ThinkLP telah memperkenalkan fitur kolaborasi kejahatan AI pada produk Investigasi Kompleksnya, yang ditujukan untuk melacak dan menganalisis data tentang kejahatan ritel yang berulang dan terorganisasi. Peningkatan ini memungkinkan agregasi dan kolaborasi data penting, sehingga memudahkan pelacakan jaringan kriminal dan pencurian kargo. Platform ini memberi pengguna opsi untuk berkolaborasi dalam menangani kejahatan di dalam organisasi mereka atau lintas organisasi eksternal, memanfaatkan jaringan tim kejahatan ritelnya yang luas.

Teknologi terbaru perusahaan ini tidak hanya mengelola berkas kasus, tetapi juga membantu mengidentifikasi pola kejahatan yang lebih luas, yang penting untuk memerangi kejahatan ritel yang canggih. Teknologi ini memberi penyelidik alat untuk menghubungkan kasus dengan penjahat, sehingga meningkatkan visibilitas terhadap aktivitas kelompok kriminal. Sistem ini dirancang untuk menjaga penyelidik tetap memegang kendali dan memastikan bahwa potensi hubungan yang ditemukan oleh AI dapat diterima sebagai bukti di pengadilan.

Selain manajemen kasus, solusi ThinkLP memprediksi kapan ada risiko tinggi terjadinya insiden kekerasan, yang memungkinkan tindakan keselamatan proaktif. CEO ThinkLP Spencer Marzuk menyoroti peran platform dalam menghubungkan tempat kerja dan keselamatan publik, menyederhanakan sentralisasi informasi, dan memfasilitasi kolaborasi yang efektif dengan penegak hukum. Produk ini memberikan pandangan yang komprehensif tentang investigasi, yang memungkinkan pengecer untuk bertindak lebih cepat dan membangun kemitraan yang lebih kuat dengan penegak hukum.

ThinkLP akan memamerkan "Investigasi Kompleks" di Konferensi Perlindungan Aset RILA, yang memamerkan kemampuan terkini seperti pencocokan gambar bertenaga AI dan pengenalan pelat nomor, serta fitur-fitur yang akan datang seperti analitik video. Tony Sheppard, wakil presiden solusi risiko ritel perusahaan, menyoroti keragaman kejahatan ritel dan perlunya pendekatan investigasi yang beragam untuk menangani kejahatan yang terkenal maupun yang tidak terkenal.