БИОМЕТРИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Биометрические технологии и их применение на предприятиях розничной торговли

Петров Степан Константинович,

аспирант, Базовая кафедра Торгово-промышленной палаты РФ «Развитие человеческого капитала», ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» E-mail: vallinburg@yandex.ru

Макекадырова Анара Сагындыковна,

д.э.н., доцент; Базовая кафедра Торгово-промышленной палаты РФ «Развитие человеческого капитала», ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» E-mail: makekadyrova@mail.ru

Цель исследования - рассмотреть существующие примеры использования и применения технологий биометрии в компаниях, работающих в сфере розничной торговли. В статье рассматриваются современные примеры внедрения таких технологий, возможности, перспективы и экономическая целесообразность их использования на примере российских и зарубежных компаний. Рассмотрены примеры изменения бизнес-процессов, связанных как с взаимодействием с клиентами, так и направленных на оптимизацию затрат применительно к персоналу. Научная новизна заключается в разработке новейших инструментов с учетом современных исследований и событий, происходящих в изучаемой области. В результате исследования выявлен потенциал и высокая экономическая целесообразность внедрения технологий биометрии в розничной торговле. Сделан вывод о сокращении количества занятых в сфере розничной торговли в результате внедрения новых технологий.

Ключевые слова: розничная торговля, оптимизация ФОТ, автоматизация, биометрия, АТС, массовый подбор, учет рабочего времени, распознавание лиц,

Современные предприятия, а в первую очередь ведущие компании в своих отраслях, стремятся к использованию и внедрению инновационных технологий и инструментов в свои бизнес-процессы. Ускоренное развитие технологий в период пандемии, позволило сделать их более доступными для широкого круга пользователей, а не только для крупнейших компаний. Это касается многих инструментов, в данной работе будут исследованы биометрические технологии и применение в розничной торговле.

Биометрия в самом общем смысле - это любые показатели, которые связаны с человеческими физиологическими особенностями [11]. Биометрические технологии, в свою очередь - это способы измерения физических характеристик человека для идентификации его личности. Наиболее распространенными примерами являются следующие:

Распознавание лиц. Технология работы основана на измерении уникальных рисунков человека путем анализа и сравнения контуров лица. Система популярна и используется достаточно давно в системах безопасности, в правоохранительных органах, в качестве инструмента аутентификации личности на различных устройствах - смартфоны, ноутбуки и т.д.

Сканер отпечатков пальцев. Технология, определяющая уникальность рисунка кожи на пальце. Широко применяется для аутентификации в современных смартфонах.

Геометрия руки. На текущий момент не пользующаяся популярностью технология. Основной принцип - измерение и запоминание длины, толщины, ширины и площади поверхности руки человека и дальнейшей проверки системами на соответствие.

Распознавание голоса. Основана на измерении уникальных звуковых волн в голосе во время разговора со смартфоном или иным устройством. Подобная система достаточно популярна и используется не только для идентификации при использовании телефона, но и, например, при звонке в банк.

Распознавание радужной оболочки глаза. Технология пользуется большой популярностью в системах безопасности, определяет уникальные рисунке на оболочке глаза человека. Практически не встречается на потребительском рынке.

Крупные сети розничной торговли осуществляли существенные инвестиции в наиболее перспективные 1Т технологии. На момент 2010-2015 года в сферу розничной торговли как на российском так

сз о

со £

m Р

сг

от А

=Е

и на зарубежных рынка стали активно внедряться такие технологии как: не голосовые каналы обслуживания, облачные решения, Big Data, мобильные онлайн кассы, биометрия и иные подобные современные решения [16].

