Der Diebstahl von Paketen hat in den USA stark zugenommen, und das Zustellunternehmen UPS setzt künstliche Intelligenz ein, um diesen wachsenden Trend zu bekämpfen.
Jedes Jahr werden Hunderte Millionen von Paketen vor der Haustür der vorgesehenen Empfänger gestohlen. Da Amazon und andere Einzelhändler jedes Jahr Milliarden von Paketen verschicken, ist es unpraktisch, die Empfänger jedes Mal für die Zustellung unterschreiben zu lassen, sodass die meisten auf der Veranda liegen bleiben.
UPS nutzt KI und maschinelles Lernen, um riesige Mengen an Lieferadressdaten zu verarbeiten, um besser zu verstehen, welche Adressen anfälliger für Piraterie sind als andere.
Durch die Analyse historischer Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens ist UPS in der Lage, dem Risiko, ein Paket an der Tür einer Zustelladresse zu hinterlassen, einen Wert zuzuordnen. Der Zustellungszuverlässigkeitswert reicht von 0 bis 1000, wobei 1000 vollkommen sicher ist und Null fast garantiert, dass das Paket gestohlen wird.
Die API lässt sich in den Kassiervorgang eines Einzelhändlers integrieren und kann einen Abholpunkt oder eine Abholung im Geschäft empfehlen, wenn die Adresse als risikoreich eingestuft wird.
UPS hat eine erste Testphase seiner API mit Costco durchgeführt und bietet nun Zugang zum DeliveryDefense API ab $3.000 pro Monat. Das klingt viel, bis man den Wert der Pakete ausrechnet, die die Einzelhändler ersetzen müssen.
Eine Studie von Security.org ergab, dass der durchschnittliche Wert der im Jahr 2022 gestohlenen Pakete bei etwa $50 liegt. Multiplizieren Sie das mit den 260 Millionen Paketen, die 2022 von amerikanischen Veranden gestohlen wurden, und das Preisschild scheint ein gutes Geschäft zu sein.
UPS plant, kleineren Einzelhändlern im nächsten Monat eine Option von $99/Monat anzubieten.
Was macht eine Adresse riskant?
Jedes Mal, wenn man KI auf einen Haufen Daten loslässt, besteht das Risiko, dass inhärente Verzerrungen aufgedeckt werden. UPS hat nicht viel darüber verraten, wie die KI den Risikowert zugewiesen hat, aber sie sagten, dass dies nicht auf der Grundlage eines bestimmten Bereichs geschah.
UPS sagt, dass der Datensatz aus einer Stichprobe von Milliarden von Datenpunkten aus 2 Jahren inländischer UPS-Daten besteht und dass die Datengerechtigkeit in das Modell eingebaut wurde.
Eine UPS-Sprecherin sagte, dass sich die Bewertung "ausschließlich auf die Zustellmerkmale" konzentriere. Als Beispiel wurden zwei nebeneinander liegende Wohnblöcke genannt, von denen einer über eine sichere Poststelle mit einem Schließfach und einer Verwahrkette verfügt, der andere hingegen nicht.
Die Kriminalität unterscheidet sich zwar je nach Gebiet, aber in diesem Fall kann die KI-App ein bestimmtes Haus als gefährdetes Ziel von Dieben hervorheben.
Wenn Lieferunternehmen KI auf diese Weise nutzen, dann tun dies sicherlich auch private und staatliche Sicherheitsorganisationen.
Es ist großartig, dass KI für mehr Sicherheit sorgt und uns hilft, die Unannehmlichkeiten eines Paketdiebstahls zu vermeiden, aber zu welchem Preis? Die Verzerrungen in den Datendie Art und Weise, wie sie gesammelt und verwendet werden, und die Überwachungsaspektesind Fragen, mit denen wir uns auseinandersetzen müssen.
