristas de todo el mundo se enfrentan a una batalla constante contra el robo, en la que los sistemas de seguridad tradicionales luchan por seguir el ritmo de las técnicas cada vez más sofisticadas empleadas por los ladrones. A pesar de la presencia de cámaras de vigilancia, la capacidad de identificar con precisión y prevenir robos en las cajas sigue siendo un desafío importante. La mayoría de los comportamientos de robo son extremadamente sutiles y ocurren de una manera que no es obvia para cualquiera que observe la transacción. Tener una presencia física constante tanto en el sitio como revisar las imágenes de seguridad es costoso e ineficaz para ofrecer una disuasión adecuada porque los eventos son escasos y ocurren de manera aleatoria a lo largo del día, y a menudo pasan desapercibidos por la presencia del personal o la capacidad de atención del auditor.
Comprensión de patrones sospechosos que conducen al robo
La introducción del análisis de vídeo mediante IA sin biometría marca un cambio de paradigma en la lucha contra el robo en los quioscos de autopago. Esta tecnología utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial para analizar patrones de comportamiento sin depender de datos biométricos. Al comprender e interpretar gestos, movimientos y otras señales de comportamiento, el sistema puede predecir posibles robos en tiempo real, lo que permite un enfoque proactivo para la disuasión.
El sistema de IA evalúa continuamente el comportamiento en tiempo real con respecto a la línea de base aprendida. Las desviaciones de los patrones esperados se marcan como anomalías. Estas anomalías pueden incluir acciones como intentar eludir los artículos escaneados, pasar un tiempo inusualmente largo en la caja o mostrar otros comportamientos atípicos.
Una vez que el sistema puede detectar con éxito comportamientos sospechosos o anomalías, el minorista puede evaluar varias formas de disuasión suave. La definición de un método de disuasión fluido y no intrusivo es una parte extremadamente importante del proceso y será objeto de elaboración futura.
Cómo abordar las limitaciones de los sistemas de seguridad tradicionales
AI Video Analytics sin biometría proporciona una solución a los desafíos que enfrenta el comercio minorista físico y aumenta los sistemas de seguridad tradicionales al abordar las limitaciones de escala y precisión de la seguridad que dependen de la presencia física y la revisión de imágenes. La capacidad de la tecnología para analizar comportamientos humanos complejos ofrece un enfoque más integral, superando las capacidades de simples cámaras de vigilancia o medidas de seguridad obsoletas. Además, los sistemas ofrecen una capacidad de recopilación de datos que produce conocimientos y estadísticas potentes que los equipos de operaciones pueden estudiar objetivamente y permiten mejoras continuas de los sistemas a lo largo del tiempo.
En conclusión, el avance en la innovación tecnológica a través del análisis de video con IA sin biometría presenta una solución revolucionaria para disuadir el robo en las cajas y permite que la tecnología de autopago cumpla plenamente su promesa de una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia del cliente. A medida que los minoristas adopten esta solución de vanguardia, podrán crear una experiencia de compra más segura y, al mismo tiempo, salvaguardar sus activos y preservar la confianza de los clientes.
¿Qué hace que C2RO sea un reconocido pionero en análisis de video con inteligencia artificial consciente de la privacidad?
Las medidas de seguridad organizativas, técnicas y físicas de C2RO relacionadas con el software C2RO ENTERA™ fueron auditadas cuidadosamente por la oficina de DPO de la empresa a través de una Evaluación de Impacto en la Privacidad (PIA) exhaustiva. Los resultados de la PIA fueron luego revisados por la CNIL, la autoridad supervisora nacional francesa de protección de datos, así como por un bufete de abogados canadiense que coincidió en que C2RO ENTERA™ no presenta riesgos residuales elevados para los derechos de privacidad de las personas, lo que convierte a C2RO ENTERA™ en el primer proveedor de tecnología de análisis de video con inteligencia artificial en cumplir con las leyes de privacidad de datos europeas y canadienses.
La solución de C2RO permite a los clientes de bienes raíces comerciales y empresas aprovechar sus cámaras de vigilancia existentes para comprender cómo interactúan y se comportan los visitantes en sus espacios físicos mediante el análisis de sus trayectorias clasificadas demográficamente. Con una mejor visibilidad sobre cómo los visitantes navegan por sus espacios físicos, puede identificar ineficiencias en sus operaciones y problemas de seguridad, lo que le permite mejorar la experiencia de los visitantes. Además, los conocimientos recién capturados en espacios físicos pueden combinarse con la huella digital de los clientes, lo que permite una visión completa del comportamiento de los visitantes para desarrollar estrategias de marketing efectivas que creen una experiencia unificada para los visitantes.
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