Так, в целях увеличения скорости обслуживания клиентов, в 2016 году компания «Рив Гош» как и многие крупные ритейлеры начала использование мобильных онлайн касс. Основная их суть заключается в использовании переносных терминалов для оплаты посетителями вне кассовых узлов, что решало возникшую проблему с перегрузом зоны оплаты товара, а также повышало лояльность клиентов. Это повышение удобства и выведения качества обслуживания на более высокий индивидуальный уровень. Повсеместное появление мобильных онлайн-касс на территории Российской Федерации произошло в феврале 2017 года в связи со стартом первой фазы реформы 54-ФЗ [14].

Под автоматизацией не голосовых каналов обслуживания понимается развитие чат-ботов и чат-каналов взаимодействия компании с клиентом по поступающим обращениям. Подобная система позволяет автоматизировать процесс консультирования по типовым вопросам, а также дать возможность получения клиентам наиболее полной подготовленной информации, которая, в отличии от информации, полученной посредством телефонного звонка, не требует моментальной реакции и может быть изучена в течение любого необходимого клиенту времени. Результаты внедрения подобной системы в компании «Эльдорадо», которая применила ее в 2016 году, показали их высокую эффективность. Восемь операторов, взаимодействующих с клиентами в чатах, позволили покрыть объем из 800 обращений в день. Конверсия в продажи после общения в подобных чатах показала эффективность в два раза превосходящую среднюю конверсию в интернет-магазине. На сегодня специалистов, работающих с клиентами посредством чатов, постепенно заменяют на автоматизированные системы чат-ботов, успешное внедрение которого зависит от степени наполненности базы возможными обращениями и вопросами.

С 2016-го года на российском рынке активно внедряются виртуальные автоматические телефонные станции (АТС), записывающие все телефонные диалоги для дальнейшего их анализа на предмет уровня качества обслуживания. Развитие технологий распознавания речи приводит к тому, что позиция оператора, ранее занимаемая человеком, на сегодняшний день по большей степени заменяется роботами. В сочетании с технологиями анализа и обработки данных, автоматические системы голосовой помощи, взаимодействуют с клиентом как на входящих звонках с целью консуль-= тирования по возникающим вопросам, так и на ис-е ходящих, с целью предоставления персонифици-^ рованного предложения об интересующих клиента S услугах, акциях, товарах. Система голосовых ав-5в томатизированных систем также распространена

в сфере массового подбора персонала, что актуально для сетевых розничных магазинов, которые сталкиваются с высокой текучестью персонала.

Что касается биометрии и применения этих технологий в розничных магазинах на российском рынке, то можно разделить их на две категории -технологии биометрии применительно к сотрудникам и к покупателям.

Применительно к сотрудникам, основная причина внедрения - это сокращение затрат на фонд оплаты труда. Общая концепция - использование вместо стандартных карточек-пропусков, отпечатки пальцев или рисунки кровеносных сосудов для контроля прихода ухода сотрудников. Внедрение биометрической системы учета рабочего времени и контроля доступа позволяет сократить затраты на фонд оплаты труда (ФОТ), в которые включены фиктивные переработки, ошибки при ведении табеля учета рабочего времени вручную, поздние приходы и ранние уходы, обмен пропусками между сотрудниками.

Можно определить сокращение затрат и эффективность внедрения биометрической системы для предприятия российского ритейла. Для этого используем данные опроса исследовательского центра портала Superjob, проведенного в 2016 году. Согласно данным, представленным в таблице 1, общий процент сотрудников, которые опаздывают на работу, учувствовавших в данном опросе, составляет 40% [10].

Таблица 1. Результаты опроса респондентов «Часто ли вы опаздываете на работу?». Исследование Superjob

Вариант ответа Все Пол

муж жен

несколько раз в неделю 6% 5% 7%

несколько раз в месяц 9% 9% 10%

несколько раз в год 25% 25% 24%

никогда 60% 61% 59%

Источник: superjob.ru

Согласно данным того же опроса, представленным в таблице 2, наиболее популярное время опоздания сотрудников лежит в пределе от 1 до 15 минут - более 92% респондентов.

