Wie KI zur schnelleren Diebstahlerkennung beitragen kann

Alejandro Garcia, Mitgründer und CEO von Expertvision AI. (Source: Netzmedien)

Alejandro Garcia, Mitgründer und CEO von Expertvision AI. (Source: Netzmedien)

Was ist Expertvision AI und wie funktioniert es?

Alejandro Garcia: Expertvision AI ist ein junges Schweizer Unternehmen, das Computer-Vision-Technologie entwickelt. Damit helfen wir Einzelhändlern, Diebstähle in ihren Geschäften zu verhindern. Wir analysieren dazu Videostreams von Sicherheitskameras im Laden, um mögliche Diebstahlsituationen zu erkennen, bevor sie tatsächlich passieren.

Wo ist das System bereits aktiv im Einsatz?

Wir arbeiten bereits mit einigen der grössten Einzelhändler in der Schweiz zusammen. Mit einigen befinden wir uns seit 2025 in Pilotprojekten und mit anderen sind wir bereits in Gesprächen, um das System in Betrieb zu nehmen. Und das auch international, zum Beispiel in Frankreich oder Spanien. 

Wie unterscheidet sich Ihre Lösung von klassischer Videoüberwachung?

Die derzeitigen Lösungen sind typischerweise passiv, das heisst, sie zeichnen nur auf und jemand muss das Material live oder im Anschluss betrachten. Unsere Technologie geht einen Schritt weiter und analysiert selbständig und in Echtzeit, was in der Szene aktiv geschieht. Es gibt bestimmte Verhaltensmuster, die eindeutig auf einen Diebstahl hindeuten - andere sind weniger klar. In jedem Fall geben wir die Informationen an den Einzelhändler oder an die Sicherheitsperson weiter, damit diese eine endgültige Entscheidung treffen können, ob sie Massnahmen ergreifen wollen oder nicht.

Was sind solche typischen Verhaltensmuster, die zu Diebstahl führen?

Wenn zum Beispiel jemand den Einkaufswagen mit Waren durch den Eingang statt durch den Ausgang schiebt - das ist ein deutliches Anzeichen dafür, dass sich möglicherweise gleich ein Diebstahl ereignet. Oder wenn jemand in einer Parfümerie statt ein oder zwei gleich vier, fünf oder sechs Parfüms auf einmal mitnimmt. In diesem Fall erhalten die Verantwortlichen einen kurzen Videoclip der möglichen Diebstahlszene.

Welche Rolle spielt der Mensch im Entscheidungsprozess, wenn Ihre KI eingesetzt wird?

Im Grunde analysiert unser Tool nur Videostreams in Echtzeit, erkennt auffällige Muster und löst entsprechende Trigger aus. Das bedeutet, dass am Ende des Tages immer ein Mensch die Entscheidung treffen muss. Wir legen grossen Wert darauf, gemeinsam mit den Einzelhändlern zu arbeiten. Denn sie müssen vermutlich einige ihrer Prozesse anpassen, um die neue Technologie zu integrieren. 

Welche zusätzlichen Kompetenzen müssen Mitarbeitende, die mit dem System arbeiten, sich aneignen?

Mitarbeitende, die bereits im Einzelhandel tätig sind, haben in der Regel ein gutes Gespür für solche Fälle. Wir empfehlen in jedem Fall, den Kunden respektvoll zu behandeln, weil es oft schwierig ist zu beweisen, ob ein Versehen vorliegt oder ob jemand aktiv etwas stehlen will. Professionelle Täter kennen die "Spielregeln" - sie wissen zum Beispiel, wo das Gesetz nicht greifen kann oder wie weit Mitarbeitende gehen dürfen. In der Regel ist das Sicherheitspersonal befugt, den Täter direkt zu konfrontieren. Das Verkaufspersonal hat jedoch ebenfalls die Möglichkeit, zu fragen, ob eventuell etwas beim Scannen vergessen wurde. 

Schaut Expertvision AI auf Geschlecht, Hautfarbe, Nationalität oder Religion?

