(Hanwha Vision)
Что, если бы ваша система безопасности не просто фиксировала проблемы, а предотвращала их?
Прибывает доставка и блокирует аварийный выход. Вместо того чтобы остаться незамеченным до тех пор, пока это не станет проблемой соответствия нормам, камера с ИИ немедленно отмечает проблему, оповещая персонал до того, как ситуация обострится. Когда незнакомый автомобиль заезжает на парковку, камеры с ИИ, обученные распознавать номерные знаки, марку, модель и цвет разрешённых транспортных средств, могут пометить всё, что не принадлежит к их числу.
Это не гипотетические сценарии; это реальные примеры организаций, которые уже сегодня используют технологии видеонаблюдения не только для мониторинга и защиты.
Для многих организаций, которые всё ещё рассматривают видеонаблюдение как тактический центр затрат, этот сдвиг представляет собой значительное изменение в том, как можно использовать эту технологию. Поскольку искусственный интеллект, связь и расширенная аналитика данных меняют способы ведения бизнеса, видеонаблюдение эволюционирует из пассивной функции регистрации во что-то гораздо более динамичное. Оно становится источником бизнес-аналитики в реальном времени, который может поддерживать безопасность, эффективность, устойчивость и более разумное принятие бизнес-решений.
Хотя многие организации всё ещё изучают практические применения ИИ, индустрия видеонаблюдения быстрее внедрила его в масштабах, и аналитика на основе ИИ всё чаще становится стандартной функцией современных видеосистем, — сказал Ллойд Тейлор, старший вице-президент по продажам в Северной Америке компании Hanwha Vision.
«Раньше безопасность была в значительной степени реактивной, — сказал Тейлор. — Команды просматривали записи после инцидента, чтобы понять, что произошло».
Сегодня видео — это проактивный инструмент, который помогает компаниям выявлять проблемы на ранней стадии, быстро реагировать и работать более эффективно в реальном времени. «Что изменилось, так это способность непрерывно анализировать происходящее, — сказал Тейлор. — Это позволяет организациям перейти от оглядывания назад на инциденты к реагированию в текущий момент или даже к упреждающим действиям».
Несмотря на эти достижения, многие компании по-прежнему рассматривают безопасность лишь как статью расходов, которую нужно контролировать. Такое мышление может заставить компании оценивать безопасность слишком узко, фокусируясь на оборудовании, но упуская из виду программное обеспечение, аналитику и киберуровни, которые превращают эти системы в более интегрированный, интеллектуально управляемый ресурс.
Видео с ИИ уже улучшает повседневные операции. Оно может обнаруживать, когда выстраиваются очереди на кассах, и оповещать персонал для реагирования. На складах оно может выявлять небезопасные условия, такие как нахождение в запретных зонах, до того, как произойдёт инцидент.
В более сложных средах те же самые возможности применяются в более крупных масштабах. Городские планировщики используют прогностическую аналитику для проектирования более безопасных и эффективных транспортных систем, а больницы могут непрерывно наблюдать за пациентами, давая персоналу и семьям большее спокойствие, когда медицинские бригады физически отсутствуют.
В разных условиях основное преимущество одно и то же: лучшая видимость. Организации могут понимать, как на самом деле используется пространство, корректировать уровни персонала, снижать затраты на электроэнергию, определяя, когда выключать кондиционер или отопление, и даже принимать более стратегические решения о том, где расширять или сокращать операции.
Эти данные становятся ещё более полезными, когда они связаны с другими частями бизнеса. Компании интегрируют видеоаналитику в свои инструменты бизнес-аналитики, объединяя её с такими данными, как продажи, посещаемость и погода, чтобы создать более чёткую картину своих общих операций в реальном времени.
«Технология достаточно гибкая, чтобы применяться в разных отраслях и сценариях использования, — сказал Тейлор. — Ключ в том, чтобы согласовать её с конкретными операционными приоритетами, где она может принести наиболее измеримый бизнес-эффект».
Для крупных организаций эти возможности становятся более ценными по мере их роста. Но рост также вносит больше сложности. Некоторые компании всё ещё работают с разрозненными системами на устаревших платформах, что приводит к неравномерному охвату от одного объекта к другому.
«Одна из самых больших проблем для организаций с несколькими объектами — поддерживать всё в актуальном состоянии на единой платформе, особенно во время поглощений и организационных изменений», — сказал Тейлор. Вот почему важны централизация, облачное управление и системы, которые работают вместе. Вместо управления каждым объектом по отдельности компании переходят к системам, которые обеспечивают единый унифицированный обзор по всем локациям.
По мере того как системы видеонаблюдения становятся более взаимосвязанными, они также становятся частью более крупной ИТ-инфраструктуры организации. Сегодняшние камеры — это сетевые устройства, часто использующие те же системы, что и принтеры и другие беспроводные инструменты. Это означает, что кибербезопасность должна учитываться с самого начала, а не быть тем, что вы пытаетесь «залатать» позже.
«Кибербезопасность вашей платформы настолько же сильна, насколько прочно её самое слабое звено, — сказал Тейлор. — Если ваше видеонаблюдение или любое из ваших устройств безопасности является этим слабым звеном», они могут предоставить злоумышленникам доступ к вашей более крупной сети.
Решение — выбирать системы, разработанные с учётом безопасности с самого начала, и поддерживать их в актуальном состоянии с помощью последних версий прошивки.
«Ваша система видеонаблюдения — это не просто ещё одно офисное устройство, — сказал Тейлор. — Она здесь, чтобы защищать ваши активы, создавать рентабельность инвестиций для вашего бизнеса и защищать вас от потенциальных утечек».
В конечном счёте, более интеллектуальное видео — это часть более масштабного движения к устойчивости. Наиболее эффективные системы являются продвинутыми, но также устойчивыми по своей конструкции, способными обеспечивать бесперебойную работу, адаптироваться к меняющимся потребностям и служить надёжным уровнем видимости во всей организации. Для руководителей бизнеса это означает переход от реагирования к упреждающему предотвращению, чтобы всё работало без сбоев.
«Раньше мы сообщали о произошедших инцидентах, — сказал Тейлор. — Теперь мы на самом деле создаём системы, которые действительно решают и даже предотвращают некоторые из этих случаев».
Это требует баланса между новыми технологиями и надёжностью. Лучшие системы одновременно и продвинуты, и надёжны. Они созданы для предоставления аналитики на основе ИИ и хорошо работают в реальных условиях.
В различных отраслях — от розничной торговли и логистики до транспорта и инфраструктуры — компании движутся к более взаимосвязанным, управляемым данными способам работы. Видео находится в центре этих изменений, превращая повседневную деятельность в аналитику в реальном времени.
Вопрос теперь в том, приносит ли ваша система видеонаблюдения значимую ценность или просто стоит вам денег. Помогает ли она вашим командам быстрее реагировать, снижать риски и принимать лучшие решения? Если нет, возможно, пришло время для обновления.
В эпоху ИИ видео нужно не только для того, чтобы увидеть, что произошло. Оно нужно, чтобы знать, что происходит сейчас, и немедленно принимать меры.
