Menschen klauen an Selbstbedienungskassen: Scandit will das Problem mit KI lösen
Selbstbedienungskassen sollen den Einkauf schneller und für Händler effizienter machen. Für den Einzelhandel haben sie jedoch eine Schattenseite: Wo kein Mitarbeiter jeden Einkauf kontrolliert, können Waren leichter unbezahlt den Laden verlassen. Das Schweizer Technologieunternehmen Scandit will solche Verluste nun mit künstlicher Intelligenz erkennen und verhindern.
Wenn 1.000 Kunden an Selbstbedienungskassen bezahlen, verliert der Händler im Durchschnitt rund 230 Euro. In einem mittelgroßen Lebensmittelgeschäft mit Selbstbedienungsbereich summieren sich die monatlichen Verluste auf 5.416 Euro. Das zeigt die "Self-Checkout Loss Study 2026", die die britische Universität Leicester gemeinsam mit der Handelsorganisation ECR Retail Loss veröffentlicht hat.
Dabei geht es nicht immer um klassischen Ladendiebstahl. Kunden können Waren mitnehmen, ohne sie überhaupt zu bezahlen. Häufiger handelt es sich jedoch um bewusste oder unbewusste Falschangaben an der Kasse.
Vom falschen Produkt bis zum Lego-Baukasten als Zwiebel
Beim Betrug wählen Kunden beispielsweise bewusst den Code eines günstigeren Artikels aus. Manche scannen nur einen Teil ihrer Waren und bezahlen die übrigen Produkte absichtlich nicht.
Nicht jeder falsche Scan ist allerdings Betrug. Manchmal findet ein Kunde das gewünschte Produkt schlicht nicht im Menü und entscheidet sich für einen Artikel, der schneller zu finden ist. So werden beispielsweise Zitronen statt Limetten ausgewählt. Wer Zeit sparen will, gibt möglicherweise vier gleiche Brötchen ein, obwohl sich vier unterschiedliche Sorten in der Tüte befinden.
Auch beim Preis lässt sich tricksen. Konventionell erzeugte Tomaten können beispielsweise als Bio-Tomaten verbucht werden. Schwerwiegender wird es, wenn ein teurer Artikel bewusst durch einen besonders günstigen ersetzt wird. In einem solchen Fall kann etwa ein Lego-Baukasten als Zwiebel verbucht werden.
Am seltensten tauschen Kunden Barcodes aus. Dann wird statt des Codes eines teureren Produkts der Barcode einer billigeren Ware gescannt.
Für Händler entsteht dadurch ein Problem, das mit der Verbreitung von Selbstbedienungskassen größer wird. Je weniger Mitarbeiter einen Einkauf unmittelbar überwachen, desto schwieriger wird es, Fehlscans und absichtlichen Betrug zu erkennen.
Self-Checkout verschärft das Dilemma für Händler
Wer als Händler Diebstahl und Fehlscans eindämmen will, riskiert genervte Kunden und einen höheren Aufwand für das Personal.
Self-Checkout wickelt inzwischen 54 Prozent aller Transaktionen in den Geschäften ab, die diese Kassen anbieten. Doch genau diese Geschäfte verzeichnen laut dem Self-Checkout Loss Report 2026 von ECR Retail Loss auch 33 Prozent höhere Verluste als vergleichbare Filialen ohne Self-Checkout.
Im ersten Jahr nach der Einführung steigen die Verluste im Schnitt sogar um weitere 22 Prozent. Stichprobenkontrollen kosten laut einem deutschen Händler bis zu zwei Minuten pro Fall – eine Zeit, die sowohl die Kundschaft als auch das Personal belastet.
Scandit erkennt nicht gescannte Waren in Echtzeit
Genau hier setzt Scandit an. Das Schweizer Technologieunternehmen hat mit seiner Software "Self-Checkout Loss Prevention" eine KI-Lösung entwickelt, die Kamerabilder an Selbstbedienungskassen auswertet. Erkennt das System einen nicht gescannten Artikel, erscheint zunächst ein dezenter Hinweis auf dem Bildschirm der Kundin bzw. des Kunden. Reagiert diese oder dieser nicht, wird das Personal benachrichtigt, noch bevor die Transaktion abgeschlossen ist.
