Fujitsu wraz z wiodącą europejską siecią hipermarketów testuje system wykorzystujący sztuczną inteligencję do zabezpieczenia systemów kas samoobsługowych. Straty jakie odnotowują retailerzy w systemach typu self-checkout są zazwyczaj dwa razy wyższe niż w wypadku kas obsługiwanych przez ludzi. Nowe rozwiązanie Fujitsu zapewni wygodną samoobsługę z punktu widzenia klienta jednoczeskie ograniczając ryzyko biznesowe po stronie właścicieli sieci handlowych.
Dzięki dodaniu do już istniejących kas samoobsługowych tanich kamer wideo i wykorzystaniu systemu Fujitsu opartego o sztuczną inteligencję, który służy do kontroli krzyżowej zeskanowanych produktów, powstał system znacząco obniżający odsetek nieuczciwie użytych kodów kreskowych. System zaprojektowany przez inżynierów Fujitsu porównuje obraz z zainstalowanych kamer z danymi przypisanymi do konkretnych kodów kreskowych.
Rozwiązanie to nie wymaga instalowania w kasach zaawansowanych procesorów graficznych, co znacząco ogranicza koszty dla retailerów. Zaprezentowane powyżej rozwiązanie jest już dostępne dla sieci handlowych działających w Polsce. W pierwszej fazie implementacji, system uczy się kluczowych cech wizualnych każdego produktu z oferty danego sklepu czy danej sieci. Dzięki temu jest on w stanie rozpoznać różnicę między drogim a tańszym produktem o tej samej wadze, nawet gdy kod kreskowy został przeniesiony z jednego produktu do drugiego. Jeśli oczekiwany wygląd przedmiotu nie pasuje do zeskanowanego kodu kreskowego, wówczas system kas samoobsługowych alarmuje obsługę sklepu i nie będzie dalej działał bez interwencji upoważnionego pracownika i sprawdzenia podejrzanych kodów. Fujitsu pracuje również nad dalszym rozwojem rozwiązania, tak aby umożliwiało ono wykrywanie także innych metod oszustw w handlu detalicznym.
Fujitsu prognozuje, że przyszłe zastosowanie AI przyczyni się do jeszcze większej wydajności całego łańcucha dostaw w handlu detalicznych, a kody kreskowe będą ewoluować od prostego wykazu jednostek magazynowych (SKU) do zawierania bardziej szczegółowych informacji, takich jak dane logistyczne i daty ważności. Pozyskując i analizując te dane, sprzedawcy detaliczni mogą zwiększyć efektywność śledzenia towarów, co skutkuje skróceniem i optymalizacją łańcuchów dostaw oraz zmniejszeniem strat związanych z zepsutymi produktami.
