Fraud prevention i fraud detection w branży retail

This post is also available in: English

Jak wskazuje raport Sensormatic Shrink Index, oszustwa w handlu są bardzo powszechne, a inwestycja w narzędzia minimalizujące ich odsetek w przestrzeni sklepowej ma naprawdę głęboki sens. Rynek rozwiązań klasy fraud prevention i fraud detection rozwija się coraz mocniej. Pytanie jednak, jak zapobiegać oszustwom i które rozwiązanie sprawdzi się w tym celu najlepiej?

Jak zapobiegać oszustwom?

Bartłomiej Łatka, Dyrektor Sprzedaży w Euvic IT

Aby zapobiegać oszustwom, a tym samym zmniejszyć ich skalę, trzeba przede wszystkim poznać ich źródła, a następnie dobrać adekwatne do nich środki przeciwdziałania. Raport Sensormatic wskazuje, że ponad połowa oszustw w handlu zachodzi w przestrzeni sklepowej, a aż jedna czwarta odbywa się przy współudziale pracowników sklepu. Ponieważ jednak nadzór powierzchni sklepowej przez pracowników ochrony jest bardzo kosztowny, właściciele sklepów coraz częściej kierują swoje myśli w stronę zabezpieczeń technicznych. Zabezpieczenia techniczne aż dla 62% badanych stanowią obszar kluczowych inwestycji, podczas gdy tylko 10% respondentów przyznaje, że w ogóle nie inwestuje w tego typu środki ochrony. Zapobiegać oszustwom można na trzy sposoby.

Po pierwsze dzięki monitoringowi. Klienci wiedzą, że w każdym sklepie są bacznie obserwowani przez kamery. Wprawni złodzieje wiedzą jednak, że efektywna obserwacja obrazu z wielu kamer jednocześnie jest niemożliwa. W małych sklepach typu convenience kamer jest przynajmniej kilka, w supermarketach – kilkanaście, a w hipermarketach – ponad 100. Co więcej, ze względów technicznych mało realne jest także przeglądanie tysięcy godzin nagrań post factum. Na przykładzie sieci sklepów Żabka – 4 kamery zainstalowane w jednym sklepie, nagrywające przez 17 godzin dziennie, to 340 godzin nagrań tygodniowo. W skali miesiąca czy roku ta liczba staje się naprawdę imponująca.

Po drugie dzięki analizie danych z systemów kasowych. Jak widać na poniższym wykresie, z danych pochodzących głównie z systemów kasowych i płatniczych, można wyciągnąć naprawdę wiele.

Source: Sensormatic Shrink Index, 2020

Tylko co dalej? Załóżmy, że udało nam się zidentyfikować wzorzec, według którego ten sam klient (to samo ID karty kredytowej) raz dziennie otrzymuje na kartę zwrot niewielkich kwot z tytułu reklamacji. Fraud? Niekoniecznie. Albo w innym przypadku – co miesiąc ze sklepu w jakiś sposób kradzionych jest 10 butelek konkretnego rodzaju whisky. Monitoring nie wskazuje niczego podejrzanego, ale stany magazynowe mówią same za siebie. Fraud? Bez dodatkowych danych nie jesteśmy w stanie tego ostatecznie stwierdzić, a co najważniejsze – udowodnić. Nie wiemy w jaki sposób ginie towar, kto jest za to odpowiedzialny i czy nie jest w to zamieszany nasz własny kasjer. Jak więc widać, same dane, to jednak nie wszystko.

Po trzecie – dzięki wykorzystywanej zarówno w systemach CCTV jak i w narzędziach wykrywania oszustw sztucznej inteligencji, pozwalającej wykrywać podejrzane zachowania. Kamery w sposób automatyczny liczą klientów, identyfikują czy w określonych godzinach ktoś nie pojawił się w zakazanej strefie, sprawdzają czy kasjer nie opuszcza stanowiska pracy. Z kolei systemy BI wychwytują powtarzające się reklamacje i niedokończone transakcje kartą i w ten sposób, spośród wielu danych typują te sytuacje, które wymagają szczególnej uwagi i podjęcia odpowiednich kroków prewencyjnych.

Fraud prevention i fraud protection na miarę potrzeb współczesnego biznesu

Wszystkie opisane powyżej elementy łączy w sobie rozwiązanie opracowane przez Euvic i March Networks. Narzędzie to, co do zasady jest zaawansowanym rozwiązaniem klasy fraud detection. Jego wykorzystanie powoduje jednak, że zarówno pracownicy jak i klienci uświadamiają sobie, że podejrzane zdarzenia są monitorowane, co sprawia, że mimowolnie zaczyna ono pełnić również funkcję systemu klasy fraud prevention.

Jak to działa ono w praktyce? Na poziomie sklepu, kamery wyposażone w oprogramowanie wyspecjalizowane w wykrywaniu oszustw oraz moduł sztucznej inteligencji, zapisują w rejestratorze dokładnie sparametryzowany obraz, typując przy tym fragmenty nagrań, w których AI wykryło podejrzane zachowania.

Równolegle, ta sama sztuczna inteligencja analizuje dane z systemu kasowego, oznaczając transakcje, które z definicji wymagają uwagi (np. zwroty czy zakup alkoholu) oraz transakcje, które w powiązaniu z danymi wizyjnymi są potencjalnie ryzykowne (np. zwrot towaru i brak klienta przy kasie).

Takie transakcje raportowane są np. do kierownika sklepu, dyrektora regionalnego lub zespołu Konsultantów Śledczych, którzy dodatkowo przeglądają zdarzenia i oceniają je pod kątem potencjalnych oszustw.

Jak taki przegląd wygląda? Konsultant (osoba doświadczona w wykrywaniu i analizowaniu oszustw sklepowych) przegląda transakcje i ogląda odpowiadający im zapis z kamer. Ocenia poziom prawdopodobieństwa dokonania oszustwa, sprawdza możliwość współudziału pracownika sklepu w takim zdarzeniu i identyfikuje potencjalne wzorce, które wykorzystywane są jako podstawa do działań prewencyjnych, również w innych sklepach.

W czym tkwi unikatowość tego rozwiązania? Wykorzystana w nim sztuczna inteligencja pozwala łączyć dane z dwóch różnych światów (obraz i dane transakcyjne), zapewnia narzędzia umożliwiające podejmowanie działań na każdym poziomie (sklep, region, centrala) a także gwarantuje zdalne wsparcie eksperckie w obszarze oszustw sklepowych.

Platforma March Networks z jednej strony umożliwia podłączanie do systemu nadzoru istniejących już kamer, a z drugiej pozwala bezpiecznie zarządzać obrazami CCTV oraz danymi na poziomie dowolnie złożonych struktur organizacyjnych.

Podsumowanie

Inwestycja w systemy typu fraud prevention i fraud protection ma kluczowe znaczenie dla funkcjonowania całego przedsiębiorstwa. Jak bowiem wskazuje jeden z ajentów Żabki w wywiadzie udzielonym Kulturze Liberalnej, oszustwa i to właśnie często te, dokonywane przez własnych pracowników, mogą doprowadzić przedsiębiorstwo nawet do bankructwa.

Biorąc pod uwagę koszty, które trzeba ponieść wdrażając tego typu systemy oraz koszty, których to wdrożenie pozwoli uniknąć zdecydowanie mogę stwierdzić, że jest to “gra warta świeczki”.

Zostaw komentarz

Twoj adres e-mail nie bedzie opublikowany.