Hai perso "105 Startup"? Riascolta la storia di Giuseppe Strollo Presidente di Blindzone

105 STARTUP

Hai perso "105 Startup"? Riascolta la storia di Giuseppe Strollo Presidente di Blindzone

Blindzone è un sistema intelligente basto sull’intelligenza artificiale, nato per individuare atti illeciti e perdite, elevando il livello di sicurezza per lavoratori e clienti che ogni giorno vivono gli store, i supermercati oppure negozi di abbigliamento: Secondo un’analisi condotta da Blindzone, durante le festività natalizie i tentativi di taccheggio aumentano in media del +40%, con un impatto che contribuisce a un danno complessivo da 6 miliardi di euro l’anno per la GDO italiana

Non si tratta di un semplice sistema tradizionale come una telecamera oppure un antifurto, Blindzone analizza ciò che accade nel punto vendita e riconosce solo le anomalie reali, che possono trasformarsi in un danno concreto. Agisce in modo garantista e conforme alle normative di privacy a tutela dei clienti: “Non agiamo tramite il riconoscimento facciale, non memorizziamo volti, ma rileviamo le azioni comportamentali”

La startup utilizza la computer vision, una branca dell’intelligenza artificiale, per analizzare ed interpretare in tempo reale le immagini delle telecamere già installate nei supermercati e per rilevare automaticamente situazioni potenzialmente sospette e inviare una notifica a un operatore umano che solo una volta accerta l’anomalia valuta se è il caso di intervenire o meno. Il punto cruciale su cui si fonda la startup è che l’AI non prende mai decisioni autonome, ma filtra il flusso di immagini rilevanti aumentando così la precisione del lavoro umano.

Blindzone è una piattaforma di sicurezza intelligente nata all’interno dell’hub tecnologico campano Zumbat, ed è un algoritmo proprietario italiano unico all’interno di questo mercato. Sta costruendo un modello di sicurezza predittiva e “privacy by design”, già operativo in oltre 200 punti vendita in Italia.

 

Per maggiori approfondimenti: blindzone.ai/it e BLINDZONE | LinkedIn

 

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