From Employee Theft to Operational Control: How a Small Minimarket Reduced Losses by 68% in Just One Month
Andrew Thompson
In July 2023, a small minimarket in central Israel started using De-Flow AI to address ongoing losses—mainly employee fraud. Before installation, the store suffered monthly losses of about $4,192 due to unauthorized refunds and voids.
With De-Flow AI's solution connected to the existing POS and security cameras, suspicious activities were identified and flagged in real time. In just one month, losses from employee fraud dropped to $1,291—a 68% reduction.
The Challenge
The store owner had no practical way to track or investigate suspicious behavior. Employee theft was disguised as normal transactions.
The Solution
We deployed an AI-powered video analytics system that automatically flagged questionable refunds and matched each event to video and receipt data for fast, targeted review.
The Results
- Losses decreased by 68% within 30 days
- Refunds returned to a healthy baseline
- Employee behavior visibly changed due to increased oversight
What Made the Difference
Real-time alerts
Direct video-to-receipt matching
No additional hardware required
Simple, intuitive dashboard
Related Reading
ביולי 2023, מינימרקט קטן במרכז הארץ התחיל להשתמש ב-De-Flow AI כדי להתמודד עם גניבות עובדים. לפני ההטמעה, בעלי החנות הפסידו כ־4,192 דולר בחודש, בעיקר בגלל החזרות וביטולים מזויפים שבוצעו על ידי עובדים.
המערכת שלנו התחברה למצלמות האבטחה ולקופות, וזיהתה בזמן אמת החזרות חשודות. תוך חודש אחד בלבד ההפסדים צנחו ל־1,291 דולר – ירידה של 68%.
האתגר
לא הייתה לבעלים דרך להבין מי מהעובדים מבצע מעילות, כי הכל קרה "לפי הספר".
הפתרון
הפעלנו מערכת בינה מלאכותית שסורקת את הקופות, משייכת כל החזר וביטול לווידאו הרלוונטי, ומציפה התנהגויות חריגות לבדיקה מהירה.
התוצאה
- ירידה של 68% בהפסדים תוך 30 יום
- חזרה לרמות תקינות של החזרות
- שינוי מיידי בהתנהגות העובדים