Come i sistemi di visione artificiale rilevano le frodi sui resi che sfuggono all’essere umano

Gestire i resi nel retail è come camminare su una fune. Da un lato, vorresti offrire un eccellente servizio clienti con resi fluidi che creano fedeltà e fiducia. Dall’altro lato, sei sempre alla ricerca di schemi di frode che si adattano più velocemente di quanto i metodi tradizionali possano fare.

Ogni giorno il tuo team elabora centinaia o migliaia di articoli restituiti, ognuno dei quali richiede decisioni rapide su autenticità, condizioni e legittimità. Nel frattempo, i truffatori diventano sempre più creativi, utilizzando tecniche avanzate che possono ingannare anche i dipendenti più esperti nei periodi di maggiore affluenza. La pressione a muoversi rapidamente nelle code di reso fa sì che spesso non si colgano i minuscoli segnali di frode, e queste piccole sviste si sommano a perdite significative.

La sfida non consiste solo nel catturare le frodi più evidenti, ma anche nell’individuare gli schemi sofisticati che sembrano legittimi in superficie, ma che seguono schemi che l’ispezione umana non è in grado di rilevare in modo coerente. È qui che i sistemi di visione artificiale per il rilevamento delle frodi hanno rivoluzionato il modo in cui i retailer si proteggono, mantenendo al contempo l’esperienza positiva del cliente che porta alla crescita aziendale.

Comprendere il funzionamento di questi sistemi e i tipi di frode che rilevano può aiutare i retailer a prendere decisioni informate per proteggere le proprie attività, senza creare attriti con i clienti legittimi.

Le frodi sui resi si sono evolute ben oltre il tentativo di restituire merce palesemente rubata. I truffatori di oggi utilizzano tecniche sofisticate che sfruttano i limiti dell’ispezione umana e le pressioni temporali degli affollati ambienti di vendita al dettaglio.

I più diffusi schemi di frode includono:

• Frode sugli scontrini: utilizzo di ricevute false, alterate o riciclate per restituire gli articoli rubati
• Wardrobing: acquisto di articoli con l’intento di utilizzarli temporaneamente e poi restituirli
• Cambio di prezzo: scambiare etichette o cartellini per restituire gli articoli a valori più alti
• Resi cross-retailer: restituire gli articoli acquistati da concorrenti o mercati online
• Manipolazione delle condizioni: danneggiare gli articoli dopo l’acquisto per rivendicare difetti e richiedere rimborsi
• Schemi di restituzione in blocco: sforzi coordinati per restituire grandi quantità di merce rubata

Tecniche avanzate che mirano alle limitazioni dell’essere umano:

• Sfruttamento dei tempi: puntare a periodi di maggiore affluenza in cui il personale è indaffarato
• Acquisti in negozio: identificando le sedi con personale meno esperto o sopraffatto
• Sofisticazione dei documenti: utilizzando ricevute e documenti d’identità falsi di alta qualità
• Ingegneria sociale: manipolando le emozioni del personale attraverso un comportamento aggressivo o simpatico

Queste tecniche hanno successo perché sfruttano la naturale tendenza umana alla fiducia, la pressione a mantenere gli standard del servizio clienti e la semplice realtà che l’attenzione umana ha dei limiti, soprattutto durante i periodi di picco quando i volumi dei risi aumentano.

I sistemi di visione artificiale per il rilevamento delle frodi basati sull’IA affrontano l’ispezione dei resi in modo fondamentalmente diverso rispetto agli operatori. Mentre l’essere umano si affida all’esperienza, all’intuizione e alla scansione visiva, i sistemi di IA analizzano più punti di dati contemporaneamente e li confrontano con vasti database di schemi di frode e resi legittimi.

Le capacità di visione dell’IA includono:

• Analisi multispettro: esame dei prodotti in varie condizioni di illuminazione e lunghezze d’onda
• Rilevamento microscopico dei dettagli: identificazione di alterazioni, schemi di usura e marcatori di autenticità.
• Confronto in tempo reale: confronto degli articoli restituiti con le specifiche originali del prodotto.
• Riconoscimento gli schemi: rilevamento di minuscoli segnali di manomissione o fabbricazione contraffatta.
• Analisi comportamentale: monitoraggio di insoliti schemi di reso da parte dei clienti e periodi di tempo.

La forza di questi sistemi risiede nella capacità di elaborare enormi quantità di dati visivi senza affaticamento, emozioni o pressioni sui tempi. Possono esaminare ogni articolo restituito con lo stesso livello di attenzione, indipendentemente da quanto sia affollato il negozio o da quanto persuasivo possa essere un cliente.

