Вебинар NtechLab о технологиях компьютерного зрения в ритейле привлек более 100 представителей индустрии

Вебинар NtechLab о технологиях компьютерного зрения в ритейле привлек более 100 представителей индустрии

Вебинар, проведённый компанией NtechLab, одним из мировых лидеров в области биометрических технологий, вызвал бурный интерес у представителей ритейл-индустрии России. Более 100 представителей крупнейших торговых сетей, принявших участие в онлайн-мероприятии, познакомились с новейшими технологическими решениями компании по применению распознавания лиц и силуэтов в сфере ритейла.

Представитель NtechLab, специалист по развитию бизнеса Евгений Егоров, рассказал аудитории об основных сценариях применения распознавания лиц в ритейле, таких как защита от мелких краж, сбор аналитики по посетителям магазинов, сегментированной по полу, возрасту, времени и продолжительности визита, учет рабочего времени сотрудников, а также сбор статистики по эмоциям посетителей, идентифицирующим удовлетворённость от посещения торговой точки.

Значительная часть вебинара была посвящена использованию технологий распознавания лиц во время пандемии. Представитель NtechLab рассказал об изменении портрета магазинного вора в связи с режимом карантина (информация о поле и возрасте шоплифтеров была получена с помощью алгоритма распознавания лиц NtechLab) и на нескольких реальных примерах продемонстрировал, что ношение медицинской маски не препятствует распознаванию лица человека.

«Благодаря защите от шоплифтеров с помощью технологий NtechLab компании из сферы ритейла избавляются до 75% потерь от краж, в среднем окупая внедрение решения за 2-4 месяца. В 2019 году благодаря распознаванию лиц ритейлерам удалось сохранить более 150 000 000 рублей,» — рассказал Евгений Егоров.

Презентация NtechLab вызвала живой отклик у представителей ритейл-индустрии, направивших ведущему десятки вопросов. Участников вебинара заинтересовала возможность создания единой базы воров в случае широкой территориальной распределённой магазинов сети, автоматизация программы лояльности, а также оценка степени удовлетворённости клиента с помощью данных системы распознавания лиц.

Источник: robogeek.ru