Warenschwund an SB-Kassen vorbeugen mit künstliche Intelligenz

Self-Checkout Kassen werden im Einzelhandel immer beliebter, da sie den Kunden eine bequeme und effiziente Möglichkeit zum Einkaufen bieten. Eine der Herausforderungen für den Einzelhandel ist jedoch das Problem des Warenschwunds, das heißt des Verlusts von Warenbeständen aufgrund von Kundenfehlern, Diebstahl oder Betrug. Um dieses Problem zu lösen, entwickeln sich Technologien der künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Sehens und des maschinellen Lernens rasch zu leistungsfähigen Werkzeugen zur Vermeidung von Warenschwund in Self-Scanning-Systemen. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie diese Technologien den Einzelhandel revolutionieren und die Self-Scanning-Prozesse verändern können.

Verständnis von Warenschwund an Self-Scan-Kassen

Verluste an SB-Kassen können auf verschiedene Weisen entstehen. Der erste Faktor, der zum Schwund beiträgt, sind versehentliche Fehler, die Kunden beim Bezahlen machen. Denn im Gegensatz zu den Angestellten in den Geschäften sind die Kunden nicht professionell im Umgang mit den Kassensystemen geschult. Der zweite wichtige Faktor sind betrügerische Handlungen, wie das Überspringen von Scans, das Vertauschen von Barcodes, das Vertauschen von Produkten und andere Techniken.

Treffen Sie Grundmaβnahmen

Bei der Umstellung auf SB-Kassen können Einzelhändler eine Reihe von Grundmaßnahmen ergreifen, um den Schwund zu minimieren.

1. Treffen Sie sachkundige Entscheidungen über den Standort und die Anordnung des Self-Scan-Bereichs im Geschäft und stellen Sie sicher, dass es klare Sichtlinien für Self-Scan-Moderatoren und andere Mitarbeiter gibt.
2. Erwägen Sie den Einsatz von Eingangs und/oder Ausganganlagen im Self-Scanning-Bereich.
3. Installieren Sie ein Kameraüberwachungssystem, um die Kundenaktivitäten zu überwachen und auf Diebstahl zu prüfen.
4. Installation von Konfrontationsdisplays oder Konfrontationsspiegeln über den Self-Scan-Bereichen, damit die Kunden wissen, dass sie beobachtet werden
5. Installation von Sicherheitswaagen, um die Masse der gescannten Artikel mit der Masse der verpackten Artikel zu vergleichen
6. Installieren Sie vorzugsweise möglichst hochwertige bi-optische Scanner, um die Fehlerquote niedrig zu halten.
7. Stellen Sie sicher, dass die Kunden klare Anweisungen zur Benutzung des Self-Scans erhalten, um eine problemlose Kundenerfahrung zu gewährleisten und Frustrationen zu vermeiden.
8. Die aktive Betreuung durch gut geschultes Personal ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg des Self-Scan-Bereichs, nicht nur im Hinblick auf Akzeptanz und Service, sondern auch um Diebstahl und Betrug zu verhindern. Allein durch die Begrüßung wissen die Kunden, dass sie von einem Mitarbeiter gesehen werden, und regelmäßige Stichproben wirken präventiv
9. Reduzieren Sie die Anonymität, indem Sie die Kunden vor dem Self-Scanning ihre Kundenkarte scannen lassen
10. Verwendung von Soft-Tags oder RFiD-Tags bei hochwertigen Artikeln, die an der Self-Checkout-Kasse deaktiviert werden müssen

Die Anwendung dieser Methoden trägt wesentlich dazu bei, Verluste durch Diebstahl oder Betrug an der Self-Checkout-Kasse zu verhindern. Sie sind jedoch nicht immer zu 100 % wirksam bei der Erkennung und Verhinderung solcher Aktivitäten. Hier können KI, Computer Vision und maschinelles Lernen eine Rolle spielen, um die Dinge auf die nächste Stufe zu heben.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Self-Scanning-Systemen, fortschrittliche Algorithmen und Datenanalysetechniken einzusetzen, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. KI-Algorithmen können Muster, Unregelmäßigkeiten und verdächtige Verhaltensweisen erkennen, wodurch es einfacher wird, potenzielle Fälle von Schwund zu entdecken. Durch die Analyse großer Datenmengen, die von verschiedenen Quellen wie POS-Systemen, Sicherheitskameras und EAS-Etiketten (Electronic Article Surveillance) gesammelt werden, können KI-Systeme potenzielle Diebstahl- oder Betrugsfälle schnell erkennen.