Gli algoritmi del machine learning migliorano continuamente le loro capacità di rilevamento analizzando con successo i casi di frode e i resi legittimi, creando modelli sempre più sofisticati in grado di individuare nuove tecniche di frode man mano che si presentano. Aziende leader nel campo della tecnologia di visione come Cognex continuano a far progredire queste capacità.

“I retailer che implementano sistemi di rilevamento delle frodi basati su IA e la visione artificiale intercettano generalmente un numero di resi fraudolenti molto superiore rispetto ai controlli effettuati solo dall’uomo”. 

La sofisticazione dei moderni sistemi di machine learning per il rilevamento delle frodi deriva dalla loro capacità di apprendere e adattarsi continuamente. A differenza dei sistemi basati su regole, che rilevano solo tipi di frode già noti, questi sistemi sviluppano una comprensione più sofisticata di ciò che costituisce uno schema normale rispetto a uno sospetto.

I vantaggi del deep learning includono:

• Riconoscimento di schemi complessi: identificando le relazioni minuscoli tra più variabili
• Apprendimento adattivo: migliorando la precisione durante l’elaborazione di un numero maggiore di resi
• Rilevamento delle anomalie: segnalando schemi insoliti che non corrispondono alle tipiche frodi o a resi legittimi
• Analisi multimodale: combinando dati visivi, testuali e comportamentali per una valutazione completa

Questi sistemi si distinguono nel rilevare sofisticati schemi di frode che gli operatori potrebbero non individuare, come ad esempio:

Minuscole alterazioni del prodotto che richiedono un esame microscopico per individuare una manomissione o una sostituzione dei componenti.

Capacità di riferimento incrociato che abbinano gli articoli restituiti a database di rapporti di merce rubata e prodotti contraffatti noti.

Analisi degli schemi comportamentali che identifica i clienti con storie di reso sospette in più sedi e periodi di tempo.

Abbiamo sviluppato diverse tecnologie che massimizzano l’efficacia del rilevamento basato sull’AI delle frodi, tra cui sistemi di visione avanzati in grado di autenticare i prodotti a livello di componenti, soluzioni intelligenti di codici a barre che rilevano la documentazione alterata o fraudolenta e piattaforme di machine learning che affinano continuamente gli algoritmi di rilevamento delle frodi sulla base di nuovi dati. 

Uno degli aspetti più potenti dei sistemi di visione IA è la loro capacità di eseguire il rilevamento delle anomalie che va oltre il semplice controllo basato su regole. Questi sistemi stabiliscono parametri di riferimento per i normali schemi di reso e segnalano le deviazioni che richiedono un’ulteriore verifica.

Il rilevamento delle anomalie si concentra su:

• Incoerenze nelle condizioni del prodotto: Articoli che mostrano gli schemi di usura incoerenti con l’uso dichiarato
• Mancata corrispondenza della documentazione: ricevute o packaging che non sono in linea con le caratteristiche del prodotto
• Anomalie temporali: resi effettuati non coerenti con i tipici schemi di comportamento del cliente
• Incongruenze geografiche: prodotti restituiti lontano dal punto vendita senza spiegazione logica
• Irregolarità del volume: clienti che restituiscono quantità insolitamente grandi di articoli specifici

Questo approccio individua schemi di frode che potrebbero ingannare l’ispezione umana perché non si adattano ai tipici schemi di frode ma rappresentano comunque attività sospette. Il sistema impara a riconoscere il normale comportamento dei clienti e segnala le eccezioni per effettuare ulteriori verifiche.

I sistemi di ispezione avanzati possono anche mettere in relazione i dati tra più punti di contatto, individuando i circuiti di frode che coordinano le restituzioni in diversi luoghi o periodi di tempo, cosa che sarebbe quasi impossibile da rilevare per gli operatori umani senza sofisticati strumenti di analisi dei dati. 

Uno degli aspetti più difficili delle frodi sui resi è quello di impedire la restituzione della merce rubata, soprattutto quando i truffatori dispongono di ricevute o documenti dall’aspetto valido. I sistemi di visione artificiale affrontano questa sfida grazie a più livelli di verifica che l’ispezione dell’essere umano non riesce a eguagliare. Ad esempio, i produttori di elettronica di fascia alta utilizzano l’imaging a raggi X con rilevamento di contraffazioni basato sull’IA per verificare che gli smartphone restituiti contengano componenti interni autentici piuttosto che custodie vuote o parti contraffatte.

