Vượt ra ngoài bảo mật: Phân tích video dựa trên AI đang cải thiện hoạt động kinh doanh hiện đại như thế nào

Các giải pháp dựa trên AI đang ngày càng trở nên phổ biến, nhưng những người trong ngành an ninh đã tận dụng AI trong nhiều năm—họ chỉ sử dụng từ “phân tích”. Khi các doanh nghiệp tìm kiếm những cách mới để sử dụng AI nhằm tạo ra lợi thế cạnh tranh, nhiều người bắt đầu nhận ra rằng các thiết bị video đại diện cho một nguồn dữ liệu ngày càng có giá trị—một nguồn có thể tạo ra những hiểu biết về trí tuệ kinh doanh có thể hành động được. Khi sức mạnh xử lý được cải thiện và chipset trở nên tiên tiến hơn, camera IP hiện đại và các thiết bị an ninh khác có thể hỗ trợ các khả năng phân tích do AI cung cấp, có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ xác định kẻ xâm phạm và kẻ trộm vặt.

Nhiều doanh nghiệp đã tận dụng phân tích dựa trên AI để cải thiện hiệu quả và năng suất, giảm trách nhiệm pháp lý và hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Phân tích video có thể giúp các doanh nghiệp xác định cách cải thiện năng suất và hiệu quả tuyển dụng nhân viên, sắp xếp hợp lý bố cục của các cửa hàng, nhà máy và kho hàng, xác định các sản phẩm và dịch vụ theo nhu cầu, phát hiện thiết bị trục trặc hoặc bảo trì kém trước khi hỏng, v.v. Các khả năng phân tích mới này đang được thiết kế với trí tuệ kinh doanh và hiệu quả hoạt động trong tâm trí—và chúng ngày càng dễ tiếp cận hơn đối với các tổ chức ở mọi quy mô.

Khả năng tiếp cận ngày càng tăng của AI trong giám sát video

Phân tích luôn có ứng dụng rõ ràng trong ngành an ninh, và sự phát triển từ trí thông minh cơ bản và phát hiện chuyển động video đến phân tích đối tượng tiên tiến hơn và học sâu đã giúp phân tích hiện đại có thể xác định hành vi đáng ngờ hoặc tội phạm hoặc phát hiện âm thanh đáng ngờ như kính vỡ, tiếng súng hoặc tiếng kêu cứu. Phân tích ngày nay có thể phát hiện những sự kiện này theo thời gian thực, cảnh báo nhóm an ninh ngay lập tức và giảm đáng kể thời gian phản hồi. Sự xuất hiện của AI đã cho phép các nhóm an ninh chủ động hơn đáng kể, cho phép họ đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên thông tin chính xác, theo thời gian thực. Cách đây không lâu, chỉ những thiết bị giám sát tiên tiến nhất mới đủ mạnh để chạy phân tích dựa trên AI cần thiết để kích hoạt các khả năng đó—nhưng ngày nay, bối cảnh đã thay đổi.

Sự ra đời của các đơn vị xử lý học sâu (DLPU) đã tăng cường đáng kể sức mạnh xử lý của các thiết bị giám sát, cho phép chúng chạy phân tích nâng cao ở rìa mạng. Chỉ vài năm trước, băng thông và dung lượng lưu trữ cần thiết để ghi lại, tải lên và phân tích hàng nghìn giờ video có thể cực kỳ tốn kém. Ngày nay, điều đó không còn đúng nữa: các thiết bị hiện đại không còn cần phải gửi toàn bộ bản ghi video lên đám mây nữa—chỉ cần gửi siêu dữ liệu cần thiết để phân loại và phân tích. Do đó, băng thông, dung lượng lưu trữ và dấu chân phần cứng cần thiết để tận dụng các khả năng phân tích dựa trên AI đều đã giảm đáng kể—giảm đáng kể chi phí vận hành và giúp công nghệ này có thể tiếp cận được với các doanh nghiệp ở mọi quy mô, cho dù họ sử dụng mạng lưới ba camera hay ba nghìn camera.

Kết quả là, phạm vi khách hàng tiềm năng đã mở rộng đáng kể—và những khách hàng đó không chỉ tìm kiếm các ứng dụng bảo mật mà còn tìm kiếm các ứng dụng kinh doanh. Vì DLPU thực sự là tiêu chuẩn trên các thiết bị giám sát hiện đại, nên khách hàng ngày càng muốn tận dụng các khả năng đó để đạt được lợi thế cạnh tranh ngoài việc bảo vệ vị trí của họ. Việc dân chủ hóa AI trong ngành an ninh đã dẫn đến sự mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng khi các nhà phát triển tìm cách đáp ứng các doanh nghiệp chuyển sang phân tích video để giải quyết nhiều thách thức về bảo mật và không bảo mật hơn.

