Перейти к основному содержимому

Анализ краж в розничной торговле: ИИ-агент для оффлайн-ритейла

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Потери от краж: Кражи в магазинах приводят к значительным финансовым потерям.
  2. Неэффективное использование данных: Данные с камер наблюдения и систем безопасности часто не анализируются в полной мере.
  3. Ручной мониторинг: Сотрудники безопасности не могут одновременно отслеживать все камеры, что приводит к пропуску инцидентов.
  4. Отсутствие прогнозирования: Невозможность предсказать потенциальные кражи или выявить подозрительные паттерны поведения.

Типы бизнеса​

  • Супермаркеты и гипермаркеты.
  • Магазины одежды и обуви.
  • Электроника и бытовая техника.
  • Аптеки и магазины товаров для здоровья.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическое обнаружение подозрительного поведения:
    • Анализ видео в реальном времени для выявления потенциальных краж.
    • Распознавание паттернов поведения, таких как длительное нахождение в зоне с товарами или скрытие предметов.
  2. Прогнозирование рисков:
    • Использование исторических данных для прогнозирования вероятности краж в определенных зонах магазина.
  3. Интеграция с системами безопасности:
    • Автоматическое оповещение сотрудников безопасности при обнаружении подозрительных действий.
  4. Анализ данных:
    • Генерация отчетов о частоте и типах краж, а также о наиболее уязвимых зонах магазина.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших магазинов с ограниченным бюджетом.
  • Мультиагентная система: Для сетей магазинов, где данные анализируются централизованно.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение:
    • Распознавание объектов и действий на видео.
    • Обнаружение аномалий в поведении.
  2. Машинное обучение:
    • Прогнозирование рисков на основе исторических данных.
    • Кластеризация данных для выявления паттернов.
  3. Обработка естественного языка (NLP):
    • Анализ текстовых отчетов сотрудников и интеграция с системами управления инцидентами.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Видеопотоки с камер наблюдения.
    • Данные о продажах и инвентаризации.
    • Исторические данные о кражах.
  2. Анализ:
    • Обнаружение подозрительных действий в реальном времени.
    • Прогнозирование рисков на основе данных.
  3. Генерация решений:
    • Оповещение сотрудников.
    • Рекомендации по улучшению безопасности.

Схема взаимодействия​

[Камеры наблюдения] -> [ИИ-агент] -> [Оповещение сотрудников]
                          |
                          v
                   [Анализ данных] -> [Отчеты]

Разработка агента​

Этапы​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов безопасности.
    • Определение ключевых зон риска.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей ИИ или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к существующим системам безопасности.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных конкретного магазина.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация:
    • Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интеграция:
    • Подключите камеры наблюдения к API.
    • Настройте оповещения через вебхуки.
  3. Мониторинг:
    • Используйте дашборд для просмотра отчетов и аналитики.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование рисков​

Запрос:

POST /api/risk-prediction
{
  "store_id": "12345",
  "time_range": "2023-10-01T00:00:00/2023-10-07T23:59:59"
}

Ответ:

{
  "high_risk_zones": ["Aisle 3", "Checkout 2"],
  "predicted_incidents": 5,
  "confidence_level": 0.85
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/incidents
{
  "store_id": "12345",
  "date": "2023-10-05"
}

Ответ:

{
  "incidents": [
    {
      "time": "2023-10-05T14:30:00",
      "zone": "Aisle 3",
      "description": "Suspected theft of electronics"
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/risk-prediction:
    • Прогнозирование рисков краж.
  2. /api/incidents:
    • Получение данных о зафиксированных инцидентах.
  3. /api/real-time-alerts:
    • Получение оповещений в реальном времени.

Примеры использования​

Кейс 1: Супермаркет​

  • Проблема: Высокий уровень краж в зоне с алкоголем.
  • Решение: Агент обнаружил паттерн краж в вечернее время и рекомендовал усилить охрану в этой зоне.

Кейс 2: Магазин электроники​

  • Проблема: Кражи дорогостоящих товаров.
  • Решение: Агент интегрирован с системой инвентаризации, что позволило оперативно выявлять пропажи.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Контакты