Förlustprevention: AI revolutionerar upptäckten av stölder i butik
Förlustprevention är en central fråga för cheferna i butikskedjor, särskilt inom livsmedelshandel, byggvaruhandel och apotek. Enligt rapporten The Impact of Retail Theft & Violence från NRF ökade antalet snatterier med 93 % mellan 2019 och 2023, vilket avsevärt har ökat trycket på återförsäljarnas marginaler. Inför denna utveckling och den växande okända svinnet visar de traditionella säkerhetslösningarna sina begränsningar. Här kommer tekniken för att upptäcka riskfyllda gester med hjälp av videoanalys baserad på artificiell intelligens in i bilden, ett innovativt verktyg som gör förlustprevention till ett proaktivt och intelligent arbetssätt. Genom att i realtid analysera riskfyllda gester med hjälp av dedikerade GPU:er och AI-algoritmer flaggar lösningen riskfyllda situationer innan de leder till direkta förluster.
Denna stöldskyddsteknik nöjer sig inte med att upptäcka uppenbara stöldgester: den identifierar även tvetydiga gester som ofta förknippas med stöld. Programvaran för att upptäcka riskfyllda gester gör det möjligt för säkerhetsteamen att ingripa mer effektivt, utan att störa kundernas shoppingupplevelse. Genom att fokusera på situationer som verkligen innebär risk optimerar detekteringen de mänskliga resurserna och minskar förlusterna.
För cheferna innebär det bättre kontroll över förluster kopplade till okänt svinn och en konkret avkastning på investeringen tack vare automatisering. En teknik som förenar ekonomisk lönsamhet och operativ effektivitet.
Styr det okända svinnet med hjälp av data och beslutsfattande i realtid
Utöver säkerheten bidrar detekteringen av riskfyllda gester till en övergripande effektivisering av verksamheten. Genom att samla in data kontinuerligt ger de intelligenta lösningarna en helt ny insyn i dynamiken i butiken. Cheferna kan därmed identifiera känsliga zoner, justera kundflödena, omplacera personal och förbättra placeringen i avdelningarna för att minska möjligheterna till stöld. Arbetet från Loss Prevention Research Council (LPRC) bekräftar att detta vetenskapligt grundade arbetssätt är effektivt för att stärka skyddet av tillgångar i butik.
Det gör det inte bara möjligt att stärka förlustpreventionen, utan också att optimera personalkostnaderna och finjustera merchandisingstrategierna. Cheferna får konkreta verktyg för att fatta välgrundade beslut, baserade på verkliga data och inte på antaganden. Som rapporten The State of AI 2025 från McKinsey understryker använder 88 % av organisationerna redan AI i minst en verksamhetsfunktion. Detaljhandeln är inget undantag, och förlustprevention är ett område där avkastningen på investeringen är särskilt påtaglig.
Detta datadrivna arbetssätt gör det också möjligt att fastställa mer relevanta nyckeltal (KPI) för säkerhet och att följa deras utveckling över tid, vilket ger en agil och flexibel styrning av preventionsstrategin.
Icke-påträngande säkerhet: skydda tillgångarna utan att försämra kundupplevelsen
En av de största fördelarna med intelligenta detekteringslösningar är att de inte är påträngande. Till skillnad från påträngande metoder, som kroppsvisitering eller säkerhetsvakter som envist finns på plats i gångarna, fungerar tekniken för gestanalys utan att störa kunderna. Den stärker säkerheten utan att försämra atmosfären i butiken. I de mest avancerade lösningarna sker videoanalysen i hög upplösning på dedikerade GPU:er, vilket gör det möjligt att fånga detaljer som lösningar med låg upplösning helt enkelt inte kan urskilja, en avgörande faktor för detekteringens tillförlitlighet.
För butikskedjor som satsar på kundlojalitet är det en stor konkurrensfördel. Genom att skydda tillgångarna utan att äventyra shoppingupplevelsen undviker lösningen spänningar och obehag för kunderna, samtidigt som den kontinuerligt analyserar riskfyllda gester. Samspelet mellan artificiell intelligens och säkerhetspersonal gör det just möjligt att kombinera AI:ns snabba detektering med människans omdöme för ett lämpligt bemötande.
Sammanfattningsvis blir säkerheten en icke-påträngande men väsentlig del av kundresan, som stärker varumärkesbilden och bidrar till en lugn atmosfär i hela butiksnätverket.
Mot en agil och mätbar strategi för förlustprevention
Cheferna för butiksnätverk vet att det inte längre räcker att reagera: man måste föregripa. Genom att integrera en lösning för att upptäcka riskfyllda gester baserad på AI skaffar de sig ett strategiskt verktyg som kan utveckla deras modell för hantering av förluster mot större precision, smidighet och intelligens. Snabbheten är avgörande: de mest högpresterande lösningarna, som Oxanias, skickar automatiskt larmet mindre än 10 sekunder efter att en riskfylld gest har upptäckts, utan mänskligt ingripande: en avgörande fördel som gör att teamen på plats kan reagera i rätt ögonblick.
Kombinationen av expertis inom datorseende och en djup förståelse för detaljhandelns utmaningar gör det möjligt att erbjuda lösningar som är anpassade för de komplexa miljöerna i stormarknader, apotek och byggvaruhus. Dessa tekniker är enkla att integrera med befintliga kameror och anpassar sig efter varje kedjas särdrag, samtidigt som de garanterar mätbara resultat. Enligt forskning från ECR Retail Loss Group har förlusterna i butik i genomsnitt ökat med en tredjedel jämfört med nivåerna före pandemin, ett konstaterande som gör det ännu mer brådskande att ta till sig dessa verktyg.
Tekniken för att upptäcka riskfyllda gester blir därmed en verklig accelerator för operativ prestanda, en värdefull tillgång för att effektivisera resurserna, förbättra kundnöjdheten och säkra intäkterna på lång sikt.
