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RECONHECIMENTO FACIAL
REDUZ AS PERDAS NO VAREJO

AVALIAÇÃO DE CLIENTE

«Em um número significativo de roubos, conseguimos devolver dinheiro por mercadorias não pagas quando o ladrão reaparecia nas lojas da nossa rede, e não era necessário entrar em contato com a polícia. Assim, graças ao uso do sistema STOP-Shoplifter com o módulo de reconhecimento facial da NtechLab instalado, a rede de lojas „Podruzhka“ devolveu mais de 500 000 rublos por danos em 6 meses. No futuro, planejamos expandir o uso do sistema na maioria das lojas da rede.»

Vitaliy Sotnev
Chefe de Departamento de Segurança da rede de lojas «Podruzhka»

PROJETO EM NÚMEROS

Durante 6 meses de uso da solução, a rede de lojas «Podruzhka» deteve mais de 160 ladrões de lojas
mais de 50 lojas
estão equipadas com sistema de reconhecimento facial
160 ladrões de lojas
foram capturados durante 6 meses de uso do programa
mais de 500 000 rublos
é o valor dos danos devolvidos

RESULTADO DA COOPERAÇÃO

A empresa BIT com base na tecnologia de reconhecimento facial da NtechLab desenvolveu um produto «Stop Shop-lifter» com alta demanda para o varejo. O software é usado com sucesso nas grandes redes de varejo de toda a Rússia, incluindo dezenas de redes de lojas «Podruzhka», protegendo as lojas de clientes «esquecidos». Nos primeiros 6 meses de uso da solução nas lojas foi possível capturar mais de 160 ladrões e economizar mais de 500 000 rublos.

TOP-5 produtos que atraem ladrões de lojas na rede «Podruzhka»:

  • ferramentas de design de unhas
  • esmaltes
  • batom
  • óleos corporais e capilares
  • sombras
PARCEIRO

A rede de lojas de perfumes «Podruzhka» tem 224 pontos de venda em toda a Rússia.

A BIT, o desenvolvedor da solução «STOP-Shop-lifter» com base na tecnologia de reconhecimento facial para combater os roubos.

OBJETIVOS

Prevenir os roubos

Minimizar as perdas causadas por clientes desonestos
Obter uma ferramenta para resolução de conflitos antes do julgamento

SOLUÇÃO

Imagens de infratores feitas durante o roubo ou de um arquivo de vigilância são carregadas no sistema. O servidor do sistema em nuvem é integrado ao algoritmo de reconhecimento facial FindFace. Quando um comprador desonesto retorna a loja (de acordo com as estatísticas, isso acontece em pelo menos 50% dos casos), o software notifica a equipe de segurança da loja.

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