Auf diese Weise können mehr als 75 Prozent der Verluste an Selbstbedienungskassen vermieden oder zurückgeholt werden. Dazu zählen beispielsweise Verluste durch verpasste Scans, absichtlich übersprungene Artikel, im Einkaufswagen zurückgelassene Ware oder abgebrochene Bezahlvorgänge.
"Self-Checkout hat den Einzelhandel grundlegend verändert – und mit ihm auch die Verlustsituation", sagt Christian Floerkemeier, CTO und Mitgründer von Scandit. Effizienz und Sicherheit gingen dabei Hand in Hand. Er erläuter das Prinzip so: "Einzelhändler sollten sich nicht zwischen einem schnellen Checkout-Erlebnis und wirksamer Verlustprävention entscheiden müssen. Self-Checkout Loss Prevention bietet ihnen einen Software-first-Ansatz, um Probleme in Echtzeit zu erkennen. Der Prozess lässt sich an die eigenen Richtlinien des Einzelhändlers anpassen. Neben der Rückgewinnung entgangener Umsätze können Einzelhändler damit auch ihren Personaleinsatz produktiver gestalten."
Das Unternehmen versucht dabei, die Kontrolle möglichst unauffällig in den Einkauf zu integrieren. Idealerweise korrigiert der Kunde einen Fehler selbst, ohne dass ein Mitarbeiter an die Kasse kommen muss.
Auch Datenschutz spielt eine Rolle. Scandit bezeichnet den Ansatz als "Privacy by Design". Die Technologie soll damit eine automatische Kontrolle ermöglichen, ohne den Einkauf für den Kunden unnötig kompliziert zu machen.
KI läuft direkt an der Selbstbedienungskasse
Self-Checkout Loss Prevention läuft direkt an jeder Kasse – ohne dedizierte Server, ohne aufwendige Installation und skalierbar von kleinen Filialen bis zu großen Verbrauchermärkten. Die Lösung arbeitet mit vorhandener Kamerainfrastruktur, egal ob fest verbaut, handelsüblich oder als Sicherheitskamera oberhalb der SB-Kasse installiert.
Spezielle KI-Hardware ist nicht erforderlich, was die Gesamtbetriebskosten niedrig hält. Datenschutz ist von Anfang an mitgedacht: Die Videodaten werden direkt an der Kasse verarbeitet, was Einzelhändler dabei unterstützt, ihre DSGVO-Pflichten zu erfüllen.
Da ausschließlich Artikel und Transaktionsverhalten analysiert werden, ist keine Gesichts- oder biometrische Erkennung erforderlich. Im Sinne von "Privacy by Design" vermeidet die Lösung damit von vornherein genau jene Praktiken, die der EU AI Act untersagt.
"Vision-AI-Checks an Selbstbedienungskassen hatten bisher zwei grundlegende Probleme: einen hohen Infrastrukturaufwand und zu langsam reagierende Systeme. Das sorgt bei Mitarbeitern und Kunden für Verwirrung", kommentiert Greg Buzek, Präsident und leitender Analyst der IHL Group. Er fährt vor: "Eine Lösung, die sich einfach in bestehende Filialen integrieren lässt und vorhandene Kameras nutzt, macht diesen Aufwand überflüssig. Händler profitieren doppelt: Diebstahl wird vorgebeugt und versehentliche Fehler werden schnell geklärt, bevor sie den Kassenprozess verlangsamen."
Schweizer Start-up ist längst ein globaler Softwareanbieter
Scandit wurde 2009 in Zürich von Samuel Mueller, Christian Floerkemeier und Christof Roduner gegründet. Die drei Gründer kamen aus der Forschung an der ETH Zürich, am MIT und bei IBM Research. Ihre ursprüngliche Idee bestand darin, Kameras von Smartphones für die Erfassung von Barcodes und anderen Informationen zu nutzen.
Daraus entwickelte sich ein Anbieter von sogenanntem "Smart Data Capture". Die Software kann inzwischen nicht nur Barcodes lesen, sondern auch Texte, Ausweise und Objekte erkennen. Sie läuft auf Smartphones, Handheld-Computern, fest installierten Kameras, Drohnen, Robotern und anderen Geräten.