Таблица 2. Результаты опроса респондентов «На сколько вы обычно опаздываете на работу?». Исследование Superjob

Вариант ответа Все Пол

муж жен

менее чем на 5 минут 29% 26% 31%

на 5-10 минут 50% 49% 52%

на 11-15 минут 13% 14% 11%

на 16-30 минут 5% 6% 5%

от получаса до часа 2% 4% 1%

на час и более 1% 1% 0%

Источник: superjob.ru

Согласно данным Росстата, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата в расчете на одного работника по региону Российская Федерация в отрасли торговля розничная, кроме торговли автотранспортными средствами и мотоциклами (ОКВЭД 47) составила 32838,4 рублей по состоянию на 2019 год [7]. Опираясь на данные, озвученные выше, можно предположить, что введение биометрической системы учета рабочего времени сотрудников позволит полностью исключить ошибки при заполнении табеля учета рабочего времени в части опозданий сотрудников. Если рассматривать количество опозданий на работу, то общая экономия, которая возникнет от отсутствия переплат работникам за несвоевременный выход на рабочее место составит:

Э = ■

k

: ЗП * n

(1)

где, Э - потенциальная экономия от внедрения системы биометрии за счет фиксации фактов опозданий;

хопд - среднее взвешенное количество опозданий в расчете на одного сотрудника компании в месяц;

хмин - среднее взвешенное количество минут опозданий в расчете на одного сотрудника компании в месяц; k - средняя норма минут на одного сотрудника в месяц ЗП - средняя заработная плата в компании в месяц; n - количество сотрудников компании.

Опираясь на результаты исследований Superjob потенциальная экономия в расчете на 1 сотрудника компании при учете средней нормы часов сменного графика 2 дня через 2 составит:

1,385 х 9,115

Э=

9900

: 32838,4 х 1 = 41,87рублей , (2)

Очевидно, что подобная экономия не может являться достаточной внутри небольших предприятий, потому что срок окупаемости инвестиций составит большой период, но если рассмотреть экономию применительно к крупным компаниям, то можно сделать позитивные выводы об эффективности внедрения подобных технологий. В таблице 3 представлена потенциальная экономия в зависимости от количества сотрудников, работающих в компании. Для подсчета максимальной экономии взято количественное значение сотрудников X5 Retail Group, согласно данным отчета за 2020 год [6].

Таблица 3. Потенциальная экономия от внедрения системы биометрии за счет фиксации фактов опозданий сотрудников согласно данным исследования Superjob

Количество сотрудников компании Экономия, руб./мес.

100 4187

1000 41870

10000 418700

100000 4187000

339716 14223908,92

Приведем также примеры расчета с учетом данных результатов исследований двух других порталов. На рисунке 1 представлены результаты исследования компании HeadHunter, проведенного в 2017 году [8].

Рис. 1. Результаты опроса респондентов «Как часто вы опаздываете на работу?». Исследование НеаСНи^ег Источник: hh.ru

Мы видим большее значение респондентов, признавшихся в том, что они опаздывают на работу. Если провести расчет согласно формуле 1, то мы выявим больший показатель экономии. Для значения среднего взвешенного количества минут опозданий в расчете на одного сотрудника компании в месяц мы будем опираться на результаты исследования исследовательского центра Superjob в связи с отсутствием данного опроса в исследовании НеаСНи^ег. 4,225 х 9,115

Э=

9900

: 32838,4 х 1 = 127,74рубля , (3)

Данные по потенциальной экономии в разрезе количества сотрудников в рублях представлены в таблице 4.

Таблица 4. Потенциальная экономия от внедрения системы биометрии за счет фиксации фактов опозданий сотрудников согласно данным исследования HeadHunter

Количество сотрудников компании Экономия, руб./мес.

100 12774

1000 127740

10000 1277400

100000 12774000

339716 433641021,84

Здесь мы видим существенное увеличение экономии - примерно в три раза по сравнению с данными предыдущего исследования. Похожее исследование в 2018 году проводил работный портал Rabota.ua [9]. Полученные данные отображены в таблице 5.

