在全球新经济形势下，零售业的复苏与发展带来了行业的繁荣，但与此同时，偷盗问题依然是零售业面临的一大挑战。美国零售联合会发布的调查报告显示，2023年，美国零售商因商场偷盗损失了创纪录的1121亿美元，没有一家企业能够免受盗窃带来的影响。这一严峻形势迫切要求零售业采取更为有效的防损措施。传统的防损技术，如人工安保巡逻、闭路电视监控系统、安全门禁系统等，都存在明显的局限性。这些措施不仅覆盖范围有限，而且耗时耗力、识别效率低，漏检或误报等问题频发，难以适应日益复杂的安全威胁。因此，革新防损技术，引入AI技术已成为行业发展的必然趋势。

AI防损的优势

AI防损是一种利用人工智能技术来提升零售业安全性和降低损失的预防系统。它通过计算机视觉识别算法、大数据分析技术和物联网(IoT)设备等，实时分析摄像头捕捉的视频流，分析零售环境中的各类活动与行为，自动识别出盗窃或误操作行为。相较于传统防损措施，AI防损系统能够实现对店内环境实时监测、及时对可疑行为进行上报、更高的识别准确率，从而有效预防和减少因店内因偷窃或违规操作等行为造成的损失。

AI防损的优势主要体现在以下几个方面：

1. 7×24小时不间断监测识别：全天候不间断监测识别，大幅提升防损覆盖范围和响应速度，减少人为疏漏；

   
   

2. AI算法分析优化：提高检出率和检出效率，精准识别潜在的防损风险，实现高效的损失预防；

   
   

3. 改善顾客购物体验：减少在购物过程中因防损需求对顾客的干扰，让顾客在更安全和舒适的环境中购物，同时也提升了商店的服务质量和品牌形象；

   
   

4. 降低运营成本：减少了对人力的依赖，从而降低了运营成本;

   
   

5. 灵活可扩展性：可以根据商店的具体需求进行定制和扩展，支持与其他系统的集成，如库存管理系统、POS系统等，实现全面的智能化管理。

依托高度自动化和准确性的优势，AI防损系统能够助力零售商家实现更广范围的监控，更快速地识别可疑行为，大幅提高防损效率和准确性，从而有效减少零售业的经济损失, 并在激烈的市场竞争中获得显著的优势。

AI防损应用场景

在线下实体零售和传统商业数智化转型实践的过程中，AI防损技术已在不同领域不同场景下落地应用，体现了其在提升安全性和效率方面的重要价值：

1. 店内分析：通过AI视觉识别算法和智能摄像头实时监控店铺内的情况，自动识别并报警异常行为，如偷窃、破坏等，提升防损效果。

2. 收银管理：通过与POS系统集成，达到客流数据与销售数据的交叉检查，快速识别有人无单、有单无人的场景并及时提供预警。

3. 自助收银：超市行业通过AI防损技术降低自助收银场景的损失。实时监控收银过程，识别扫码疏漏、标签替换、扫码动作未识别、支付未完成等行为，减少由此造成的经济损失。

4. 退货管理：AI防损通过计算机视觉监控完整的退货流程，使用行为识别技术和视频回溯来预防内部盗窃和虚假退货，确保退货的准确性和安全性，减少经济损失。

5. 布局优化：它还可以通过分析历史数据和顾客游逛路线预测潜在的损耗点，提前采取措施，例如配置更多的安防资源或者调整店内布局等，减少偷盗发生的可能性。

6. 员工管理：建立完善的内部控制制度和规范操作流程，通过AI防损系统确保员工遵循相关规定，并对于排班制度进行合理优化，避免出现单人排班或者人手不足的发生，减少内部和外部损失的风险。

总体而言，AI防损技术通过其高度自动化和智能化的特性，为各种商业和公共场所提供了一种新的安全管理解决方案。它不仅减少了因盗窃等不法行为造成的直接损失，还通过智能分析帮助机构优化运营流程，提升服务质量和顾客体验。

文安智能AI防损一体化解决方案

文安智能作为深耕AI视觉技术的领军企业，专注于商业智能和数字化零售等行业的AI应用创新与落地，并在赋能实体零售数字化转型的过程中，将AI防损技术的进行了系统化落地。文安智能AI防损一体化解决方案，通过结合AI视觉算法、IoT设备和大数据分析技术，为零售行业提供了一套复合的技术方案，以降低运营损耗并提升管理效率。

该防损方案融合了文安智能成熟的客流统计及分析技术，能够对顾客游逛轨迹、停留时长进行监测，并对异常轨迹进行预警，提前防范潜在的安全风险。此外利用深度学习技术还能监测顾客与商品的交互，识别异常或可疑行为，提高预警的准确率，保护商家的财产特别是对于高价值物品的安全。

AI智能检测算法能够对顾客在自助结账区域的行为进行检测，对于漏扫、误扫、偷盗等行为进行实时预警。而且系统兼容性高、易部署，即装即用，能够与零售商店的收银系统进行集成，实时获取收银数据，从而将客流数据与商品销售记录进行二次比对，快速识别有人无单、有单无人，减少异常交易的发生。

文安智能AI防损一体化解决方案通过创新的技术应用，为零售商提供了一种低成本、高效率、易于部署的防损新选择，这不仅提高了商超防损的准确性和效率，还优化提升了零售商的整体运营管理水平，推动了零售行业的技术进步和智能化发展。