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Reconhecimento facial é aliado do varejo na retomada segura das atividades

Evitar fraudes e aumentar a segurança dos estabelecimentos é uma das maiores preocupações do varejo. Segundo estudos da ABRAS, GPP, Provar-FIA e Nielsen com dados coletados em 2020, cerca de 19,5% das perdas no varejo são provenientes de furtos externos e 15% de furtos internos. Mas, desde o início da pandemia de covid-19, os varejistas contam com mais um desafio: seguir todos os protocolos de segurança, adotar as medidas de distanciamento social e conscientizar seus clientes sobre o uso da máscara.

Com a reabertura gradual dos estabelecimentos comerciais diante de um novo cenário para o segmento, manter a segurança e frear a disseminação do vírus se faz ainda mais necessário para que aconteça a retomada do setor. O SAFR® (Secure Accurate Facial Recognition), uma plataforma de reconhecimento facial precisa e baseada em machine learning, arquitetada para escalar economicamente com alto desempenho e processamento rápido que detecta e combina milhões de rostos em tempo real se torna um dos principais aliados para ampliar as forças de combate ao vírus.

Segundo o Global Market Insights, em 2024, os investimentos de varejo em Inteligência Artificial excederão US$ 8 bilhões, que deverão ser aplicados em mais segurança para o consumidor que está buscando formas de se prevenir sem deixar de frequentar lojas e estabelecimentos. Segundo pesquisa da Opinion Box, em sua 5ª Edição 2020, 54% dos consumidores entrevistados disseram que buscam estabelecimentos que ofereçam cuidados de prevenção contra a covid-19 e 52% prezam por quem oferece mais opções de higiene para seus frequentadores. E entender essas necessidades a partir do seu comportamento de compra gera um percentual de vendas 85% maior do que os concorrentes, ainda segundo o Global Market Insights.

Os algoritmos do SAFR® fornecem ferramentas que permitem praticar o varejo seguro, monitorar a interação dos clientes com os pontos de venda, gerando mapas de calor, identificando pontos de alta densidade de pessoas, qual o corredor do estabelecimento está recebendo mais fluxo de frequentadores e em qual área eles passam maior tempo. Além disso, é possível manter um controle de acesso sem contato e ter uma melhor compreensão dos movimentos das pessoas em espaços fechados. Para os locais que o uso da máscara é obrigatório, por exemplo, o SAFR® pode indicar que uma pessoa está sem a máscara e a equipe de segurança que estiver operando pode agir rapidamente para que o cliente coloque o EPI, já que sua precisão de reconhecimento para faces no mundo real e, para esse contexto de pandemia, alcança 98,85% para rostos com máscaras.

O SAFR® ainda oferece uma arquitetura de sistema capaz de combinar vários computadores para trabalharem em conjunto, permitindo um cruzamento de dados de público frequentador de centros comerciais, lojas, shoppings, etc., elevando o padrão de análise e monitoramento dos ambientes em que está operando. Esse tipo de investigação do comportamento do consumidor, de forma totalmente anonimizada ou seja, sem nenhuma necessidade de dados pessoais ou privados, fornece insights para mudança de arquitetura das lojas, tráfego interno, maior permanência dentro do empreendimento, além de uma experiência mais abrangente com as marcas e produtos.

Sobre o SAFR®
SAFR® da RealNetworks (https://safrbrasil.com) é uma plataforma de visão computacional de alto desempenho. Com reconhecimento facial rápido, preciso e imparcial e recursos adicionais de IA baseados na face e na pessoa, o SAFR® aproveita o poder da IA para aprimorar a segurança e a conveniência para os clientes em todo o mundo. Especializado em acesso seguro sem toque, vigilância por vídeo em tempo real e autenticação de identidade digital, o SAFR é otimizado para ser executado em praticamente qualquer câmera ou dispositivo habilitado com câmera. Implantável como uma solução autônoma, integrada com os principais sistemas de gerenciamento de vídeo do mercado ou diretamente em dispositivos rodando na borda, o SAFR oferece maior consciência situacional e insights para melhorar a eficiência operacional.

Tags: learning, machine, RealNetworks, SAFR

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