Více než jen bezpečnost: Jak analýza videa založená na umělé inteligenci vylepšuje moderní obchodní operace

Řešení založená na umělé inteligenci se stávají stále běžnějšími, ale ti, kteří pracují v bezpečnostním průmyslu, ji využívají již léta – dosud používali pouze slovo „analytika“. Vzhledem k tomu, že firmy hledají nové způsoby, jak využít umělou inteligenci k vytvoření konkurenční výhody, mnoho z nich si začíná uvědomovat, že videozařízení představují stále cennější zdroj dat – zdroj, který může generovat užitečné poznatky z oblasti business intelligence. S rostoucím výpočetním výkonem a pokročilejšími čipsety mohou moderní IP kamery a další bezpečnostní zařízení podporovat analytické funkce založené na umělé inteligenci, které dokážou mnohem více než jen identifikovat vetřelce a zloděje v obchodech.

Mnoho podniků již využívá analytiku založenou na umělé inteligenci ke zlepšení efektivity a produktivity, snížení odpovědnosti a lepšímu pochopení svých zákazníků. Videoanalytika může podnikům pomoci identifikovat způsoby, jak zlepšit produktivitu zaměstnanců a efektivitu personálního obsazení, zefektivnit uspořádání obchodů, továren a skladů, identifikovat žádané produkty a služby, odhalit nefunkční nebo špatně udržované zařízení dříve, než se porouchá, a mnoho dalšího. Tyto nové analytické funkce jsou navrhovány s ohledem na business intelligence a provozní efektivitu – a jsou stále dostupnější pro organizace všech velikostí.

Rostoucí dostupnost umělé inteligence ve video dohledu

Analytika vždycky měla jasné aplikace v bezpečnostním průmyslu a vývoj od základní inteligence a detekce pohybu ve videu k pokročilejší objektové analytice a hlubokému učení umožnil moderní analytice identifikovat podezřelé nebo kriminální chování nebo detekovat podezřelé zvuky, jako je tříštění skla, výstřely nebo volání o pomoc. Dnešní analytika dokáže tyto události detekovat v reálném čase, okamžitě upozornit bezpečnostní týmy a dramaticky zkrátit dobu odezvy. Vznik umělé inteligence umožnil bezpečnostním týmům být výrazně proaktivnější, což jim umožnilo rychle se rozhodovat na základě přesných informací v reálném čase. Není to tak dávno, co byla pouze nejpokročilejší sledovací zařízení dostatečně výkonná na to, aby spustila analytiku založenou na umělé inteligenci potřebnou k umožnění těchto funkcí – ale dnes se situace změnila.

Nástup jednotek pro hluboké učení (DLPU) výrazně zvýšil výpočetní výkon sledovacích zařízení a umožnil jim spouštět pokročilou analytiku na okraji sítě. Ještě před několika lety mohla být šířka pásma a úložiště potřebné k nahrávání, nahrávání a analýze tisíců hodin videa neúměrně drahá. Dnes tomu tak již není: moderní zařízení již nemusí odesílat do cloudu kompletní videozáznamy – pouze metadata nezbytná pro klasifikaci a analýzu. V důsledku toho se dramaticky snížila šířka pásma, úložiště a hardwarová náročnost potřebná k využití analytických funkcí založených na umělé inteligenci – což výrazně snižuje provozní náklady a zpřístupňuje technologii firmám všech velikostí, ať už používají síť tří nebo tří tisíc kamer.

V důsledku toho se rozsah potenciálních zákazníků výrazně rozšířil – a tito zákazníci nehledají jen bezpečnostní aplikace, ale i ty firemní. Vzhledem k tomu, že DLPU jsou v moderních sledovacích zařízeních prakticky standardní, zákazníci se stále více snaží tyto funkce využít k získání konkurenční výhody a zároveň k ochraně svých prostor. Demokratizace umělé inteligence v bezpečnostním průmyslu vedla k významnému rozšíření případů použití, protože vývojáři se snaží uspokojit potřeby podniků, které se obracejí na videoanalytiku k řešení širší škály bezpečnostních i nebezpečenstvenních výzev.

