Fujitsu utiliza la IA para reducir el fraude en las cajas de autoservicio del sector Retail

Fujitsu anuncia hoy una nueva solución que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para reducir el fraude en las cajas de autoservicio de los supermercados, donde las pérdidas suelen duplicar el doble que en los registros manipulados. La multinacional se ha asociado con un minorista de hipermercados líder en Europa para co-crear y probar la tecnología, lo que representa un paso significativo hacia las tiendas sin cajeros.

La solución funciona al agregar cámaras low-cost a las cajas de autoservicio existentes y usar IA para verificar los elementos escaneados, lo que ayuda a detectar y prevenir el uso fraudulento de códigos de barras por parte de los consumidores. Un estudio a gran escala realizado por la Universidad de Leicester del Reino Unido, concluyó que los retailers en Europa y EE.UU que utilizan las cajas de autoservicio experimentan una tasa de aumento en la tienda de casi el doble en comparación con la facturación tradicional. Al reducir el fraude en el pago de autoservicio, la nueva tecnología de Fujitsu tiene el potencial de ofrecer a los retailers ahorros de miles de millones de euros al año.

Desarrollada en el Centro de Excelencia IA de Fujitsu en Paris-Saclay en Francia, la nueva solución para la prevención del fraude basada en la IA, que forma parte del portfolio de Fujitsu Zinrai de soluciones de inteligencia artificial, ha sido creada para ayudar a los minoristas a reducir las pérdidas en los cajeros de autoservicio. La tecnología complementa los existentes self-checkout por la comprobación cruzada del escaneo del código de barras de los clientes con las imágenes de las cámaras ajustadas a los escáneres ya existentes. Es capaz de identificar desajustes sin el coste y la complejidad de agregar unidades de procesamiento gráfico (GPU) a cada proceso de pago, reduciendo sustancialmente el coste total de propiedad y aumentando notablemente el retorno de la inversión.

Después de los workshops iniciales con un retailer de hipermercados europeo líder en diciembre de 2018, se programa una prueba piloto para enero de 2019. Seguirá una etapa de aprendizaje automático, en la que el sistema aprende las características visuales claves de cualquier artículo presentado en la caja y puede diferenciar entre un artículo costoso y uno de menor precio con el mismo peso, incluso cuando un código de barras se transfiere de un artículo a otro. Si la apariencia esperada de un artículo no coincide con el código de barras escaneado, el self-checkout realiza una llamada para una intervención y verificación manual.

Fujitsu espera que la aplicación futura de IA cree eficiencias aún mayores en toda la cadena de suministro de los retailers, con los códigos de barras que evolucionan de una simple lista de SKU (stock keeping unit) a información más detallada, como datos de logística o fechas de vencimiento. Al extraer y analizar estos datos, los minoristas pueden aumentar la eficiencia del rastreo de productos, lo que aporta en poco tiempo una mayor efectividad en las cadenas de suministro y una reducción de pérdidas por productos en mal estado.

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1- Un estudio de autocomprobaciones con escáneres de mano, conducted by the University of Leicester en UK, encontró evidencias de robos en tiendas generalizados. Fueron realizados sobre casi 12 millones de compras, de las cuales un millón fueron auditados en mayor detalle, en los principales centros belgas, británicos, holandeses y estadounidenses. Los investigadores descubrieron que la introducción de cajeros de autoservicio elevó la tasa de pérdida de un 122 por ciento a un promedio de 3.9 por ciento de la facturación. Los analistas de IGD estiman que el mercado minorista europeo de alimentación tiene una facturación de casi 2 billones de euros, lo que implica un ahorro potencial de aproximadamente 80.000 millones de euros.

2- Fujitsu’s AI CoE was opened in September 2017 en el Centro de Noviografía Drahi en París-Saclay, por la incubadora de la Ecole Polytechnique, basándose en un acuerdo establecido en 2016.