Utanför säkerhet: Hur AI-baserad videoanalys förbättrar moderna affärsverksamheter

AI-baserade lösningar blir allt vanligare, men de inom säkerhetsbranschen har använt AI i åratal – de har bara använt ordet “analys” istället. När företag söker efter nya sätt att använda AI för att skapa en konkurrensfördel, börjar många att inse att videoutrustning representerar en alltmer värdefull källa till data – en som kan generera handlingsbara affärsintelligensinsikter. När bearbetningskraften förbättras och chipsets blir mer avancerade, kan moderna IP-kameror och andra säkerhetsenheter stödja AI-drivna analysfunktioner som kan göra mycket mer än att identifiera inkräktare och butikstjuvar.

Många företag använder redan AI-baserad analys för att förbättra effektivitet och produktivitet, minska ansvar och bättre förstå sina kunder. Videoanalys kan hjälpa företag att identifiera sätt att förbättra medarbetarproduktivitet och personalens effektivitet, strömlinjeforma butikers, fabrikers och lagers utformning, identifiera efterfrågade produkter och tjänster, upptäcka felaktigt eller dåligt underhållna maskiner innan de går sönder och mer. Dessa nya analysfunktioner är utformade med affärsintelligens och operativ effektivitet i åtanke – och de blir alltmer tillgängliga för organisationer av alla storlekar.

Ökad tillgänglighet för AI i videosövervakning

Analys har alltid haft tydliga tillämpningar inom säkerhetsbranschen, och utvecklingen från grundläggande intelligens och videorörelsedetektering till mer avancerad objekthantering och djupinlärning har gjort det möjligt för modern analys att identifiera misstänkt eller kriminellt beteende eller upptäcka misstänkta ljud som krossat glas, skottlossning eller rop på hjälp. Idag kan analysen upptäcka dessa händelser i realtid, varna säkerhetsteam omedelbart och dramatiskt minska reaktionstiderna. Framväxten av AI har tillåtit säkerhetsteam att vara betydligt mer proaktiva, vilket möjliggör snabba beslut baserade på precisa, realtidsinformationer. För inte så länge sedan var det bara de mest avancerade övervakningsenheterna som var tillräckligt kraftfulla för att köra de AI-baserade analyser som behövdes för att möjliggöra dessa funktioner – men idag har landskapet förändrats.

Införandet av djupinlärningsbearbetningsenheter (DLPUs) har avsevärt förbättrat bearbetningskraften hos övervakningsenheter, vilket möjliggör för dem att köra avancerad analys i nätverkskanten. För bara några år sedan kunde bandbredden och lagringsutrymmet som krävdes för att spela in, ladda upp och analysera tusentals timmar av video vara förbjudande dyrt. Idag är det inte längre fallet: moderna enheter behöver inte skicka fullständiga videoupptagningar till molnet – endast de metadata som är nödvändiga för klassificering och analys. Som ett resultat har bandbredden, lagringsutrymmet och hårdvarufoten som krävs för att dra nytta av AI-baserade analysfunktioner alla minskat avsevärt – vilket betydligt minskar driftskostnaderna och gör tekniken tillgänglig för företag av alla storlekar, oavsett om de använder ett nätverk av tre kameror eller tre tusen.

Som ett resultat har utbudet av potentiella kunder utvidgats avsevärt – och dessa kunder letar inte bara efter säkerhetsapplikationer, utan även affärsapplikationer. Eftersom DLPUs i princip är standard på moderna övervakningsenheter, letar kunderna alltmer efter att utnyttja dessa funktioner för att få en konkurrensfördel utöver att skydda sina lokaler. Democratiskeringen av AI inom säkerhetsbranschen har lett till en betydande utvidgning av användningsfall, eftersom utvecklare försöker tillfredsställa företag som vänder sig till videoanalys för att hantera en bredare palett av säkerhets- och icke-säkerhetsutmaningar.

