Пандемия оказала влияние на многие сферы экономики. Розничная торговля в спешном порядке переместилась в онлайн, произошёл взрывной спрос на услуги курьеров и служб доставки товаров. Привычные цепочки поставок изменились, и эти изменения не были предсказаны традиционными логистическими алгоритмами.

Мы проанализировали тенденции развития розничной торговли в перспективе ближайшего десятилетия и подготовили отчёт, содержащий перечень угроз, с которыми придётся столкнуться ретейлерам в 2030 году. В этом посте — главные прогнозы из отчёта. 

Разница нового поколения

К 2030 году значительно вырастет роль искусственного интеллекта и машинного обучения в прогнозировании спроса и планировании доставки товаров. Основную часть перевозок будут выполнять автономные транспортные средства. Триггерные события, побуждающие к пополнению запасов, станут одной из функций устройств Интернета вещей (IoT), таких как умные полки и умные тележки для покупок. Благодаря массовому переходу на 5G работу водителей и кассиров будут выполнять системы ИИ, что создаст проблемы с трудоустройством для людей, не подготовившихся к изменениям. 

В 2030 году опыт онлайн-покупок будет состоять из множества технологий, работающих вместе для повышения глобальной социальной устойчивости и сглаживания кривой рисков цепочки поставок. Хотя многие из этих технологий существуют сегодня в лишь в виде небольших внедрений или концептуальных образцов, наше видение розничной торговли в 2030 году — это унифицированные средства обеспечения, прогнозируемая инвентаризация, логистика цепочки поставок и управление товарами, а также изменения в моделях доставки, повышающие устойчивость. 

Одним из примеров таких изменений в моделях доставки является динамическое складирование, при котором товары перемещаются все ближе и ближе к потребителю по мере приближения времени ожидаемой доставки заказа. Это позволяет сделать цепочки поставок короче, а логистику более гибкой, способной реагировать на всплески спроса.

Факторы изменений

Основными факторами, которые изменят привычный сегодня ландшафт розничной торговли, мы считаем: 

• новые модели доставки, 

• умные полки, 

• роботизацию, 

• использование искусственного интеллекта и машинного обучения, 

• безналичные платежи, 

• новые цепочки поставок, 

• новый покупательский опыт в магазинах.

Новые модели доставки

Развитие новых моделей доставки приведёт к быстрому росту электронной коммерции с доставкой на дом, который уже начался из-за глобальной пандемии. 

Система Click-and-collect позволит покупателям забирать покупки из магазина или доставлять покупки с помощью дронов к автомобилю покупателя на парковке магазина.

Автоматизированные магазины по типу Amazon Go будут предлагаться в качестве услуги, а розничные торговцы и производители перейдут на складирование товаров непосредственно в таких магазинах.

Автоматизированные системы хранения и поиска товаров в магазине  — умные полки — будут координировать заказы клиентов с беспилотными системами доставки, чтобы клиенты быстрее получали свои покупки.

Дроны-доставщики будут использоваться не только для доставки, но и для возврата товаров. Это упростит весь процесс возврата и сократит расходы розничных торговцев, которым не придётся оплачивать доставку от покупателя в магазин.

Продолжится рост популярности шопинга как услуги. Уже сейчас её предлагают Instacart и Яндекс.Еда. Служба доставки еды UberEats также присоединилась к клубу поставщиков этого сервиса. 

Умные устройства для обеспечения безопасности дома будут взаимодействовать с дронами-доставщиками доверенных компаний. Они будут открывать входную дверь и позволят беспилотникам доставлять товары прямо в дом, снижая вероятность кражи с крыльца.

Компании начнут использовать грузовики-матки для локальной доставки заказов. Такие грузовики будут подъезжать к целевым районам, а затем несколько беспилотников выгрузят посылки и доставят их заказчикам.

Дома или в магазине 3D-принтеры будут печатать приобретенные конструкции из обширного каталога. Магазинные 3D-принтеры могут печатать модели из более широкого спектра материалов, включая металл. Они будут делать это быстрее, чем домашние принтеры, а также получат доступ к эксклюзивному каталогу товаров, например, к запасным частям для автомобилей.

Возможные атаки

• Перехват грузов в точках доставки и выгрузки. 

• Взлом или перехват автономных транспортных средств доставки для кражи грузов.

• Атаки на системы доставки с целью хищения персональных данных.

• Новые схемы мошенничества, например, фишинговые страницы для небольших продуктовых магазинов и сетей.

• Злоупотребление инфраструктурой «все как услуга» для продажи товаров и услуг на черном рынке или контрабанды.

• Взлом модели Amazon Go. Злоумышленники смогут уйти из магазина с товарами, оплаченными чужой кредитной картой.

• Использование веб-ботов для заказа товаров, пользующихся высоким спросом, и их перепродажи в других местах. Это уже происходит с игровыми консолями, но потенциально может произойти даже с туалетной бумагой, дезинфицирующими средствами для рук и продуктами питания.

• DDoS-атаки на бизнес-модели и процессы. Поскольку все перевозки имеют себестоимость, крупные заказы недорогих товаров будут временно расходовать все мощности дронов-доставщиков. Это негативно скажется на прибыли, и такие атаки может провести злонамеренный конкурент.

ИИ и машинное обучение в розничной торговле

ИИ/ML-сервисы как в доме, так и в умных магазинах будут отслеживать уровень потребления и поставок, проводить прогнозный анализ на основе наблюдаемых моделей поведения и автоматически координировать друг с другом заказ дополнительных поставок.