Im Mittelpunkt steht Computer Vision, inzwischen ergänzt durch eine eigene Vision-AI-Plattform.
Scandit richtet sich vor allem an Unternehmen. Die Einsatzgebiete reichen vom Einzelhandel über Logistik und Transport bis zum Gesundheitswesen und zur Industrie. Zu den bekannten Kunden zählen unter anderem Walmart, Sephora, Lufthansa, FedEx, DHL, Levi Strauss & Co. und Instacart.
Nach eigenen Angaben nutzen mehr als 2.100 Unternehmen die Technologie. Mehr als 170 Millionen mobile Geräte sind demnach aktiv mit Scandit-Lösungen im Einsatz. Jährlich verarbeitet die Plattform mehr als 80 Milliarden Scans.
Scandit automatisiert weitere Abläufe im Einzelhandel
Zusammen mit Age Verified Self-Checkout, das Scandit im Juli 2026 eingeführt hat, werden die beiden häufigsten Gründe, aus denen bislang Personal an die Self-Checkout-Kasse gerufen werden musste, deutlich reduziert.
Age Verified Self-Checkout automatisiert und verifiziert den Kauf altersbeschränkter Artikel, verkürzt die Wartezeiten, reduziert vermeidbare Personaleinsätze und erhöht die Rechtssicherheit bei der Altersprüfung. Kombiniert ergibt sich ein Self-Checkout-Modell, das weitgehend ohne Personal auskommt: konform bei der Altersprüfung, sicher vor Verlusten und mit Personal, das für wichtigere Aufgaben als Routinekontrollen frei wird.
Beide Neuerungen basieren auf Scandits umfassender Vision für Store Intelligence und erweitern das Retail-Portfolio. Dazu gehören unter anderem die Regalverfügbarkeit über ShelfView, die Einhaltung von Preisen und Planogrammen (Regal- und Sortimentspläne), das Management von Ablaufdaten, Preisnachlässe und intelligentes In-Store-Picking.
Einzelhändler können ihre Store-Daten in Echtzeit-Transparenz und priorisierte Maßnahmen verwandeln, um Gewinne zu sichern und operative Risiken zu senken.
Mehr als eine Milliarde Dollar Bewertung
Finanziell gehört Scandit zu den größeren europäischen Start-ups im Bereich Unternehmenssoftware. 2022 nahm das Unternehmen in einer von Warburg Pincus angeführten Finanzierungsrunde 150 Millionen Dollar ein. Dabei wurde Scandit mit mehr als einer Milliarde Dollar bewertet.
Insgesamt hatte das Unternehmen zu diesem Zeitpunkt bereits knapp 300 Millionen Dollar von Investoren eingesammelt. Zu den Geldgebern zählen unter anderem Atomico, GV, NGP Capital, Salesforce Ventures, Swisscom Ventures und Sony Innovation Fund.
Unternehmen aus Einzelhandel, Transport und Logistik, Gesundheitswesen und Fertigung setzen auf Scandit – darunter Instacart, Carrefour, Ahold Delhaize, Albertsons, Levi Strauss & Co., Sephora, Lufthansa und FedEx.
Scandit sitzt weiterhin in Zürich und unterhält weitere Standorte unter anderem in London, Warschau, Tampere, Boston und Tokio. CEO ist Mitgründer Samuel Mueller, Christian Floerkemeier ist CTO.
KI soll Verluste dort verhindern, wo Personal fehlt
Scandit steht damit für eine Entwicklung, die für den Einsatz von KI in Unternehmen typisch ist. Die Technologie soll nicht unbedingt einen spektakulären neuen Dienst schaffen. Stattdessen soll sie bestehende Prozesse automatisieren und weniger fehleranfällig machen.
Bei der Selbstbedienungskasse wird daraus ein sehr konkretes Geschäftsproblem, für das Scandit eine findige Lösung bietet: Händler wollen den Einkauf mit möglichst wenig Personal organisieren – gleichzeitig sollen möglichst wenig Waren unbezahlt den Laden verlassen.
