De reativo a proativo: como a IA está transformando a prevenção de perdas

Dados de pesquisa revelam que os furtos custaram aos varejistas mais de US$ 121 bilhões em receita bruta no ano passado, e especialistas preveem que esse número chegará a mais de US$ 150 bilhões até 2026. Além disso, os varejistas relataram um aumento de 93% no número de furtos em lojas e de 90% na receita não arrecadada nos últimos cinco anos. Essas descobertas ressaltam a magnitude das perdas que o setor já absorveu e o imperativo estratégico de abordar esse problema de forma decisiva.

No modelo tradicional de varejo, as perdas ocorriam de formas previsíveis, como furtos em lojas, roubo por funcionários, falhas de processo, erros administrativos e deterioração de estoque. Hoje, agentes maliciosos estão usando IA para identificar vulnerabilidades de sistemas, burlar medidas de segurança e lançar ataques que podem resultar em consequências devastadoras.

Por exemplo, bots com IA estão coletando dados de clientes, testando credenciais roubadas e derrubando sites. Criminosos cibernéticos estão usando inteligência artificial para criar perfis falsos online e cometer fraudes em larga escala.

Agentes maliciosos estão adulterando a cadeia de suprimentos, infiltrando-se em sistemas de faturamento e comunicação para gerar faturas fraudulentas e redirecionar remessas. Hackers estão injetando código malicioso em formulários de pagamento de sites para roubar dados de cartões de crédito e informações pessoais.

Não é possível prevenir esses tipos de ataques usando tecnologias tradicionais, pois os criminosos podem explorar facilmente a rigidez, a adaptabilidade limitada e os longos tempos de resposta inerentes a essa abordagem.

Para solucionar esse problema, a IHL apresenta uma estrutura de quatro partes para análises de varejo baseadas em IA começando com a descritiva (o que aconteceu), a diagnóstica (por que aconteceu), a preditiva (o que poderia acontecer) e a prescritiva (o que deve acontecer em seguida). A pesquisa mostra que os varejistas que utilizam análises preditivas e prescritivas estão superando significativamente os concorrentes que usam métodos tradicionais para prevenção de perdas.

Implementando análises baseadas em IA

Quando se trata de prevenção de perdas no varejo, as análises baseadas em IA ajudam você a ir além das estratégias reativas e a implementar abordagens proativas e preditivas que geram melhores resultados.

A IA integra perfeitamente dados de uma ampla gama de fontes, como sistemas de ponto de venda (PDV), videovigilância, gestão de estoque, registros de acesso de funcionários, feeds de dados externos e muito mais. Como você pode visualizar a interação desses fatores, obtém uma visão holística de suas operações e possibilita a tomada de decisões orientada por dados.

As soluções baseadas em IA podem monitorar continuamente transações e atividades, sinalizando comportamentos suspeitos em tempo real. Como suas ferramentas de análise podem detectar e remediar furtos assim que ocorrem, você pode evitar perdas antes que elas se agravem.

Utilizando reconhecimento de padrões com inteligência artificial (IA), você pode analisar dados transacionais para detectar fraudes. Com um algoritmo capaz de lidar com grandes volumes de dados, sua solução pode identificar esquemas complexos envolvendo múltiplas contas e transações. Para clientes individuais, você pode estabelecer padrões básicos e automatizar alertas quando surgirem desvios, como gastos incomuns ou outras anomalias.

A análise preditiva analisa dados históricos para identificar padrões e prever riscos potenciais, permitindo que você antecipe e previna perdas antes que elas aconteçam. Por exemplo, imagine que sua solução detecte um padrão que mostre um aumento de 30% nas perdas de estoque em lojas com grande número de funcionários temporários durante a temporada de festas de fim de ano. Como a tecnologia consegue identificar lojas e períodos específicos que se encaixam nesse padrão, você pode implementar medidas de segurança direcionadas para reduzir as perdas de forma proativa.

Aproveitando a IA generativa

A IA generativa refere-se a um tipo de inteligência artificial que gera novos conteúdos com base em dados de entrada e utiliza aprendizado de máquina para analisar padrões e gerar resultados realistas. Esses modelos são treinados com diversos tipos de dados, como áudio, imagens e texto, e aprendem a interpretar padrões nos dados. Quando solicitados, os modelos de IA generativa podem usar seu conhecimento para fornecer novo conteúdo.

