Багато людей сьогодні знають про значний вплив штучного інтелекту і відеоаналізу на широкий спектр підприємств — від роздрібної торгівлі до правоохоронних органів, навчальних закладів та установ охорони здоров'я. Для банків, які багато в чому покладаються на відеоспостереження, аналіз відео також є важливим підходом для підвищення ситуаційної поінформованості, операційної продуктивності і обслуговування клієнтів.
Від відеоспостереження до AI-керованих оповіщень в режимі реального часу
Щодня сотні людей заходять в місцеві відділення банку. Фінансові установи покладаються на відеоспостереження, щоб контролювати ситуацію всередині будівлі, а також по периметру, включаючи парковку і банкомати (термінали), розташовані зовні. Розширюючи можливості відеоспостереження за допомогою аналітики, банківські установи можуть досягти повної ситуаційної обізнаності, без необхідності у виділенні робочої сили або витрат часу на перегляд відео.
Охорона банку повинна динамічно реагувати на мінливі умови і негайно — на виникаючі ситуації. Програмне забезпечення для відеоспостереження дозволяє запускати оповіщення в режимі реального часу, при виявленні встановлених стандартних опцій або поведінкових особливостей. Наприклад, завдяки своєчасному оповіщенню, група безпеки зможе легко визначити, чи потрібне негайне реагування, та діяти виходячи з ситуації, яка може варіюватися від зростаючих черг, до можливих спроб скоєння злочину.
Розпізнавання обличчя для прискорення реакції і розслідування
Банк може встановити правила, засновані на розпізнаванні обличчя: при виявленні збігів, охорона буде відразу ж отримувати сповіщення. Наприклад, установа може захотіти отримувати попередження, коли підозрювані в пограбуванні місцевих банків з'являються в інших філіях або недалеко від неї. У цьому випадку, співробітники служби безпеки можуть бути націлені на ретельний моніторинг ситуації та миттєво відреагувати на підозрілу поведінку. Крім того, розпізнавання обличчя може використовуватися за згодою людини, для забезпечення цілеспрямованого і миттєвого реагування на VIP-клієнтів: коли стратегічний клієнт входить в банк, то буде впізнаний за допомогою даної технології, після чого персонал буде негайно переключено на його обслуговування при вході в приміщення.
Навіть в тих випадках, коли запобігти або передбачити злочин неможливо, розпізнавання обличчя і відеоаналітика можуть допомогти швидко оцінити подію і прискорити розслідування. Відеозапис може бути відфільтрований на основі розпізнавання обличчя та інших потужних комбінацій пошуку, таких як: стать, колір одягу та аксесуари, які характеризують підозрілих людей, — щоб звузити пошук і виділити відповідних суб'єктів.
Запобігання шахрайству в банкоматах за допомогою відеоаналітики
Для більшості банківських установ, відеоспостереження починається за межами будівлі, тобто біля відділення чи банкомата. Там відеокамери встановлюються для контролю черг і фіксування скімінгу. Скімінг — це практика монтажу пристроїв, які зчитують дані магнітної смуги карти і відповідні PIN-коди. За рахунок цього, шахраї можуть підробляти карти, та використовувати і красти гроші з рахунків.
Як тільки клієнт виявить шахрайські дії і повідомить про них, банк може використати програмне забезпечення з метою розслідування, щоб через перегляд відеозаписів виявити зловмисників. Надалі можна також налаштувати оповіщення для ідентифікації підозрюваного, через технологію розпізнавання обличчя, і отримувати повідомлення в режимі реального часу. Навіть якщо шахрай “працює” в іншому банкоматі, з камерами відеоспостереження і доступом до відеоаналітики його можна буде затримати на місці, та запобігти майбутнім спробам скімінгу.
Оптимізація обслуговування клієнтів
На основі даних, отриманих при аналізі відеоконтенту, керівництво банку може знайти багато рішень для поліпшеного обслуговування клієнтів. Наприклад, аналіз дасть зрозуміти, де найчастіше утворюються черги, та допоможе виявити причину. Можливо, співробітник витрачає занадто багато часу на обслуговування людей, або ж працівників просто недостатньо, щоб впоратися з великим потоком клієнтів в годину пік. Можливо, не задіяні деякі входи і виходи з будівлі, що викликає переповненість в конкретних місцях.
У той час, коли ці критичні дані можуть впливати на окремі філії, оцінка загальних банківських даних у всіх сферах може забезпечити корпоративне управління великими фінансовими установами, для підвищення ефективності та безпеки у всіх його філіях — на місцевому, національному та міжнародному рівнях.