Jak organizace využívají umělou inteligenci ke zlepšení svých operací

Je důležité zdůraznit tu část toho, co způsobuje vznik více případy užití zaměřené na podnikání Pro analýzu videa založenou na umělé inteligenci je pozoruhodné, že většina podniků je již se základní technologií obeznámena. Například maloobchodníci již používají analýzu videa k… chránit své obchody Zloději v obchodech budou potěšeni, když se dozvědí, že mohou využít podobné funkce ke sledování zákazníků vstupujících a vycházejících z obchodu, identifikovat období s vysokou a nízkou návštěvností a na základě těchto dat upravovat své potřeby personálního obsazení. Mohou využít videoanalytiku k upozornění zaměstnanců, když se tvoří dlouhá fronta, když je třeba doplnit prázdný regál nebo když uspořádání obchodu způsobuje zbytečné přetížení. Zapojením analytiky zaměřené na podnikání spolu s analytikou zaměřenou na bezpečnost mohou maloobchodníci zlepšit efektivitu personálního obsazení, vytvořit efektivnější uspořádání prodejen a zlepšit zákaznickou zkušenost.

Maloobchodníci jsou samozřejmě jen špičkou ledovce. Podniky v téměř každém odvětví mohou těžit z moderních případů použití video analytiky. Například výrobci mohou monitorovat tovární haly k identifikaci neefektivity a uzavíracích bodů. Mohou používat termokamery k detekci přehřívaných strojů, což umožňuje personálu údržby řešit problémy dříve, než způsobí značné škody. V mnoha případech mohou dokonce monitorovat montážní linky a vyhledat vadné nebo špatně vyrobené výrobky, což poskytuje další vrstvu ochrany kvality. Některá zařízení mohou být dokonce schopna monitorovat úniky chemikálií, přehřívání zařízení, kouř a další známky nebezpečí, čímž chrání organizace před potenciálně nebezpečnými (a nákladnými) incidenty. To má jasné uplatnění v různých odvětvích, od výroby a zdravotnictví až po bydlení a kritickou infrastrukturu.

Schopnost generovat poznatky a zlepšovat provoz sahá za hranice tradičních podniků a do oblastí, jako je zdravotnictví. Nemocnice a poskytovatelé zdravotní péče nyní využívají analytiku k zapojení se do virtuální monitorování pacientů, což jim umožňuje mít na své pacienty zrak 24 hodin denně. Pomocí kombinace video a audio analýzy dokáží automaticky detekovat známky tísně, jako je kašel, namáhavé dýchání a výkřiky bolesti. Mohou také vygenerovat upozornění, pokud se vysoce rizikový pacient pokusí opustit postel nebo opustit pokoj, což umožňuje pečovatelům nebo bezpečnostním týmům okamžitě reagovat. To nejen zlepšuje výsledky léčby pacientů, ale může také výrazně snížit odpovědnost v případech uklouznutí/zakopnutí/pádu. Podobnou technologii lze také použít ke zlepšení výsledků v oblasti dodržování předpisů, zajištění volnosti nouzových východů a zamezení dalším potenciálně pokutovatelným přestupkům ve zdravotnictví a dalších odvětvích. Příležitosti ke snížení nákladů a zlepšení výsledků se každým dnem rozšiřují.

Maximalizace umělé inteligence v současnosti a budoucnosti

Posun k využívání sledovacích zařízení pro účely business intelligence a provozu proběhl rychle, a to díky skutečnosti, že většina organizací je již obeznámena s vybavením, které potřebuje k využití výhod. A vzhledem k tomu, že se podniky všech velikostí – a téměř v každém odvětví – stále častěji obracejí na videoanalytiku, aby zlepšily své bezpečnostní možnosti i obchodní operace, je nepravděpodobné, že by se vývoj nových analytických systémů založených na umělé inteligenci v dohledné době zpomalil.

A co je nejlepší, trh stále roste. I dnes se zhruba 80 % rozpočtů na bezpečnost vynakládá na lidskou práci, včetně monitorování, ostrahy a údržby. S tím, jak se video analytika založená na umělé inteligenci stává stále rozšířenější, se to rychle změní – a firmy budou schopny podobným způsobem zefektivnit své business intelligence a provozní možnosti. Vzhledem k tomu, že vývoj umělé inteligence pokračuje a objevují se nové, na podnikání zaměřené případy užití, měly by se organizace ujistit, že jsou v pozici, kdy mohou z analytiky vytěžit maximum – nyní i v budoucnu.