KI und Computer Vision bekämpfen Betrug an Selbstbedienungskassen
Mit der zunehmenden Verbreitung von Selbstbedienungskassen steigt auch die Betrugsrate. Der Einzelhandel setzt nun künstliche Intelligenz und Computer Vision ein, um Inventurverluste zu reduzieren.
Der Einzelhandel setzt verstärkt auf künstliche Intelligenz (KI) und Computer Vision zur Bekämpfung von Betrug an Selbstbedienungskassen (SCO). Die steigende Beliebtheit von SCOs hat gleichzeitig zu erhöhten Inventurverlusten und erheblichen finanziellen Einbußen für Händler geführt.
Studien zeigen, dass selbst normalerweise ehrliche Kunden SCOs ausnutzen, sei es absichtlich oder versehentlich. Schätzungsweise 63 % der befragten Verbraucher geben an, noch nie an einer SCO betrogen zu haben, was den Bedarf an wirksamen Gegenmaßnahmen unterstreicht. Händler haben verschiedene Strategien wie verstärktes Personal oder weniger SCOs erprobt, doch technologische Lösungen erweisen sich als die kosteneffektivsten.
KI- und Computer-Vision-basierte Systeme bieten eine Echtzeit-Betrugserkennung, ohne die Kundenerfahrung zu beeinträchtigen. Insbesondere Deep Learning für visuelle Daten (VDL) ist eine Schlüsseltechnologie, die verbesserte Kosteneffizienz und Datenschutz bietet. Edge Deep Learning KI ermöglicht die Verarbeitung direkt auf der Hardware, reduziert die Abhängigkeit von Cloud-Diensten und verbessert die Reaktionszeiten.
Die Systeme analysieren automatisch Kassenvorgänge und identifizieren verdächtige Aktivitäten wie falsche Barcode-Nutzung oder umgangene Produktscans. Bei einer Anomalie kann das System den Kunden zur Korrektur auffordern oder das Personal mit einer Videosequenz alarmieren. Dies reduziert den Bedarf an einer ständigen Personalintervention und beschleunigt die Problemlösung.