Computer Vision in Self-Checkout-Kassen

Computer Vision spielt bei Self-Scanning-Systemen eine entscheidende Rolle, da sie Maschinen in die Lage versetzt, visuelle Informationen wahrzunehmen und zu verstehen. Mit Hilfe von Computer Vision können Self-Scanning-Systeme Produkte erkennen, Barcodes lesen und die Korrektheit der gekauften Artikel überprüfen. Bildverarbeitungsalgorithmen können Videobilder von Sicherheitskameras analysieren, um ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, z. B. Versuche, den Scanvorgang zu umgehen oder Diebstahl. Durch die Integration von Bildverarbeitungssystemen in Self-Scanning-Systeme kann der Einzelhandel die Verlustrate erheblich senken.

Maschinelles Lernen zur Erkennung von Verlusten

Algorithmen des maschinellen Lernens können trainiert werden, um Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, die mit Warenschwund verbunden sind. Diese Algorithmen können aus riesigen Datenmengen lernen, einschließlich historischer Transaktionsdaten, Videomaterial und Bestandsinformationen. Durch die ständige Analyse dieser Daten können die Modelle des maschinellen Lernens im Laufe der Zeit immer genauere Schwundmuster erkennen. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können sich auch an neue Techniken der Ladendiebe anpassen und so den Warenschwund noch wirksamer verhindern.

Erkennung betrügerischer Aktivitäten

KI, Computer Vision und maschinelle Lerntechnologien arbeiten zusammen, um betrügerische Aktivitäten in Self-Scanning-Systemen zu erkennen und zu verhindern. Computer-Vision-Algorithmen können die Bewegungen der Kunden verfolgen und analysieren und Aktionen wie das Überspringen von Scans, das Vertauschen von Artikeln oder das falsche Scannen von Barcodes erkennen. Diese Algorithmen können auch verdächtiges Verhalten erkennen, z. B. mehrere Versuche, denselben Artikel zu scannen, oder ungewöhnliche Muster beim Einpacken. Durch die Kombination von Computer Vision und maschinellem Lernen können Einzelhändler intelligente Systeme entwickeln, die potenzielle Betrugsfälle automatisch erkennen und kennzeichnen.

Warnungen und Interventionen in Echtzeit

KI-gesteuerte Self-Scanning-Kassensysteme können bei verdächtigen Aktivitäten Echtzeitwarnungen für das Verkaufspersonal oder die Verlustpräventionsteams erzeugen. Diese Warnmeldungen geben sofort Bescheid, so dass das Personal eingreifen und Diebstahl oder Betrug verhindern kann. Mit Hilfe von KI können die Mitarbeiter in den Geschäften schnell und effektiv reagieren, um Verluste zu minimieren und den Kunden einen sicheren Einkauf zu ermöglichen. Darüber hinaus können KI-Systeme umfassende Berichte und Analysen erstellen, die Einblicke in Muster rund um den Warenschwund geben und Bereiche mit Verbesserungspotenzial aufzeigen.

Verbesserung des Kundenerlebnisses

Während die Verhinderung von Warenschwund für Einzelhändler oberste Priorität hat, ist es genauso wichtig, den Kunden ein reibungsloses und angenehmes Einkaufserlebnis zu bieten. Darüber hinaus besteht ein gewisser Zusammenhang zwischen diesen beiden Aspekten, da ein reibungsloser Kassenvorgang ein positives Kundenerlebnis schafft, bei dem das Risiko von Betrug oder Diebstahl aus Frustration der Kunden stark reduziert wird. Technologien für künstliche Intelligenz, Computer Vision und maschinelles Lernen können das Kundenerlebnis optimieren, indem sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Check-out-Prozesses verbessern.

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet Einzelhändlern einige sehr leistungsfähige Werkzeuge, wenn es darum geht, Warenschwund an SB-Kassen zu reduzieren. KI ist jedoch kein Allheilmittel: Die Einführung von SB-Kassen in einer Einzelhandelsumgebung erfordert einen integrierten Ansatz zur Vermeidung von Warenschwund. Das bedeutet, dass zunächst einige grundlegende Maßnahmen zur Verringerung des Warenschwunds ergriffen werden müssen. Mit Hilfe von KI können Einzelhändler dann einen Schritt weiter gehen, indem sie es den Self-Scanning-Systemen ermöglichen, fortschrittliche Algorithmen und Datenanalyseverfahren einzusetzen, um die Genauigkeit und Effizienz des Self-Scanning-Prozesses zu verbessern und so den Schwund weiter zu verringern.