Холодильники и кладовки с поддержкой IoT будут отслеживать продуктовые и другие запасы, автоматически размещая заказ на пополнение запасов, когда они опускаются ниже установленного пользователем порога.

Умные помощники типа Alexa, Google Assistant и Siri, будут координировать свои действия с умными домами, чтобы автоматически заказывать запасы в соответствии с ритмом жизни владельцев.

Умные полки в продуктовых и розничных магазинах отслеживают и прогнозируют поведение покупателей. Благодаря этому магазины смогут точно предсказывать, когда у покупателей заканчивается товар, и автоматически заказывать и доставлять продукты на дом. Умные помощники в доме смогут напрямую координировать свою работу с умными магазинами.

Возможные атаки

Повсеместное использование камер даст возможность использовать распознавание лиц и образов с помощью ИИ/МЛ для получения данных о возрасте, поле, расе и т.д.

Собранные покупательские данные станут предметом продажи. Такие магазины, как Amazon, используют ИИ/ML для прогнозирования потребностей и моделей покупок, но мы никогда не можем быть уверены, что компании не продадут эти данные или не передадут их рекламодателям.

Сторонние рекламные агентства будут использовать усовершенствованные алгоритмы ИИ/ML вместе с многолетними большими данными для получения более широкого спектра точек данных о клиентах и покупателях. Это вызывает большие опасения в отношении конфиденциальности и возможностей вредоносного использования.

NFC-платежи, мобильные платежи, платежи с помощью биометрии, электронные подарочные карты, цифровые купоны и даже корпоративные криптовалюты изменят способы совершения транзакций клиентами. Люди будут реже использовать физическую валюту. Её заменят цифровые валюты с высокой степенью аутентификации и частичным дерегулированием.

NFC- платежи уже распространены во многих странах мира, а платформы бесконтактных платежей набирают обороты из-за пандемии. Apple Pay, Google Wallet, Samsung Pay, Alipay представители популярных мобильных платежных приложений NFC. Кредитные и дебетовые карты также используют встроенные чипы для транзакций NFC. Даже SIM-карты мобильных телефонов, привязанные к дебетовым и кредитным счетам, также могут быть использованы для оплаты.

Безналичные платежи

NFC-платежи, мобильные платежи, платежи с помощью биометрии, электронные подарочные карты, цифровые купоны и даже корпоративные криптовалюты изменят способы совершения транзакций клиентами. Люди будут реже использовать физическую валюту. Её заменят цифровые валюты с высокой степенью аутентификации и частичным дерегулированием.

NFC- платежи уже распространены во многих странах мира, а платформы бесконтактных платежей набирают обороты из-за пандемии. Apple Pay, Google Wallet, Samsung Pay, Alipay представители популярных мобильных платежных приложений NFC. Кредитные и дебетовые карты также используют встроенные чипы для транзакций NFC. Даже SIM-карты мобильных телефонов, привязанные к дебетовым и кредитным счетам, также могут быть использованы для оплаты.

Биометрические данные, например, лицо и отпечатки пальцев, уже используются для оплаты. Вскоре эта функция будет распространена на магазины, поддерживающие Amazon Go и подобные модели умных магазинов. К механизмам аутентификации личности добавится идентификация по голосу.

Крупные технологические компании начнут выпускать фирменные криптовалюты для использования в собственных магазинах, а также в аффилированных розничных сетях и у поставщиков услуг.

Транспорт как услуга — использование номерного знака транспортного средства для оплаты проезда владельцем автомобиля. Этот метод уже используется для оплаты дорожных сборов, но будет распространен на сервисы click-and-collect, фаст-фуды и розничные услуги, непосредственно потребляемые автономными транспортными средствами, например, запчасти и простой ремонт.

Возможные атаки

Атаки, направленные на подарочные карты или электронные ваучеры, могут включать следующие сценарии:

• Перебор номеров подарочных карт или электронных ваучеров с использованием ботнета;

• злоупотребление кампаниями по продаже подарочных карт или электронных ваучеров с помощью ботов

• перепродажа подарочных карт или электронных ваучеров, купленных с использованием украденных кредитных карт или учетных данных

Атаки с перехватом SIM-карты, нацеленные на платежный счет,  привязанный к мобильному телефону пользователя.

Новые цели для кражи данных. По мере распространения биометрических данных изменится цель кражи. Преступникам не нужно будет красть биометрические данные, достаточно будет похитить хэш, представляющий их.

Новые тактики фишинга. Вместо текстовых персональных данных целью фишинговых атак станут биометрические данные, полученные инновационными методами, включая взлом камер в магазинах для кражи лиц людей.

Заключение

Сценарии будущего розничной торговли, описанные в нашем отчёте, составлены на базе технологий, которые мы используем уже сегодня. 

Может показаться, что 2030 год ещё не за горами, но время летит очень быстро, а технологии развиваются ещё быстрее. Чтобы подготовить бизнес-процессы к будущим угрозам, организациям нужно рассматривать возможные проблемы уже сейчас и не игнорировать требования безопасности ради захвата рынка. 

Следующие несколько лет будут иметь решающее значение для создания более безопасной потребительской среды и определения нового поколения цепочки поставок в розничной торговле, которая будет одновременно инновационной и безопасной.