Результаты опроса отличаются от результатов исследований, представленных ранее в тексте статьи, поэтому имеют ценность с точки зрения получения еще одного результата для исчисления потенциальной экономии от внедрения системы биометрии за счет фиксации фактов опозданий на предприятиях.

сз о со от m Р от

от А

=Е

Таблица 5. Результаты опроса респондентов «Как часто вы опаздываете на работу?». Исследование Rabota.ua

Вариант ответа Все

практически каждый день 18%

несколько раз в месяц 17%

не чаще двух раз в неделю 10%

несколько раз в год 28%

никогда или не нормированный рабочий день 27%

Источник: rabota.ua

Для значения среднего взвешенного количества минут опозданий в расчете на одного сотрудника компании в месяц мы также как и в расчете будем опираться на результаты исследования исследовательского центра Superjob в связи с отсутствием данного опроса в исследовании Rabota.ua.

6 85 х 9 115 Э = ' ' х 32838,4 х 1 = 207,11рублей , 9900 '

Можно обратить внимание на размер экономии, который превосходит данные, полученные в предыдущих расчетах. Данные по потенциальной экономии в разрезе количества сотрудников организации представлены в таблице 6.

Таблица 6. Потенциальная экономия от внедрения системы биометрии за счет фиксации фактов опозданий сотрудников согласно данным исследования Rabota.ua

Количество сотрудников компании Экономия, руб./мес.

100 20711

1000 207110

10000 2071100

100000 20711000

339716 70358580,76

Согласно результатам проведенных расчетов, можно сделать выводы о том, что потенциальная экономия денежных средств от внедрения технологии биометрии будет напрямую зависеть от количества работающих сотрудников в организации и наиболее эффективны эти внедрения будут для сетевых крупных ритейлеров.

Необходимо также отметить, что результаты исследования не учитывали специфические особенности персонала розничной торговли, что является достаточно важным критерием для оценки величины данного показателя, так как персонал розницы является низкоквалифицированным контингентом с высокой склонностью к текучести и низким уровнем трудовой ответственности и дисциплины, поэтому можно предположить, что показатели количества опозданий на работу мо-„ гут быть значительно выше [13]. В данном расче-= те не учтена потенциальная экономия от исклю-в чения махинаций с табельным учетом, а также е^ от фиктивных оплачиваемых переработок, ко-~ торые также зачастую встречаются в розничной ав торговле.

Система биометрии как система контроля учета прихода и ухода сотрудников достаточно давно применяется у крупных розничных сетей на российском рынке.

Компания «Дикси» на сегодняшний день пользуется камерами дактилоскопической регистрации прихода и ухода сотрудников практически на всех своих розничных точках. Согласно данным «Infoline-Аналитика» биометрия позволит сократить до 5% расходов на персонал, при оценке затрат на сотрудников более 33 миллиардов рублей по состоянию на 2015 год [15].

Компания «М. Видео» использует биометрию в совокупности с трекингом для контроля сотрудников и проведения анализа полученных данных. Биометрия позволяет отслеживать время прихода и ухода сотрудников, а специальные датчики в бейджах позволяют отследить время нахождения в определенной секции, проанализировать и составить необходимость наличия сотрудника в той или иной части зала.

Говоря о мировом опыте использования биометрических технологий, необходимо отметить, что их развитие и внедрение также началось после 2015-го года. По больше части за рубежом скорость развития этих технологий замедляется отрицательным отношением к нему общества. Согласно исследованиям Брукингского института США, проведенного в октябре 2018 года, всего 27% людей благоприятно относятся к идее применения технологий биометрии для предотвращения краж в магазинах [2].

