在新零售理念潜移默化的影响下，商家愈发追求效率和用户体验。他们积极引进新的技术和设备，以减少人工参与，压缩人力成本并营造尽量开放自由的用户体验。在此背景下，自助收银技术得到了迅速普及。调查显示，66%的消费者均对自助收银技术表示认可。另一项数据显示，自助收银设备在全球的年复合增长率高达15.3%，势头十分迅猛。

然而，自助收银设备提升效率并改善用户体验的同时，也增加了商品盗损的风险。调查结果表明，在英国自助收银环境下的商品盗损率约为4%，是非自助收银环境下平均水平的2倍。在美国，这一比例更加悬殊，达到了5倍之多，给零售商造成了沉重的损失。

同样的无人便利店也有着此种困扰，如何降低商品的盗损率以及提高无人商超以及自助收银模式的安全性成为重中之重。

作为零售巨头沃尔玛就悄悄上线了一套名叫Missed Scan Detection的AI监控系统，在该系统投入使用的两年中，盗窃、库存损失、欺诈和扫描错误的发生率出现了下降，因此沃尔玛将其规模化复制，实现全国范围内商超的货物安全性。

据了解，这是一套由融入了视觉AI技术的相机组成的系统。相机运行时会自动扫描货架上的商品，如果商品在条码没有经过扫描的情况离开监控区域时，系统就会向店员发送警报提醒。不过系统也有误报的时候，比如顾客忘记扫描商品或收银员误操作都会触发警报。总体而言，这套系统还有待进一步优化和完善。

除亚马逊外，阿里安全图灵实验室也在积极尝试利用视觉AI技术帮助零售商减少自助收银带来的货损风险。阿里的安全图灵实验室的视频识别防盗系统着重关注三个过程，可疑人员、拿取行为、付款行为等等，通过对这3个流程的监控，能够实现最终目的。在可疑人员识别方面通过表情分析等等进行行为判定，针对一些惯偷，AI视频监控系统背后包含了巨大的数据库，能够对人员的身份信息进行比照识别。

AI视频监控虽好，但是往往在复杂情况的验证上需要耗费更多的时间，同时也存在不少判定错误的情况，这类产品在落地的过程中依然面临着许多挑战。想要达到更好的防盗损效果需要对AI系统进行模型调优，同时扩展数据集，通过更精细的分类以及更智能动作判定实现全面监控识别，防止盗损现象产生。

除商超以外，无人零售店也是AI视频监控技术的试验场。从最初的防盗防损，到后来的支持零售精细化管理，到零售基础设施可塑化、智能化和协同化新目标，都是以物联网技术、图像智能分析技术、生物特征识别技术在原有防盗防损的基础上的新应用、新延伸。

作为一个整体利润率偏低的行业，零售业对于成本非常敏感。基于视频识别的防盗损系统初期投入巨大；为了平衡投入与产出，业内常用的做法是复用商场内已有的视频监控摄像头。这种做法存在一定的缺陷：普通监控摄像头的特点是视角大，分辨率低，获取的图像质量不高，给人脸识别算法提出了极其严峻的考验。

摄像头更准确地洞察消费者需求：在高速发展计算机视觉领域，监控系统市场拥抱人工智能，摄像头智能化已是大势所趋。如何考虑成本与效益的平衡，如何正确考量AI视频监控的效果还需要众多商家认真考虑AI视频监控系统投入应用场景的真实情况。对于科技企业来说，如何优化算法以及实现AI视频监控系统的规模化复制是实现技术落地的重要过程考虑。