Các tổ chức đang sử dụng AI để nâng cao hoạt động của họ như thế nào

Điều quan trọng là phải nhấn mạnh rằng một phần tạo nên sự xuất hiện của nhiều hơn các trường hợp sử dụng tập trung vào kinh doanh đối với phân tích video dựa trên AI, điều đáng chú ý là hầu hết các doanh nghiệp đã quen thuộc với công nghệ cơ bản. Ví dụ, các nhà bán lẻ đã sử dụng phân tích video để bảo vệ cửa hàng của họ từ những kẻ trộm vặt sẽ rất vui khi biết rằng họ có thể sử dụng các khả năng tương tự để theo dõi khách hàng ra vào cửa hàng, xác định thời gian có lượng khách ra vào cao và thấp, và sử dụng dữ liệu đó để điều chỉnh nhu cầu nhân sự của họ cho phù hợp. Họ có thể sử dụng phân tích video để cảnh báo nhân viên khi có hàng dài đang hình thành, khi cần bổ sung hàng vào kệ trống hoặc nếu cách bố trí cửa hàng gây ra tình trạng tắc nghẽn không cần thiết. Bằng cách áp dụng phân tích tập trung vào doanh nghiệp cùng với phân tích tập trung vào bảo mật, các nhà bán lẻ có thể cải thiện hiệu quả nhân sự, tạo ra cách bố trí cửa hàng hiệu quả hơn và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Tất nhiên, các nhà bán lẻ chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Các doanh nghiệp trong hầu hết mọi ngành đều có thể hưởng lợi từ các trường hợp sử dụng phân tích video hiện đại. Ví dụ, các nhà sản xuất có thể giám sát sàn nhà máy để xác định tình trạng kém hiệu quả và điểm nghẽn. Họ có thể sử dụng camera nhiệt để phát hiện máy móc quá nhiệt, cho phép nhân viên bảo trì giải quyết các vấn đề trước khi chúng có thể gây ra thiệt hại đáng kể. Trong nhiều trường hợp, họ thậm chí có thể giám sát các dây chuyền lắp ráp để tìm ra sản phẩm lỗi hoặc kém chất lượng, cung cấp thêm một lớp bảo vệ đảm bảo chất lượng. Một số thiết bị thậm chí có thể giám sát rò rỉ hóa chất, thiết bị quá nhiệt, khói và các dấu hiệu nguy hiểm khác, giúp các tổ chức tránh khỏi các sự cố có khả năng gây nguy hiểm (và tốn kém). Điều này có ứng dụng rõ ràng trong các ngành công nghiệp từ sản xuất và chăm sóc sức khỏe đến nhà ở và cơ sở hạ tầng quan trọng.

Khả năng tạo ra thông tin chi tiết và cải thiện hoạt động vượt ra ngoài các doanh nghiệp truyền thống và vào các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe. Các bệnh viện và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiện đang tận dụng phân tích để tham gia giám sát bệnh nhân ảo, cho phép họ theo dõi bệnh nhân của mình 24 giờ một ngày. Sử dụng kết hợp phân tích video và âm thanh, họ có thể tự động phát hiện các dấu hiệu đau khổ như ho, thở khó nhọc và tiếng kêu đau. Họ cũng có thể tạo cảnh báo nếu bệnh nhân có nguy cơ cao cố gắng rời khỏi giường hoặc ra khỏi phòng, cho phép người chăm sóc hoặc nhóm an ninh phản ứng ngay lập tức. Điều này không chỉ cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân mà còn có thể giảm đáng kể trách nhiệm pháp lý đối với các trường hợp trượt/vấp/ngã. Công nghệ tương tự cũng có thể được sử dụng để cải thiện kết quả tuân thủ, đảm bảo lối thoát hiểm luôn thông thoáng và tránh các hành vi vi phạm có khả năng bị phạt khác trong chăm sóc sức khỏe và các ngành khác. Các cơ hội để giảm chi phí và cải thiện kết quả đang mở rộng mỗi ngày.

Tối đa hóa AI trong hiện tại và tương lai

Sự chuyển dịch sang tận dụng các thiết bị giám sát cho mục đích tình báo kinh doanh và hoạt động đã diễn ra nhanh chóng, được thúc đẩy bởi thực tế là hầu hết các tổ chức đã quen thuộc với thiết bị mà họ cần để tận dụng. Và với các doanh nghiệp ở mọi quy mô—và trong hầu hết mọi ngành—ngày càng chuyển sang phân tích video để nâng cao cả khả năng bảo mật và hoạt động kinh doanh của họ, sự phát triển của phân tích mới dựa trên AI không có khả năng chậm lại trong thời gian tới.

Tuyệt vời nhất là thị trường vẫn đang phát triển. Ngay cả ngày nay, khoảng 80% ngân sách an ninh được chi cho lao động con người, bao gồm khả năng giám sát, bảo vệ và bảo trì. Khi phân tích video dựa trên AI ngày càng trở nên phổ biến, điều đó sẽ thay đổi nhanh chóng—và các doanh nghiệp sẽ có thể hợp lý hóa khả năng kinh doanh và hoạt động của mình theo cách tương tự. Khi sự phát triển của AI tiếp tục và các trường hợp sử dụng mới tập trung vào doanh nghiệp xuất hiện, các tổ chức nên đảm bảo rằng họ được định vị để tận dụng tối đa phân tích—cả hiện tại và trong tương lai.