Биометрия отпечатка пальцев как система контроля сотрудников распространена также и за рубежом, где в итоге было показано, что наличие обязательной биометрии при работе с ККМ способствует:

снижению уровня краж сотрудниками торговой точки товарно-материальных ценностей;

снижению количества махинаций. При использовании биометрии сотрудник фактически должен присутствовать на рабочем на месте, что исключает возможность «дружеской подмены»;

повышению операционной эффективности работы. Не нужно тратить время на вводы забытых паролей, поиска и замены пропусков. Фактически ключ к работе - палец;

за счет снижения количества краж - снижение затрат на проведения расследования, замену персонала.

Технологии биометрии, такие как распознавание лиц способствуют повышению качества взаимодействия покупателя и продавца. Так, например в 2019 году Microsoft запустила Dynamics 360 Connected Store. Это специальное программное обеспечение, позволяющее ритейлерам мо-ниторить поведение покупателей в магазинах с помощью датчиков компьютерного зрения, камер видеонаблюдения, интернета вещей (IoT) [5]. Идентификация покупателя, анализ его покупок и привычек позволяет создать персонифицированные предложения необходимого продукта, что

способствует повышению объема продаж и лояльности клиента.

Если говорить о применении систем биометрии относительно процесса взаимодействия с клиентом, то это внедрение касс самообслуживания, которые одними из первых стала распространять на своих точках компания «Азбука Вкуса». С 2016 года система биометрической оплаты покупок была внедрена частично в ряде магазинов с дальнейшим развитием по всей сети [7]. Система идентификации клиента не только позволяет производить оплату, забирать ранее оплаченные заказы, но и способствовать развитию программы лояльности путем персонификации предложений под каждого покупателя, анализировать привычки, частоту и объем и соответственно быть интегрированной в работу технологии автозаказа, который самостоятельно формирует заявку на поставку определенного количества товара к определенному времени в определенный магазин.

Внедрение онлайн-платежей с идентификацией посредством биометрии является удобным и ускоряет процесс взаимодействия между покупателем и продавцом. Согласно данным исследования Invesp, 40% покупок в интернет-магазинах являются импульсными, при этом если клиенту приходится вводить свои платежные данные повторно, порядка 30% процентов отказываются от идеи покупки [4]. Удлинение процесса идентификации снижает количество возможных продаж.

Подводя итог, хотелось бы отметить, что повсеместное внедрение технологий биометрии в бизнес-процессы, происходящие в розничной торговле - это естественный и неизбежный процесс. На примерах крупных кампаний, можно убедиться в потенциальной экономической эффективности подобных технологий. Дальнейшее их развитие и распространение будет приводить к их глобализации и внедрению в том числе на небольших предприятиях. Изменение и модернизация каждого отдельно взятого процесса, по мнению автора, станет причиной сокращения занятых в секторе розничной торговли. Например, технология биометрии должна заменить сотрудников, выполняющих функционал проведения расчетных операций с покупателем.

Биометрия позволяет сократить расходы за счет усиления контроля над временем и качеством работы персонала, ускорить и улучшить взаимодействие с клиентом. На сегодняшний день крупный и средний бизнес как в России так и на мировом рынке, который до сих пор не используют опыт конкурентов все возможности таких технологических решений, в условиях пандемии и острой необходимости проведения сокращения затрат.

Литература

1. Chris Burt. Goode Intelligence forecasts 2.6 billion

to use biometrics for payments by 2023. 19 октября 2018. [Электронный ресурс]. - Режим до-

ступа: -https://www.biometricupdate.com/201810/ goode-intelligence-forecasts-2-6-billion-to-use-biometrics-for-payments-by-2023\

2. Darrell M. West. Brookings survey finds 50 percent of people are unfavorable to facial recognition software in retail stores to prevent theft. 8 октября 2018. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https:// www.brookings.edu/blog/techtank/2018/10/08/ brookings-survey-finds-50-percent-of-people-are-unfavorable-to-facial-recognition-software-in-retail-stores-to-prevent-theft/

