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EHI-Schätzungen zufolge summieren sich die Schäden durch Bandenkriminalität im Einzelhandel auf knapp eine Mrd. Euro jährlich
Foto: charfsinn86/adobe.stock.com

Mit KI gegen Bandenkriminalität im Handel

Die Bandenkriminalität nimmt stetig zu – europaweit. Die Schäden summieren sich EHI-Schätzungen zufolge allein im deutschen Einzelhandel auf knapp eine Mrd. Euro. Einzelhändler suchen nach Möglichkeiten, um Diebe frühzeitig zu identifizieren. KI-Lösungen können dabei helfen, doch die restriktive Rechtslage erschwert effektive Formen der Prävention.

Der Europäische Forschungsdienst warnte im vergangenen Jahr, dass die Bandenkriminalität in der gesamten Europäischen Union steigt. Die Gangster rekrutieren inzwischen häufiger sogar Minderjährige. Expert:innen gehen davon aus, dass die Netzwerke der Kriminellen daran arbeiten, ihre Reichweite und damit ihren Einfluss immer weiter zu vergrößern. Laut der aktuellen Statistik des Bundeskriminalamts beläuft sich der durch die organisierte Kriminalität verursachte Schaden allein in Deutschland auf 2,64 Mrd. Euro. Der kriminelle Ertrag beträgt 831,6 Mio. Euro.

Aktuell laufen über 600 Ermittlungsverfahren, wobei mehr als ein Drittel auf Rauschgiftkriminalität entfallen. EHI-Schätzungen zufolge summieren sich die Schäden durch Bandenkriminalität im Einzelhandel auf knapp eine Milliarde Euro jährlich. Die organisierten Kriminellen räumen vorzugsweise in Geschäften mit hoher Kundenfrequenz ab. Sie entwenden teilweise in großen Mengen zum Beispiel Spirituosen, Markenartikel, Parfüm oder Elektrowaren – alles, was sich schnell am Markt umsetzen lässt.

Niedrige Fehlerquote

Bei der technischen Prävention ist vieles möglich. Video- und Analyse-Lösungen filtern Bewegungsmuster und zeitliche Abläufe oder machen wiederkehrende Konstellationen sichtbar. Sie können auch Gesichter erkennen. „Das stellt heute keine große Herausforderung mehr da“, erklärt Thorsten Grimm, Key Account Manager End Customers DACH bei Axis Communications. Das Unternehmen selbst bietet jedoch keine eigene Analyse-Software zur Gesichtserkennung an, sondern stellt lediglich mit seiner Kamera-Hardware und der offenen „Axis Camera Application Platform“ (ACAP) die technische Basis bereit, auf der Partner entsprechende Analyse- Applikationen entwickeln und betreiben können. Die Technik identifiziert nahezu sicher, indem sie per Algorithmus biometrische Merkmale abgleicht. Das ist wichtig, weil nach Studien die Mehrheit der Diebe wieder kommt. Sie setzen sich über Hausverbote hinweg.

Die Komplexität des Themas macht es schwierig, fortschrittliche Mechanismen ein- und umzusetzen.

Kester Brands

Senior Business Development Manager, Hikvision Deutschland

Aber: Die Analyse-Tools sind (noch) nicht einsatzfähig. Zum einen wegen hoher rechtlicher Hürden. „Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und die Vorgaben des EU AI Acts schränken den Einsatz biometrischer Verfahren im Einzelhandel stark ein“, so Grimm. Biometrische Merkmale sind durch die Datenschutzrichtlinien geschützt. Echtzeitfernidentifizierung ist verboten. Die Unternehmen dürfen zwar zum Beispiel Hausverbote erteilen, diese aber in der Regel nicht automatisiert und per KI überwachen. Außerdem sind noch technische Hürden zu nehmen. „Die derzeit viel diskutierte vollautomatische Erkennung von Ladendiebstahl oder von verdächtigem Kundenverhalten durch KI ist im Einzelhandel aktuell nur sehr eingeschränkt skalierbar“, erklärt Thorsten Grimm. Die Gründe dafür liegen zum einen in einer hohen erforderlichen Rechenleistung entsprechender Analysen sowie in der Notwendigkeit, große Datenmengen in die Cloud zu übertragen.

„Das scheitert in deutschen Handelsstandorten bereits an begrenzten Bandbreiten“, so Grimm. Axis Communications bietet daher Kameras, die vorgefiltertes Bildmaterial sowie Metadaten bereitstellen können. Nachgelagerte, KI-gestützte Systeme verarbeiten die Daten weiter. „Durch diese Vorverarbeitung direkt auf der Kamera – „on the Edge“ – lässt sich der Rechenaufwand vor Ort deutlich reduzieren und gleichzeitig eine hohe Zuverlässigkeit sicherstellen“, erklärt Grimm. Seine Lösungen zeigt Axis auf der EuroShop 2026.

Das Thema ist komplex. Auch, weil das Boot der „Beteiligten“ immer voller wird. „Entsprechend schwierig gestaltet sich die Entscheidungsfindung, fortschrittliche Mechanismen ein- und umzusetzen“, sagt Kester Brands, Senior Business Development Manager Hikvision Deutschland. Das Verfahren beinhaltet unter anderem die Evaluierung aller Anforderungen und die funktionale Testung des Gesamtkonzeptes. „Ein langer Weg, bevor solche Lösungen in den Unternehmen in den Rollout gehen können.“ Hikvision zeigt auf der EuroShop 2026 seine Lösungen für den Handel, die auf der neuen „Guanlan large-scale AI“-Technologie basieren.

Die Gesichtserkennung mit Analyse-Software stellt heute keine große Herausforderung mehr dar.

Thorsten Grimm

Key Account Manager End Customers D-A-CH, Axis Communications

Ganzheitliches Präventionskonzept gefragt

Eine vollständig automatisierte und kontextbezogene Interpretation von auffälligem Verhalten ist technologisch wie organisatorisch möglich, aber anspruchsvoll. Axis fokussiert sich darauf, relevante Bilddaten und Ereignisse strukturiert zur Verfügung zu stellen, auf deren Basis spezialisierte KISysteme bestimmte Muster erkennen können – etwa ungewöhnlich lange Verweildauern oder wiederholte Zugriffe auf bestimmte Regalbereiche. Neben Axis und Hikvision zeigen weitere Austeller auf der Fachmesse EuroShop ihre Lösungen.

Zum Beispiel der irische Software-Anbieter Everseen, der unter anderem mit Diebold Nixdorf kooperiert und mit dessen Anwendung SB-Kasssen KI-gestützt überwacht werden. Interessant auch die Lösungen von Sensormatic Solutions. Diese ermöglichen es Händlern, über die KI-gestützte Cloud-Videoplattform „Solink“ Abläufe in ihren Filialen zu analysieren. Die KI-Anwendung von Gatekeeper Systems dagegen fokussiert die Echtzeit-Gesichtserkennung an Ladeneingängen. Sie identifiziert registrierte Personen beim Betreten des Geschäfts mithilfe zweier unabhängiger Algorithmen. Laut Gatekeeper nutzen drei der fünf größten US-Einzelhändler diese Lösung.

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