商贩
及早发现风险——在损失发生之前。
FootfallCam 识别高风险货架附近的异常购物行为，并突出显示以便日常工作人员注意。
这样一来，防损就变成了一种简单的日常标准操作程序，而不是被动的应对措施。
清晰、可操作的警报——直接发送给您的团队。
当行为升级时， FootfallCam 向商店的移动设备发送一段短视频，使用户能够快速、安全、明智地采取行动，而无需对抗或猜测。
所有相关行为——几分钟内即可搜索到。
FootfallCam 收集过去 14 天内所有相关的片段和路径，使调查快速、有条理且准确，无需花费数小时回放闭路电视录像。
人工智能盗窃检测
了解人工智能模型如何检测可疑行为并向工作人员发送警报。
可疑行为监控与预警
人工智能分析可检测贵重物品附近的徘徊、隐藏和可疑行为。实时警报可通知工作人员立即响应，防止事件升级。这种主动方法从被动的闭路电视监控转变为智能检测，在保护资产安全的同时，最大限度地减少误报，并提高整个零售运营的安保效率。
如何运作的？
面部识别用于屡犯警报
面部识别技术可在入店时识别已知的商店扒手，并立即向工作人员发出警报。这项主动措施可有效震慑惯犯，确保为顾客和员工提供更安全的环境。与现有闭路电视监控系统集成，使其可扩展且经济高效，帮助零售商减少盗窃，同时增强全店安全保障，提升顾客信心。
黑名单
零售商可以集中管理多个分支机构的犯罪者数据。一旦被标记，系统将自动在整个网络范围内识别犯罪者，防止利用位置漏洞。黑名单机制有效打击有组织的零售犯罪集团，确保所有门店都能及时了解情况，从而构建强大的协同防御机制，并减少整个零售链的重复损失。
内部盗窃检测
Centroid 通过分析视频流，标记员工的异常活动，例如未经交易进入收银机、库存处理不一致或未经授权进入限制区域。警报与出勤和访问日志关联，并集成到 SOP 中，确保调查系统化、谨慎化。透明的监控可以遏制不当行为，保护资产，并增强运营信任。
ePOS 审计
将视频与 ePOS 数据集成，可自动验证每笔销售、退款或作废。系统会突出显示差异、欺诈性退款或未按时付款的商品，并提供视频证据。自动审核可减少人工检查，加强财务控制，并为零售商提供有效保护，防止交易层面的欺诈和损耗。
案例分析
便利店
美容连锁店
时尚精品
便利店（实时提醒）
案例研究1
便利店（实时提醒）
市场问题
一家位于深夜公交车站附近的便利店经常发生抢劫案。店员无法预测案件何时发生，而监控录像也鲜少提供有效线索。
解决方案
FootfallCam每当顾客出现快速接近货架 → 快速拿取 → 立即离开的模式时，实时警报会将 5 秒钟的视频片段直接发送给收银员。
成果
员工们学会了通过简单的顾客沟通及时介入，两周内夜间盗窃未遂事件减少了42%。团队成员表示，在上晚班时，他们感到更安全、更有掌控感。
美容连锁（预防）
案例研究2
美容连锁（预防）
市场问题
一家美妆零售商的香水和护肤品类损耗率居高不下。盗窃行为十分隐蔽——长时间停留、反复触摸商品以及将商品成组摆放。
解决方案
FootfallCam该机构的预防清单列出了每天最常见的30种异常行为。工作人员被要求对被标记的人员进行问候并提供帮助。
成果
被动威慑使可疑行为减少了35%，损耗也显著下降，且未发生任何对抗事件。标准操作程序（SOP）已成为常规操作，每班员工只需花费5分钟时间。
时尚精品店（可追溯性）
案例研究3
时尚精品店（可追溯性）
市场问题
一家高档精品店经常发生昂贵服装失窃事件。传统的闭路电视监控系统使得调查进展缓慢且无法得出结论。
解决方案
FootfallCam14 天的可追溯性使 LP 工作人员能够筛选出与特定栏杆互动过的游客，并查看分类后的行为片段。
成果
几分钟之内，经理就发现了两周内反复出现的可疑标签更换模式。员工接受了重新培训，店铺布局得到改进，损耗也减少了。这家精品店避免了事态升级，最终没有演变成指控或警方介入。
常见问题
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