Derving bij self-checkouts voorkomen met behulp van AI

Self-checkouts worden steeds populairder in de Retail, omdat ze klanten een handige en efficiënte manier zijn om aankopen te doen. Eén van de uitdagingen voor retailers is echter het probleem van derving, het verlies van voorraad door fouten van klanten, diefstal of fraude. Om dit probleem aan te pakken, zijn kunstmatige intelligentie (AI), computer vision en machine learning technologieën sterk in opkomst als krachtige hulpmiddelen voor het voorkomen van derving in zelfscan-systemen. In dit artikel zullen we onderzoeken hoe deze technologieën een revolutie teweeg kunnen brengen in de detailhandel en zelfscan-processen kunnen transformeren.

Inzicht in derving bij self-checkouts

Derving bij self-checkouts kan op verschillende manieren ontstaan. De eerste factor die bijdraagt aan derving zijn toevallige fouten die klanten maken tijdens het afrekenen. In tegenstelling tot winkelmedewerkers zijn klanten immers niet professioneel getraind in het gebruik van kassasystemen. De tweede belangrijke factor is frauduleus handelen, zoals het overslaan van scans, het verwisselen van barcodes, het verwisselen van producten en andere technieken.

Neem basismaatregelen

Bij het overschakelen op het gebruik van self-checkouts is er een aantal basismaatregelen die retailers kunnen overwegen om derving tot een minimum te beperken.

1. Neem weloverwogen beslissingen over de locatie en indeling van het self-checkout gebied in de winkel, en zorg ervoor dat er duidelijke zichtlijnen zijn voor self-checkout hosts en ander personeel
2. Overweeg het gebruik van in- en/of uitgangspoortjes in het self-checkout gebied
3. Installeer een camerabewakingssysteem om de activiteiten van klanten te controleren en op diefstal te controleren
4. Installeer confrontatiebeeldschermen of confrontatiespiegels boven de self-checkouts om klanten te laten weten dat ze in de gaten worden gehouden
5. Installeer een veiligheidsweegschaal om de massa van de gescande artikelen te vergelijken met de massa van de ingepakte artikelen
6. Installeer bij voorkeur bi-optische scanners van hoge (retail-)kwaliteit om de foutenmarge laag te houden.
7. Zorg ervoor dat klanten duidelijke instructies krijgen voor het gebruik van de self-checkout om een probleemloze klantervaring te garanderen en frustratie te voorkomen.
8. Actieve hosting door goed opgeleide medewerkers is een cruciale factor voor het succes van het self-checkout gebied, niet alleen in termen van acceptatie en service, maar ook om diefstal en fraude te voorkomen. Alleen al door klanten te begroeten weten ze dat ze gezien worden door een medewerker, en het regelmatig uitvoeren van steekproeven heeft een preventieve werking
9. Verminder de anonimiteit door klanten hun klantenkaart te laten scannen voordat ze aan het self-checkout proces beginnen
10. Gebruik soft tags of RFiD tags op artikelen met een hoge waarde die gedeactiveerd moeten worden in de self-checkout

Het gebruik van deze methoden draagt in grote mate bij aan het voorkomen van derving door diefstal of fraude bij de self-checkout. Ze zijn echter niet altijd 100% effectief in het detecteren en ontmoedigen van deze activiteiten. Daar kunnen AI, computer vision en machine learning een rol spelen en preventie naar een hoger niveau tillen.

De rol van kunstmatige intelligentie

Dankzij kunstmatige intelligentie kunnen self-checkout systemen gebruik maken van geavanceerde algoritmen en data-analysetechnieken om de nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren. AI-algoritmes kunnen patronen, onregelmatigheden en verdacht gedrag identificeren, waardoor het gemakkelijker wordt om potentiële gevallen van derving op te sporen. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren die zijn verzameld uit verschillende bronnen, waaronder POS-systemen, beveiligingscamera's en EAS-tags (electronic article surveillance), kunnen AI-systemen snel mogelijke gevallen van diefstal of fraude identificeren.