A tecnologia se integra às medidas de segurança existentes no varejo de diversas maneiras para aprimorar suas capacidades e eficácia. Por exemplo, a IA generativa melhora os sistemas de circuito fechado de televisão (CFTV) existentes, ampliando os recursos de análise de vídeo, permitindo detectar movimentos incomuns, identificar potenciais ladrões e capturar infratores conhecidos em tempo real. Ela também se integra a medidas de segurança biométricas, como reconhecimento facial, para garantir que apenas pessoal autorizado possa acessar áreas restritas, minimizando o risco de furtos internos.

Para a gestão de estoque, a IA generativa analisa dados de sistemas de PDV para revelar padrões de transações suspeitas que indicam fraude no caixa. A tecnologia também se integra a sistemas de rastreamento para estabelecer visibilidade em tempo real dos níveis de estoque, prevenindo perdas relacionadas à falta ou excesso de estoque.

A IA generativa pode se integrar a hardware existente, como sensores de portas, janelas e movimento, para aprimorar sistemas de detecção de intrusão, e melhorias na interface do usuário tornam essas ferramentas mais responsivas e intuitivas. Aproveitando esses recursos, você pode criar uma estratégia de prevenção de perdas mais eficiente que protege ativos e melhora a segurança geral.

Implementando IA para prevenção de perdas

Quando estiver pronto para propor soluções de prevenção de perdas baseadas em IA, comece definindo os objetivos e os detalhes dos casos de uso que se aplicam ao seu negócio.

Em seguida, avalie sua infraestrutura atual, o que envolve a avaliação de seus sistemas de segurança existentes. Você também precisará identificar possíveis pontos de integração para tecnologias de IA, como gerenciamento de controle de acesso, da cadeia de suprimentos ou análise do comportamento do cliente.

Após concluir sua avaliação, colete e prepare seus dados — isso envolve reunir informações históricas (por exemplo, imagens de segurança, transações e estoque). A qualidade e a integridade dos seus conjuntos de dados impactarão diretamente o desempenho e a conformidade com os requisitos regulatórios, portanto, é importante priorizar essa etapa.

Ao selecionar uma solução que melhor se alinhe aos seus casos de uso, considere modelos de IA tradicionais e generativos (por exemplo, análise preditiva para detecção de fraudes ou IA generativa para reconhecimento de padrões). A partir daí, adapte e treine os modelos escolhidos usando dados históricos para melhorar a precisão.

Para integrar seus modelos aos sistemas existentes, desenvolva APIs ou plug-ins para incorporar a IA aos aplicativos atuais e garantir uma integração perfeita com sistemas essenciais, como CFTV, PDV e sistemas de estoque. Em seguida, implemente o monitoramento em tempo real, que envolve a análise contínua dos fluxos de dados e a configuração de alertas para atividades suspeitas.

Estabeleça medidas de segurança, o que exige a implementação de protocolos robustos de proteção de dados e a configuração de controles de acesso e autenticação de usuários para as ferramentas de IA. Depois, teste e valide realizando testes completos em um ambiente controlado e avaliando o desempenho da IA ??em relação a benchmarks estabelecidos.

Quando você estiver confiante e preparado, é hora de treinar a equipe. Isso envolve capacitar os funcionários sobre as novas medidas de prevenção de perdas aprimoradas por IA e implementar o sistema em fases, começando com projetos-piloto. Você precisará avaliar continuamente o desempenho do seu sistema de IA e refinar os modelos com base em padrões de ameaças emergentes e novos dados.

Para garantir a conformidade e o uso ético, revise regularmente o uso da IA ??em relação aos padrões legais e éticos e atualize as políticas para abordar a evolução das capacidades e regulamentações da IA. Seguindo essa metodologia, você poderá implementar com sucesso IA e IA generativa para prevenção de perdas, reduzindo as quebras de estoque e melhorando a eficiência operacional.

Ram Venkataraman é o CEO da Kibo, onde utiliza seus mais de 25 anos de experiência na indústria de software para impulsionar o crescimento e o sucesso da empresa. Sua filosofia de liderança se concentra em promover o bem-estar individual e da equipe, servindo com paixão funcionários, clientes e parceiros. A carreira de Ram abrange um amplo espectro de funções, desde a orientação de startups com recursos próprios até a gestão de áreas estratégicas em empresas de capital aberto. Antes de ingressar na Kibo, ele foi CTO da plataforma de pagamentos NCR, demonstrando sua profunda expertise em tecnologia e desenvolvimento de produtos.