3. Devin Coldewey. Inside Amazon's surveillance-powered, no-checkout convenience store. 21 января 2018. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://techcrunch.com/2018/01/21/inside-amazons-surveillance-powered-no-checkout-convenience-store/

4. Khalid Saleh. How Retailers Are Using Biometrics to Identify Consumers and Shoplifters. 11 апреля 2019. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://www.invespcro.com/blog/impulse-buying/

5. Victoria Petrock. The State of Impulse Buying Persona - Statistics and Trends. 3 октября 2019. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://www.emarketer.com/content/ how-retailers-are-using-biometrics-to-identify-consumers-and-shoplifters

6. X5 Retail Group. New retail starts now. Annual report 2020. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://www.x5.ru/en/PublishingImages/ Pages/Investors/ResultCenter/X5_Annual_Re-port_2020_ENG.pdf

7. Валерия Зайкова. IT-новации в «Азбуке Вкуса». 20 ноября 2016. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: - https://www.retail.ru/inter-views/it-novatsii-v-azbuke-vkusa/

8. Волкова Алена. Исследование: Каждый третий регулярно опаздывает на работу. 2 февраля 2017. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: - https://planet-today.ru/novosti/nauka/ item/62479-issledovanie-kazhdyj-tretij-regulyarno-opazdyvaet-na-rabotu

9. Исследование: Опоздание на работу в цифрах и что с ним делать. 24 апреля 2018. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: - https://inspect-system.com/articles/opozdanie-na-rabotu-v-tsi-frah-i-chto-s-nimi-delat/

10. Исследовательский центр портала Superjob. ru. Социологический опрос «Оптимисты реже опаздывают на работу». 13 февраля 2017. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://www.superjob.ru/research/articles/112070/

11. Исхаков Максим. Биометрия и биометрические данные: что это такое и безопасно ли это? 24 сентября 2019. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://bezopasnik.info/

12. «Магнит» расширяет тестирование технологии «оплата по лицу» // Retail.ru 02.10.2019. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: - https://www.retail.ru/news/magnit-rasshiryaet-testirovanie-tekhnologii-oplata-po-litsu-2-oktyabrya-2019-187123/

сз о со от m Р от

от А

=Е

13. Названы профессии с самой большой текучкой кадров // Вечерняя Москва 01.02.2020. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://news.rambler.ru/other/43604961-nazvany-professii-s-samoy-bolshoy-tekuchkoy-kadrov/

14. О применении контрольно-кассовой техники при осуществлении наличных денежных расчетов и (или) расчетов с использованием платежных карт [Тест]: федеральный закон от 22.05.2003 г. № 54-ФЗ; в ред. от 03.07.2016

15. Стоит ли вводить биометрический контроль персонала? // Best Service. 06.05.2020. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -http://jour-nal.best4service.ru/biometricheskiy_kontrol_per-sonala

16. Хохлов Роман. Революция в ритейле: технологии, меняющие бизнес. 16 мая 2017. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://www.re-tail.ru/articles/revolyutsiya-v-riteyle-tekhnologii-menyayushchie-biznes/

BIOMETRIC TECHNOLOGIES AND THEIR APPLICATION IN RETAIL

Petrov S.K., Makekadyrova A.S.

Plekhanov Russian University of Economics

The purpose of the study is to consider existing examples of the use and application of biometrics technologies in companies working in the field of retail trade. The article discusses modern examples of the introduction of such technologies, the possibilities, prospects and economic feasibility of their use on the example of Russian and foreign companies. Examples of changes in business processes related both to interaction with customers and those aimed at optimizing costs in relation to personnel are considered. Scientific novelty lies in the development of the latest tools, taking into account modern research and developments in the field under study. The study revealed the potential and high economic feasibility of introducing biometrics technologies in retail. The conclusion is made about the reduction in the number of employed in the field of retail trade as a result of the introduction of new technologies.

