Голодные игры: как крадут и как борются с кражами в магазинах

Ни камеры видеонаблюдения, ни антикражные метки, ни раздутый штат охраны не в состоянии пресечь на корню воровство и нарушения трудовой дисциплины в магазинах. Однако, в следующие 10 лет ситуация может в корне поменяться благодаря технологиям машинного зрения, которые уже сейчас борются с воришками по обе стороны прилавка с недосягаемой эффективностью. 

К чему в обозримом будущем приведут технологии, разбираемся с Александром Храмовым, руководителем направления видеоаналитики для ритейла и складов компании TRASSIR. 

Убытки российского ритейла от воровства, обмана и безалаберности сотрудников, по оценке Checkpoint Systems, составляют около 1,1% от оборота и порядка $3 млрд в реальном исчислении. В 24 развитых странах, участвовавших в исследовании Global Retail Theft Barometer, поставщики, сотрудники и посетители магазинов ежегодно причиняют ущерб в размере $120 млрд. Эта сумма сопоставима с годовым бюджетом Аргентины. 

В Европе порядка 40% потерь приходятся на кражи посетителями, еще 40% на совести сотрудников. В оставшиеся 20% входит обман со стороны поставщиков и ошибки в учете. 

До 80% потерь ритейла можно было бы избежать.


Как воруют в магазинах

Пару лет назад по российским СМИ прокатилась волна статей-расследований о шоплифтинге — обычных магазинных кражах, благодаря интернету превратившихся в обсуждаемое организованное развлечение, имеющее под собой вымученное ультралевое моральное оправдание. Освещение темы продемонстрировало, что шоплифтеры являются своего рода криминальными кудесниками, далеко ушедшими от обычных воришек, уносящих бутылку алкоголя под курткой. В ответ на камеры наблюдения, магнитные и радиометки злоумышленники придумали эффективные способы обходы мер безопасности. 

Сеть обычных камер без интеллектуального ПО вообще не представляет для вора никакой угрозы — служба безопасности магазинов просто не может перманентно и неотрывно наблюдать за десятками видеопотоков. Как максимум, охрана в состоянии «вести» по камерам человека, уже попавшего под подозрение, либо зафиксировать кражу постфактум.

Против выноса неоплаченного товара за пределы магазина должны работать акустомагнитные и радиочастотные противокражные метки, деактивацией которых занимается кассир. Метки представляют собой металлизированные наклейки — в худшем случае этикетки крепятся прямо на упаковку, особенно если речь идет о пищевых продуктах и косметике, поэтому снять их не составляет вообще никакого труда. В лучшем, метка закреплена внутри упаковки или даже впаяна в товар (например, в подошву обуви). 

Если метку нельзя снять, ее можно спрятать от детекторов. Для этого заядлые шоплифтеры делают подшивку для одежды или сумок из радиоткани — синтетики с вшитыми металлическими нитями, очень эффективно поглощающими сигнал от акустомагнитных и радиочастотных ворот на выходе из магазина. Закрытая со всех сторон радиотканью метка не будет обнаружена воротами. Квадратный метр такой ткани в российском интернете стоит около 3500 рублей, и мошенниками окупается за одну-две «операции».

Воровство одежды для шоплифтеров выглядит даже более безопасным, чем кража бутылки виски в продуктовом супермаркете. Жесткие магнитные метки, закрепленные на ткань с помощью иглы, в зависимости от конструкции легко снимаются сильным неодимовым магнитом или специальным металлическим крючком. А чтобы не засветить себя при других покупателях и охране, воры прячут один предмет одежды внутрь другого и проводят свои манипуляции в примерочной.

Против сумок из радиоткани и мощных магнитов в охранные ворота на входе устанавливают металло- и магнитодетекторы, но, как показывают обсуждения в социальных сетях, любители острых ощущений давно нашли панацею и от этой степени защиты. 

Но все эти сложные и дорогие охранные системы не имеют смысла, если выносить товар через служебный вход. Настоящий бич торговли — воровство сотрудниками, имеющими доступ к помещениям складов. На прекрасно осведомлённых о работе охранных систем продавцов, грузчиков и даже самих охранников приходится не менее 40% магазинных краж. Часто товар исчезает уже на стадии приёмки, а злоумышленники списывают расхождения на ошибки в программах учёта или поставщика. А уж если кассир вступил в сговор с покупателем, то можно не только провести товар мимо кассы, но и с помощью фиктивного возврата умыкнуть наличность.

Так, в супермаркете в Череповце кассир подговорила своего сына вынести несколько бутылок алкоголя через кассу — в реальности товар не был учтён и оплачен. Кассир в Ярославле несколько месяцев не проводила покупки клиентов через кассу и не выдавала чеки, складывая наличность себе в карман. В Липецке кассир за шесть дней вынесла из магазина товаров на 17 тысяч рублей. Большинство таких случаев не попадают в СМИ, но масштаб краж кассирами впечатляющий.


Можно ли украсть из магазина будущего?