Hur organisationer använder AI för att förbättra sin verksamhet

Det är viktigt att betona att en del av det som gör framväxten av fler affärsinriktade användningsfall för AI-baserad videoanalys anmärkningsvärd är det faktum att de flesta företag redan är bekanta med den grundläggande tekniken. Till exempel använder detaljhandlare redan videoanalys för att skydda sina butiker från butikstjuvar och kommer att bli glada att veta att de kan använda liknande funktioner för att övervaka kunder som kommer in och ut ur butiken, identifiera hög- och lågtrafikperioder och använda den informationen för att anpassa sin personalbehov. De kan använda videoanalys för att varna anställda när en lång kö bildas, när en tom hylla behöver fyllas på eller om butikens utformning orsakar onödig trängsel. Genom att anta affärsinriktad analys tillsammans med säkerhetsinriktad analys kan detaljhandlare förbättra personalens effektivitet, skapa mer effektiva butiksutformningar och förbättra kundupplevelsen.

Självklart är detaljhandlare bara början. Företag i nästan alla branscher kan dra nytta av modern videoanalys. Tillverkare kan till exempel övervaka fabriksgolv för att identifiera ineffektiviteter och flaskhalsar. De kan använda termokameror för att upptäcka överhettade maskiner, vilket möjliggör för underhållspersonal att åtgärda problem innan de kan orsaka betydande skador. I många fall kan de till och med övervaka produktionslinjer för defekta eller dåligt tillverkade produkter, vilket ger ett extra lager av kvalitetssäkring. Vissa enheter kan till och med övervaka efter kemiska läckor, överhettade maskiner, rök och andra tecken på fara, vilket räddar organisationer från potentiellt farliga (och dyra) incidenter. Detta har tydliga tillämpningar inom branscher som tillverkning, hälsovård, bostäder och kritisk infrastruktur.

Förmågan att generera insikter och förbättra verksamheten sträcker sig bortom traditionella företag och in i områden som hälsovård. Sjukhus och hälsovårdspersonal använder nu analys för att engagera sig i virtuell patientövervakning, vilket möjliggör för dem att ha ögonen på patienterna dygnet runt. Med hjälp av en kombination av video- och ljudanalys kan de automatiskt upptäcka tecken på distress, såsom hosta, ansträngd andning och smärtsamma uttryck. De kan också generera en varning om en högriskpatient försöker lämna sin säng eller rum, vilket möjliggör för vårdgivare eller säkerhetsteam att reagera omedelbart. Detta förbättrar inte bara patientresultaten, utan kan också betydligt minska ansvar i fall av olyckor. Liknande teknologi kan också användas för att förbättra efterlevnaden, säkerställa att nödutgångar förblir fria och undvika andra potentiellt bötesbelagda brott inom hälsovård och andra branscher. Möjligheterna att minska kostnader och förbättra resultat utvidgas varje dag.

Maximering av AI i nutid och framtid

Övergången till att använda övervakningsenheter för affärsintelligens och verksamhetsändamål har skett snabbt, driven av det faktum att de flesta organisationer redan är bekanta med den utrustning de behöver för att dra nytta av. Och med företag av alla storlekar – och i nästan alla branscher – som alltmer vänder sig till videoanalys för att förbättra både sina säkerhetsfunktioner och sin verksamhet, är utvecklingen av nya, AI-baserade analyser osannolikt att sakta ner.

Bäst av allt är att marknaden fortfarande växer. Även idag spenderas ungefär 80% av säkerhetsbudgeten på mänsklig arbetskraft, inklusive övervakning, bevakning och underhåll. När AI-baserad videoanalys blir alltmer utbredd, kommer det att förändras snabbt – och företag kommer att kunna strömlinjeforma sin affärsintelligens och verksamhetsförmåga på ett liknande sätt. När AI-utvecklingen fortsätter och nya, affärsinriktade användningsfall dyker upp, bör organisationer se till att de är positionerade för att få ut det mesta av analysen – både nu och i framtiden.