Computer vision in self-checkouts

Computer vision speelt een cruciale rol in self-checkout systemen, omdat het machines in staat stelt visuele informatie waar te nemen en te begrijpen. Met behulp van computer vision kunnen self-checkout systemen producten herkennen, barcodes lezen en de juistheid van de gekochte artikelen controleren. Computer vision algoritmen kunnen video feeds van beveiligingscamera's analyseren om ongebruikelijk gedrag te detecteren, zoals pogingen om scannen te omzeilen of diefstal. Door computer vision te integreren in self-checkout systemen kunnen retailers het dervingpercentage aanzienlijk verlagen.

Machine learning voor detectie van derving

Algoritmen voor machine learning kunnen worden getraind om patronen en gedragingen te identificeren die verband houden met derving. Deze algoritmen kunnen leren van enorme hoeveelheden gegevens, waaronder historische transactiegegevens, videobeelden en voorraadinformatie. Door deze gegevens voortdurend te analyseren, kunnen machine learning modellen in de loop van de tijd steeds nauwkeuriger worden in het detecteren van derving. Machine learning-algoritmes kunnen zich ook aanpassen aan nieuwe technieken die winkeldieven gebruiken, waardoor ze effectiever zijn in het voorkomen van derving.

Frauduleuze activiteiten detecteren

AI, computer vision en machine learning technologieën werken samen om frauduleuze activiteiten in self-checkout systemen te detecteren en te voorkomen. Computer vision algoritmes kunnen bewegingen van klanten volgen en analyseren, en zo acties detecteren als het overslaan van scans, het verwisselen van items of het verkeerd scannen van barcodes. Deze algoritmen kunnen ook verdacht gedrag herkennen, zoals meerdere pogingen om hetzelfde artikel te scannen of ongebruikelijke patronen bij het inpakken. Door computer vision te combineren met machine learning kunnen retailers intelligente systemen bouwen die automatisch potentiële fraudegevallen identificeren en signaleren.

Waarschuwingen en interventies in real time

AI-gestuurde self-checkout systemen kunnen in real time waarschuwingen genereren voor winkelpersoneel of verliespreventieteams wanneer verdachte activiteiten worden gedetecteerd. Deze waarschuwingen zorgen voor onmiddellijke meldingen, zodat het personeel kan ingrijpen en diefstal of fraude kan voorkomen. Met behulp van AI kunnen winkelmedewerkers snel en effectief reageren, waardoor verliezen tot een minimum worden beperkt en klanten veilig kunnen winkelen. Bovendien kunnen AI-systemen uitgebreide rapporten en analyses genereren, die inzicht bieden in patronen rondom derving en gebieden identificeren waar ruimte is voor verbetering.

Klantervaring verbeteren

Hoewel het voorkomen van derving een topprioriteit is voor retailers, is het net zo belangrijk om klanten een naadloze en prettige winkelervaring te bieden. Bovendien is er een zekere correlatie tussen die twee aspecten, want een probleemloos afrekenproces zorgt voor een positieve klantervaring waarbij het risico op fraude of diefstal uit frustratie bij de klant sterk wordt verminderd. AI, computer vision en machine learning technologieën kunnen de klantervaring optimaliseren door de snelheid en nauwkeurigheid van het check-out proces te verbeteren.

Conclusie

Kunstmatige intelligentie biedt retailers een aantal zeer krachtige hulpmiddelen als het gaat om het terugdringen van derving bij self-checkouts. AI is echter geen wondermiddel: de introductie van self-checkouts in een Retail omgeving vereist een integrale aanpak van het voorkomen van derving. Dit houdt in dat er om te beginnen een aantal basismaatregelen moet worden genomen om derving te beperken. Met AI kunnen retailers vervolgens een stap verder gaan door zelfscan-systemen geavanceerde algoritmen en data-analysetechnieken te laten gebruiken om de nauwkeurigheid en efficiency van het self-checkout-proces te verbeteren, frauduleuze handelingen te herkennen te signaleren, en op die manier derving verder terug te dringen.