В условиях, когда не помогает ни огромный штат охраны, ни противокражные метки, может показаться, что бороться с воровством в ритейле бесполезно. Ещё лет десять назад этот малоприятный вывод был абсолютно справедлив, но прямо сейчас на наших глазах ситуация с воровством радикально меняется. Бум нейросетей и компьютерного зрения, который некоторые считают искусственно раздутым пузырем, сулит фантастический прорыв в области безопасности, причем не только магазинов и складов.

Один из примеров в 2018 году продемонстрировал американский гигант Amazon, открыв свой первый магазин без касс Amazon Go, в котором стоимость выбранных покупателем товаров списывалась с банковской карты автоматически в момент выхода. 

И охрана, и контроль выбранных посетителем товаров осуществляется с помощью камер, видео с которых передаётся на центральный компьютер магазина. Подробности об этом компьютере строго засекречены, — известно только, что нейросеть там с высочайшей точностью распознает на изображении лица покупателей и товары в их руках, даже если они были взяты под «неудачным» углом.




Камеры — глаза машинного зрения

Машинное зрение дало камерам вторую жизнь, сделав их лучшим решением для организации безопасности не только в ритейле, но и, например, в беспилотных автомобилях — автопилот Tesla полагается исключительно на панорамное изображение с камер, установленных по периметру машины. 

Так что программный комплекс магазинов Amazon Go прорывной, но не уникальный —существуют альтернативы, в том числе российской разработки. Видео с камер представляет собой «сырые» raw-данные, анализом которых занимается нейросетевая видеоаналитика. По сути, не имеет значения, камеры какого типа и бренда используются, современное ПО можно интегрировать в уже имеющуюся сеть видеонаблюдения. 

Возможности ПО с функцией машинного зрения могут быть очень широки. Например, трекинг товаров, взятых с полок. Слежение за маршрутами движения покупателей для составления тепловой карты проходимости магазина. Распознавание и поиск лиц, занесённых в чёрный список (известных магазинных воров). Корректный подсчёт посетителей и сбор анонимных демографических данных — с этим, кстати, не справляются противокражные ворота на входе, считающие двух одновременно прошедших через них людей за одного. 


Реальные кейсы машинного зрения

Объём украденной сотрудниками продукции несравним с тем, что выносят шоплифтеры. В прошлом году в Подмосковье работники склада похитили восемь паллет с сигаретами на 7 миллионов рублей. В Швеции сотрудник табачной компании спрятал паллету снюса в подвале склада и по ночам вывозил украденное на грузовой машине. 

Существуют алгоритмы контроля на стадии приёмки товара, чтобы факт кражи вскрылся компьютером мгновенно, а не дни спустя во время учёта. Реальный пример: при подъезде к складу камера распознает номер грузового автомобиля поставщика, а весы замеряют его точную массу. В зоне разгрузки камера следит, чтобы грузчики не увели паллету на сторону. На обратном пути весы вновь замеряют уменьшившуюся массу фуры — разница должна совпадать с массой полученного товара. В случае кражи складским работникам уже никак не удастся сослаться на обман со стороны поставщика.

Махинации с кассами являются одним из самых коварных способов воровства, отследить которое очень непросто. Уже сейчас существует ПО, связывающее камеру и кассовый терминал. Рядом с видео в реальном времени на экран выводится содержимое чека с ККМ. Если компьютер обнаружит, что кассир перенес товар с ленты мимо сканера, но позиция в чеке не добавилась, это будет поводом обратить пристальное внимание на работу человека — вполне вероятно, налицо попытка провести «покупки» мимо кассы. 

Один из самых частых сценариев видеонаблюдения в отечественной практике — присмотр за работой сотрудников на производстве. Как только на фабрике появляется система видеонаблюдения, без участия человека распознающая недобросовестных рабочих, неторопливо распивающих чай за разговорами в рабочую смену, уровень выхода готовой продукции заметно повышается. 

---

Читайте также: Махинации на кассе: старые и новые способы, и варианты борьбы с ними

---

Цифровая необратимость

Наблюдение за сотрудниками, слежение за руками покупателей, распознавание клиентов в лицо — звучит, как мечта маркетолога и безопасника. И одновременно напоминает антиутопию, «Большого брата», заглядывающего туда, где мы не привыкли видеть чужих глаз. 

Хотим мы того или нет, но машинное зрение неизбежно придёт практически во все сферы жизни. Оно уже пришло в виде системы распознавания лиц на улицах Москвы с помощью 3 тысяч камер (а в скором будущем 160 тысяч). В виде рекламных щитов в Лондоне, выбирающих контент в соответствии с демографией прохожего. В виде контроля эмоций клиента во время обслуживания в нескольких отделениях Альфа-банка.

Машинное зрение способно превратить супермаркет с системой видеонаблюдения в неприступную для воров крепость, результаты работы которой порадуют маркетологов собранной аналитикой, а владельца магазина — растущей прибылью. 

Александр Храмов, 
руководитель направления видеоаналитики для ритейла и складов компании TRASSIR.