Marcelo Sturn explica como visão computacional, criptografia e análise de dados ajudam a prevenir fraudes, reduzir perdas e proteger as informações dos consumidores no varejo
O avanço das operações de autoatendimento no varejo tem ampliado os desafios relacionados à prevenção de fraudes, à redução de perdas e à proteção das informações dos consumidores. Com a incorporação da inteligência artificial (IA) e da visão computacional, novas tecnologias permitem monitorar transações, identificar possíveis irregularidades e automatizar processos de verificação, sem perder de vista os requisitos de segurança e privacidade.
Nesse contexto, a Diebold Nixdorf desenvolve soluções que utilizam análise de imagens e cruzamento de dados para acompanhar as operações de checkout e apoiar a identificação de situações suspeitas. Em entrevista ao Crypto ID, Marcelo Sturn, Head de Software de Retail da empresa no Brasil, explica como funciona essa arquitetura, os mecanismos de proteção das informações e a aplicação da IA na prevenção de perdas e na verificação de idade. O executivo também aborda os desafios de integração, confiabilidade dos algoritmos e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Sobre o Marcelo Sturn
Marcelo Sturn é Head de Software de Retail da Diebold Nixdorf no Brasil. Possui trajetória profissional iniciada na indústria química e experiência em tecnologia da informação, desenvolvimento de soluções de software, automação comercial e transformação digital do varejo. Ao longo da carreira, participou de projetos estratégicos de implantação e modernização de sistemas de frente de caixa, back-office e self-checkout, incluindo iniciativas para grandes redes varejistas, como Carrefour e Dia. Também atuou em projetos de desenvolvimento de software, integração de sistemas e implementação de soluções tecnológicas para operações de grande escala.
Leia a entrevista na íntegra!
Crypto ID: Segurança da informação, arquitetura, integração e geração de evidências: O Check&Go opera integrado à plataforma Vynamic Smart Vision Agnostic (VSVA), com processamento de imagens por meio de servidores GPU instalados nas lojas. Como essa arquitetura protege os dados e as comunicações entre câmeras, terminais, servidores e sistemas corporativos? Quais mecanismos de criptografia, autenticação, controle de acesso e segregação de ambientes são utilizados? A solução permite integração com sistemas de gestão e segurança já existentes no varejista? Em situações de suspeita de fraude ou incidentes de segurança, quais evidências digitais são geradas e preservadas, e como são asseguradas sua integridade, rastreabilidade, autenticidade e eventual utilização em auditorias, investigações internas ou perícias técnicas?
Marcelo Sturn: O Vynamic Smart Vision Agnostic (VSVA)possui um módulo de criptografia próprio que é utilizado na transmissão de dados e imagens entre o self-checkout e o Servidor GPU. As informações são conservadas no ambiente interno do Server GPU, que fica fisicamente dentro de cada loja. No caso da identificação de idade por imagem, a solução pede para que o cliente autorize a captação de imagem antes de iniciar o procedimento e aplicar o algoritmo. Todo o processo é altamente seguro, e temos também todas as garantias jurídicas que asseguram ao cliente nossa responsabilidade e sigilo das informações.
Em relação à integração com outros sistemas, de forma nativa a solução não permite integração com sistemas de gestão e segurança já existentes no varejista, justamente pela razão de ser um ambiente blindado e fechado a invasões. Nada impede que situações pontuais sejam discutidas com o cliente para personalizações nesse sentido.
Crypto ID: Verificação de idade, precisão da IA e conformidade com a LGPD: O recurso Age Verification utiliza algoritmos para estimar a idade do consumidor, segundo o release, sem armazenar informações pessoais. Como a tecnologia trata situações em que a estimativa está próxima do limite legal, quais são as taxas de erro e os critérios para exigir validação humana? Considerando que a análise envolve imagens faciais, quais medidas técnicas asseguram a privacidade, a não retenção de dados e a conformidade com a LGPD?
Marcelo Sturn: Toda e qualquer coleta de imagem facial é previamente autorizada pelo cliente sempre que a frente de caixa detecta a compra de um produto controlável, como bebidas alcoólicas. A imagem coletada serve única e exclusivamente para aquela compra. Isso significa que, uma vez fotografado, o cliente poderá passar novos produtos controlados sem necessidade de tirar uma fotografia a cada produto, pois o sistema controla o fluxo.
Caso o cliente não autorize a captura da imagem, imediatamente o fiscal de apoio da loja é acionado para checar se de fato o cliente possui maioridade exigida em lei para a compra desses produtos.
Em relação a precisão da apuração da idade, o sistema oferece alto um percentual de assertividade, acompanhado de uma recomendação positiva ou negativa em relação a maioridade do cliente. Esses dados podem ser tratados dentro da solução de frente de caixa, como o self-checkout, com parâmetros de ação para o prosseguimento da jornada ou a interrupção momentânea do atendimento para checagem do fiscal de apoio.
Em relação a confidencialidade, a foto coletada não é gravada no Server GPU e é eliminada tão logo a jornada de compra do cliente acaba.
Crypto ID: Prevenção de perdas, confiabilidade operacional e retorno do investimento: O recurso Shrink Reduction identifica possíveis irregularidades durante o checkout, como produtos não escaneados e substituição de códigos de barras. Como a solução diferencia tentativas de fraude de erros involuntários e controla falsos positivos? Quais indicadores de desempenho são disponibilizados ao varejista para avaliar a redução efetiva de perdas e o retorno do investimento? Além disso, quais são os requisitos de infraestrutura, manutenção e escalabilidade para implementar a tecnologia em redes com diferentes portes de loja?
Marcelo Sturn: A identificação de fraudes é feita por meio do cruzamento entre as imagens captadas pela câmera, que fica acima da altura do cliente, com os dados das vendas que são enviadas ao Server GPU. Esses dois caminhos que convergem em um ponto único permitem que a IA faça as análises de apuração de fraudes.
Em caso de identificação de qualquer sinal de fraude, o Vynamic Smart Vision Agnostic envia uma mensagem de erro ao fiscal de apoio, devidamente acompanhada de um pequeno filme que ilustra a ocorrência detectada para que ele tome a decisão que achar mais correta. A compra é momentaneamente parada para que a tomada de decisão parta do varejista sobre que medida tomar em seguida. A solução também pode mostrar uma mensagem na tela do terminal de autoatendimento para que o cliente tome conhecimento do erro em um escaneamento de produto, por exemplo, e possa refazê-lo.
Para acompanhar o desempenho da solução e avaliar os resultados do projeto, a solução dispõe de um módulo CRM que pode ser contratado pelo cliente. Esse módulo possibilita pesquisas sobre as ocorrências detectadas, níveis de eficácia da solução e apuração de percentuais que indiquem se os KPI´s definidos para o sucesso do projeto estão sendo atingidas.
Em relação aos requisitos de infraestrutura e implementação, a solução não exige aumento em itens de infraestrutura na base do cliente, com exceção de endereços IP’s, terminais de autoatendimento e caixa dotados de um suporte para acomodação das câmeras de prevenção de fraude e verificação de idade. Também não exige uma retaguarda técnica munida de recursos que analisam situações durante ou após a ocorrência. Essa é uma das grandes vantagens dessa solução, que se baseia 100% em IA.
Agradecimento
A Crypto ID agradece a Marcelo Sturn, Head de Software de Retail da Diebold Nixdorf no Brasil, pela disponibilidade e pelas contribuições à entrevista, que ampliam o debate sobre segurança da informação, inteligência artificial e proteção de dados nas operações de autoatendimento do varejo.
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