Nein, definitiv nicht. Denn das Tool erkennt bloss Verhaltensmuster und wir trainieren unsere Modelle nicht anhand von Hautfarbe, Religion, Kleidung oder ähnlichen Merkmalen. Aus dieser Sicht ist unsere Lösung weniger voreingenommen als eine Person, die die Videos sichtet. Jeder Mensch hat nämlich seine Erfahrungen und bildet damit eigene Vorurteile. Dem System ist das im Grunde genommen egal - sobald jemand fünf Produkte aus einem Regal mit teuren Artikeln entnimmt, löst es unabhängig von all diesen persönlichen Merkmalen einen Alarm aus.

Wie vermeidet das System KI-Bias und Verzerrungen?

Im Wesentlichen liegt das an der Art und Weise, wie wir die Lösung entwickelt und trainiert haben. Wir stellen keine Informationen über Geschlecht, Hautfarbe oder andere Merkmale bereit, die eine bestimmte Gruppe identifizieren könnten. Für uns zählt lediglich das Produkt auf der Verkaufsfläche: Hat ein Produkt das Regal verlassen? Ja oder nein. Versucht diese Person, den Laden zu verlassen, ohne das Produkt zu bezahlen? Ja oder nein. Auf dieser Basis wird der Trigger ausgelöst.

Lernt das System aus Fehlentscheidungen, wenn beispielsweise Mensch und System zu unterschiedlichen Einschätzungen kommen?

Das ist grundsätzlich möglich. Nicht alle Einzelhändler sind an einer solchen Zusammenarbeit interessiert. Aber diejenigen, die mit uns das System verbessern wollen, stellen uns bestimmte Daten zur Verfügung, damit wir die Entscheidungsfindung weiter optimieren können. Das System kann also aus vergangenen Erfahrungen lernen. Es kann aber erst dann gewisse Daten verarbeiten, wenn wir eine entsprechende Vereinbarung mit dem Einzelhändler haben.

Wer trägt die Verantwortung, wenn Ihr System eine falsche Einschätzung trifft?

Die Verantwortung liegt stets bei der Person. Wir stellen das Werkzeug bereit, der Einzelhändler muss anschliessend eigene Prozesse implementieren, um das Werkzeug zu nutzen. Unser Tool liefert lediglich den Trigger, wenn es einen möglichen oder sehr wahrscheinlichen Diebstahl erkennt. Die finale Entscheidung - ob und wie zu handeln ist - trifft dann der Einzelhändler.

Inwiefern verändert Ihre Technologie das Verhalten von Kundinnen und Kunden im Geschäft?

Wichtig ist, den Menschen klarzumachen, dass Stehlen nicht in Ordnung ist und dass sie früher oder später erwischt werden. Früher setzten Einzelhändler Kameras ein, um abzuschrecken; aber vielen fällt schnell auf, wenn die Kameras nicht funktionieren oder niemand die Aufnahmen regelmässig prüft. Deshalb gehen sie das Risiko ein, und letztlich trägt der Einzelhändler die Verluste - bei kleinen Geschäften sind diese Verluste besonders spürbar.

Sobald ein Einzelhändler die Möglichkeit hat, solche Fälle in Echtzeit zu erkennen, ergreift er in der Regel sofort Massnahmen, um die Person zu warnen: "Ich glaube, Sie haben dieses Produkt nicht gescannt." oder "Ich habe gesehen, dass Sie dieses Produkt mitgenommen haben, ohne zu bezahlen. Ich habe den Beweis auf meinem Smartphone." So muss das Personal nicht mehr in einen anderen Raum, um das Videomaterial zu prüfen.

Werden die Aufnahmen den zuständigen Behörden zur Verfügung gestellt, nachdem die Meldung Ihres Systems als effektiver Diebstahl eingestuft wird?

