Por qué las investigaciones sobre resbalones y caídas deben ir más allá del momento del impacto

Un cliente se cae en el pasillo de las frutas y verduras. Las imágenes son claras. La uva está justo ahí.

El informe de Responsabilidad Civil General prácticamente se escribe solo. Excepto que a veces la uva no cayó. A veces estaba colocada. Ésa es la premisa de una investigación real en la que la tecnología de reconocimiento facial -utilizada normalmente para la delincuencia organizada en el comercio minorista- destapó una trama de fraude coordinado que las imágenes estándar de los incidentes nunca habrían podido revelar. El caso no giró en torno a lo que captaron las cámaras del pasillo.

Se basó en un patrón: dos personas que llegaban juntas, caras conocidas que aparecían en varias tiendas, marcas de tiempo que conectaban un aparcamiento con un pasillo de productos agrícolas que los malos actores contaban con mantener desconectado.

El resultado no fue sólo una reivindicación cerrada. Fue un replanteamiento del funcionamiento de la tecnología y de sus posibilidades reales. Los comercios con visión de futuro están descubriendo que el reconocimiento facial no es solo una herramienta para robar. Es una capa de investigación que corre por debajo de los casos de robo, fraude, seguridad, responsabilidad civil y proveedores por igual.

Y en un estudio controlado, un investigador que utilizó la tecnología identificó a un sospechoso en 19 tiendas en diez minutos. Su homólogo sin asistencia empleó quince horas y encontró ocho locales menos. El patrón siempre estuvo ahí. La mayoría de los investigadores no podían verlo desde donde estaban.

Lea el informe completo aquí para ver cómo se desarrolló la investigación y lo que significa para el modo en que su equipo aborda las reclamaciones de responsabilidad civil general.

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