La verifica avanzata include:

• Autenticazione dei prodotti: verifica delle caratteristiche di produzione e dei marcatori di qualità originali
• Analisi dello schema di usura: rilevamento degli articoli che mostrano un utilizzo appropriato rispetto alla data di acquisto dichiarata
• Integrità del packaging: identificazione di packaging risigillato o manipolato che suggerisce che si è verificato un furto
• Verifica dei componenti: garantire che tutte le parti e gli accessori siano originali e non modificati
• Controllo tra database: confronto degli articoli con i database delle merci rubate e i registri del produttore

Questi sistemi sono in grado di rilevare segnali minuscoli che indicano che la merce è stata rubata, come segni di rimozione di etichette di sicurezza, schemi di usura insoliti che suggeriscono una manipolazione di magazzino piuttosto che un acquisto al dettaglio, o combinazioni di componenti che non corrispondono a confezioni legittime per il retail.

La tecnologia consente inoltre la collaborazione in tempo reale con i database delle forze dell’ordine e segnala automaticamente gli articoli che corrispondono ai furti segnalati, aiutando i retailer a evitare di accettare inconsapevolmente della merce rubata. 

“Quando il personale può fidarsi del fatto che la tecnologia individua le frodi più sofisticate, potrà concentrarsi sulla fornitura di un servizio eccellente ai clienti legittimi, creando un’esperienza migliore per tutti”. 

L’implementazione del rilevamento delle frodi tramite visione con IA non richiede una revisione completa dei processi esistenti sui resi. I sistemi moderni si integrano perfettamente con gli attuali sistemi POS, le piattaforme di gestione dell’inventario e i flussi di lavoro del servizio clienti.

I vantaggi dell’integrazione includono:

• Integrazione fluida del flusso di lavoro: aggiungendo il rilevamento delle frodi senza rallentare le richieste di reso legittime
• Aumento del personale: fornendo ai dipendenti degli strumenti potenti piuttosto che sostituirli
• Avvisi in tempo reale: segnalando i resi sospetti per una revisione umana durante l’elaborazione automatica di quelli legittimi
• Capacità di documentazione: creando registri di controllo e prove per le indagini di prevenzione delle perdite.
• Implementazione scalabile: partendo dalle categorie ad alto rischio ed espandendo la copertura nel tempo

L’obiettivo è individuare la piccola percentuale di resi che richiedono un ulteriore controllo, semplificando al contempo il processo di tutti gli altri. 

I retailer che implementano sistemi di rilevamento frodi completi, basati su visione e IA riscontrano generalmente miglioramenti misurabili in diversi ambiti già nei primi mesi di utilizzo. 

I miglioramenti tipici includono:

• Tassi di rilevamento delle frodi: cattura un numero sostanzialmente maggiore di resi fraudolenti rispetto all’ispezione solo umana
• Riduzione dei falsi positivi: meno clienti legittimi segnalati in modo errato per un controllo aggiuntivo
• Efficienza di elaborazione: elaborazione complessiva dei resi più rapida nonostante ispezioni più approfondite
• Prevenzione delle perdite: riduzione significativa delle differenze di ammanco e delle differenze di inventario legate ai resi.
• Produttività del personale: i dipendenti possono concentrarsi sul servizio clienti piuttosto che sul rilevamento delle frodi

Il ritorno sull’investimento è spesso evidente in tempi brevi, in quanto il costo della tecnologia è in genere compensato dalle perdite di frodi evitate entro il primo anno. Oltre ai vantaggi finanziari diretti, i retailer vedono anche miglioramenti nell’accuratezza dell’inventario, nella soddisfazione dei clienti e nella fiducia dei dipendenti nella gestione dei resi. 

I sistemi di visione artificiale sono solo l’inizio del modo in cui l’intelligenza artificiale trasformerà la prevenzione delle frodi nel settore retail. Man mano che queste tecnologie continuano a evolversi, diventano sempre più sofisticate nel rilevare nuove tecniche di frode, mantenendo al contempo un’esperienza cliente fluida, fondamentale per il successo nel retail.

La combinazione di machine learning avanzato, analisi dei dati in tempo reale e completa ispezione visiva crea una potente difesa contro le frodi sui resi, in grado di adattarsi e migliorare nel tempo. Per i retailer che si trovano ad affrontare frodi sempre più sofisticate e frequenti, questi sistemi offrono la coerenza e l’accuratezza che l’ispezione umana da sola non è in grado di garantire.

L’investimento in tecnologie di rilevamento delle frodi basate sull’IA produce benefici non solo nella prevenzione delle perdite, ma anche nella maggiore fiducia ed efficienza che apporta alle attività di reso. Se il personale può contare sul fatto che la tecnologia intercetterà le frodi più sofisticate, allora può concentrarsi sull’offrire un servizio eccellente ai clienti legittimi, creando un’esperienza migliore per tutti, proteggendo al contempo l’azienda da perdite che minacciano la redditività e la crescita.