Fujitsu pone en el mercado una nueva solución que utiliza inteligencia artificial 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 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 realizado por la Universidad de Leicester del Reino Unido concluye que los retailers en Europa y EEUU que utilizan las cajas de autoservicio experimentan un aumento de facturación 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 busca ofrecer a los retailers ahorros de miles de millones de euros al año.
La solución funciona al agregar cámaras low-cost a las cajas de autoservicio existentes y usar IA para verificar los elementos escaneados
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 este mes de 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.