Keywords: retail, payroll optimization, automation, biometrics, automatic telephone exchange, mass recruitment, time tracking, face recognition,

Reference

1. Chris Burt. Goode Intelligence forecasts 2.6 billion to use bi-omet-rics for payments by 2023. October 19, 2018. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //www.biometricupdate. com/201810/goode-intelligence-forecasts-2-6-billion-to-use-biometrics-for-payments-by-2023 \

2. Darrell M. West. Brookings survey finds 50 percent of people are unfavorable to facial recognition software in retail stores to

prevent theft. October 8, 2018. [Electronic resource]. - Access Mode: -https: //www.brookings.edu/blog/techtank/2018/10/08/ brookings-survey-finds-50-percent-of-people-are-unfavorable-to-facial-recognition-software -in-retail-stores-to-prevent-theft /

3. Devin Coldewey. Inside Amazon's surveillance-powered, no-checkout convenience store. January 21, 2018. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //techcrunch. com/2018/01/21/inside-amazons-surveillance-powered-no-checkout-convenience-store/

4. Khalid Saleh. How Retailers Are Using Biometrics to Identify Consumers and Shoplifters. April 11, 2019. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //www.invespcro.com/blog/ impulse-buying/

5. Victoria Petrock. The State of Impulse Buying Persona - Statistics and Trends. October 3, 2019. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //www.emarketer.com/content/how-retailers-are-using-biometrics-to-identify-consumers-and-shoplifters

6. X5 Retail Group. New retail starts now. Annual report 2020. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //www.x5.ru/en/ PublishingImages/Pages/Investors/ResultCenter/X5_Annual_ Report_2020_ENG.pdf

7. Valeria Zaykova. IT innovations in Azbuka Vkusa. November 20, 2016. [Electronic resource]. - Access mode: - https://www.re-tail.ru/interviews/it-novatsii-v-azbuke-vkusa/

8. Volkova Alena. Research: One in three is regularly late for work. February 2, 2017. [Electronic resource]. - Access mode: -https://planet-today.ru/novosti/nauka/item/62479-issledovanie-kazhdyj-tretij-regulyarno-opazdyvaet-na-rabotu

9. Research: Being late for work in numbers and what to do with it. April 24, 2018. [Electronic resource]. - Access mode: - https:// inspectsystem.com/articles/opozdanie-na-rabotu-v-tsifrah-i-ch-to-s-nimi-delat/

10. Research center of the Superjob.ru portal. Sociological poll "Optimists are less likely to be late for work". February 13, 2017. [Electronic resource]. - Access mode: - https://www.superjob. ru/research/articles/112070/

11. Iskhakov Maxim. Biometrics and biometric data: what is it and is it safe? September 24, 2019. [Electronic resource]. - Access mode: -https: //bezopasnik.info/

12. "Magnit" expands testing of the "pay-by-person" technology // Retail.ru 10/02/2019. [Electronic resource]. - Access mode: -https://www.retail.ru/news/magnit-rasshiryaet-testirovanie-tekhnologii-oplata-po-litsu-2-oktyabrya-2019-187123/

13. The professions with the highest staff turnover are named // Vechernyaya Moscow 02/01/2020. [Electronic resource]. - Access mode: - https://news.rambler.ru/other/43604961-nazvany-professii-s-samoy-bolshoy-tekuchkoy-kadrov/

14. On the use of cash registers when making cash settlements and (or) settlements using payment cards [Test]: Federal Law of 22.05.2003, No. 54-FZ; as amended by from 03.07.2016

15. Should we introduce biometric control of personnel? // Best Service. 05/06/2020. [Electronic resource]. - Access mode: -http: // journal.best4service.ru/biometricheskiy_kontrol_personala

16. Khokhlov Roman. The retail revolution: technologies that are changing the business. May 16, 2017. [Electronic resource]. -Access mode: -https: //www.retail.ru/articles/revolyutsiya-v-riteyle-tekhnologii-menyayushchie-biznes/

Q.

e