손실예방 위한 최선의 선택

>>>소매점 손실예방

비디오 내용 분석은 감시 분야에서는 물론 디지털 보조자의 역할을 할 수 있는 다양한 분야에서 적용범위가 확대되고 있다. 예를 들어, 소매점은 얼마나 많은 사람들이 기다리는지를 파악하고 상점 내에서 순환 패턴을 측정하며, 잃어버린 아이를 찾고 마케팅 배치의 효율성을 분석하기 위해 영상분석기능을 활용할 수 있다. 또한, 미끄러지거나 떨어지는 사고를 감시하고 물품의 운반과정을 지켜보기 위해 카메라를 배치할 수 있다.

영상분석기는 모든 종류의 행동을 기록하고, 감시하는 등 보조자처럼 일하도록 고안될 수 있는데, 이를 통해 소매점에서 가장 많은 이익을 거둘 수 있는 손실예방업무에서 탁월한 역할을 수행할 수 있다.

미국을 예로 들면 소매점에서의 재고손실액이 2006년 4천억 달러 이상이었고, 매년 증가하기 시작했다. 많은 연구에 따르면 도둑의 절반이 현금출납계 주변에서 일하는 직원들인 것으로 나타났다. 이로 인해 많은 소매점에서 돈을 가져가는 것을 감시하기 위해 영상분석기능을 채용한 시스템을 설치하고 있다.

그 사람이 차에서부터 그들의 제품을 반환 카운터에 가져왔는지 또는 상점 선반에 그것을 다시 올려놨는지, 손님이 근처에 없을 때 현금을 돌려놨는지, 직원들이 돈을 지불하지 않고 제품을 가지고 나가는지 등 영상분석기는 이런 손실을 예방할 수 있다.

<글: 권 준 기자 / Doug Marman(VideoIQ 사의 CTO)>

[월간 시큐리티월드 통권 제130호(info@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다