Ja, das ist eine der spezifischen Funktionen unserer Lösung: bei der Berichterstattung an die Polizei zu helfen. Je schneller ein Täter gefasst wird, desto schneller kann das Problem gestoppt werden. Häufig handelt es sich um Wiederholungstäter, die wöchentlich dasselbe Geschäft besuchen und im Laufe des Jahres mehrere hundert oder sogar tausend Euro entwenden. Ob eine Meldung an die Polizei erfolgt, liegt letztlich beim Einzelhändler. In der Regel versucht der Händler, das Problem im direkten Gespräch mit dem Täter zu lösen - besonders beim ersten Vorfall. Bei wiederholten oder grösseren Diebstählen kann dann aus unserer Lösung heraus direkt das Beweismaterial zur Meldung für die Polizei beigefügt werden. 

Labelt Ihr System diese Personen? Oder erkennt es jene, die wöchentlich etwas stehlen?

Nein, das ist nicht Teil unseres Systems und zudem nach Schweizer Datenschutzgesetz sowie der EU-DSGVO nicht zulässig. Es gibt keine Identifikation von Tätern. Das bleibt dem Einzelhändler überlassen, entsprechende Massnahmen zu ergreifen, etwa durch Hausverbot. Dennoch ist es möglich, Informationen zu den einzelnen Meldungen im System hinzuzufügen.

Welche Funktionen Ihres Systems wären aus Ihrer Sicht auch für Polizeibehörden interessant - und warum?

Die automatische Echtzeit-Meldungsfunktion dürfte für die Polizei besonders interessant sein. Denn sie hat ebenfalls zum Ziel, das Diebstahlproblem zu bekämpfen. In der Schweiz ist dies für den Einzelhandel ein Problem in Höhe von fast einer Milliarde. Letztlich leidet die gesamte Gesellschaft unter diesem Problem. Denn die Einzelhändler sind gezwungen, die Preise für ihre Waren zu erhöhen, was sie natürlich weniger wettbewerbsfähig macht, um diesen Verlust auszugleichen.

Wie könnte eine Zusammenarbeit mit Sicherheitsbehörden genau aussehen?

Zuerst muss die Gesellschaft entscheiden, wie Diebstähle verhindert werden sollen. Hierbei geht es um die Grenze zwischen Datenschutz und den betrieblichen Möglichkeiten der Einzelhändler. Einige Händler müssen bereits wegen zu hoher Diebstahlverluste schliessen. Deshalb ist irgendwann ein Dialog zwischen den drei Parteien - Aufsichtsbehörde, Sicherheitsbehörden und Tech-Anbietern - nötig, um gemeinsam Lösungen zu finden.

Mit welchen Sicherheitsbehörden oder anderen Partnern stehen Sie bereits für eine Zusammenarbeit in Kontakt?

Derzeit arbeiten wir hauptsächlich mit Einzelhändlern zusammen, da sie am stärksten von diesem Problem betroffen sind. Es gibt jedoch bestimmte Verbände, mit denen wir gerne zusätzlich in Kontakt treten möchten, wie zum Beispiel mit dem Verband "Security for Retail" in der Schweiz. Zusammen könnten wir Lösungen entwickeln, um die Auswirkungen des Problems der erhöhten Ladendiebstähle zu minimieren. 

Warum könnte die Einführung solcher Systeme aktuell wichtig sein?

Die aktuellen Daten zu Ladendiebstählen in der Schweiz zeigen, dass das Niveau nach zehn Jahren nach wie vor hoch liegt. Der Trend ist nicht rückläufig, sondern bleibt auf diesem Höchststand.

Was ist der nächste Meilenstein für Expertvision AI?

Wir arbeiten eng mit Einzelhändlern zusammen, um Diebstähle dort zu verhindern, wo sie am häufigsten passieren. Bisher liegt der Fokus auf Gängen, Ausgängen und Self-Checkout-Stationen. Aktuell erweitern wir unser Angebot, um weitere Diebstahlszenarien an Self‑Checkout‑Kassen zu adressieren.

Ihr Unternehmen ist in der Schweiz tätig. Möchten Sie Ihre Technologie weltweit ausrollen?

Ja. Wir haben bereits weitere Projekte in Europa, zum Beispiel in Frankreich und in Spanien. Ausserdem führen wir Gespräche für erste Pilotprojekte in den USA und in Mexiko.

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