Великі фінансові фірми, такі як іпотечні компанії, міжнародні та національні банки, інвестиційні фонди та інші, керують величезною кількістю особистих та фінансових даних. У невеликих банківських організаціях конфіденційні дані та критично важливі інфраструктури можуть зберігатися на місці, але в найбільших установах з декількома філіями — у віддалених центрах обробки даних. Ці місця особливо важливі для фінансових установ: системний збій в центрі обробки даних фінансової організації може мати катастрофічні наслідки, оскільки ризикує поставити під загрозу особисту інформацію та ускладнити чи зробити неможливим для клієнтів проведення фінансових операцій.

Сьогодні велика увага приділяється безпеці цифрових даних, що цілком зрозуміло, враховуючи підвищені ставки конфіденційності та постійний мінливий характер кіберзагроз, а хакери, мабуть, все ще на крок попереду дослідників. Однак для фінансових організацій однаково важливо захистити фізичні об'єкти (офіси, філії та центри обробки даних). Для установ упор на безпеку робиться на підтримці ситуаційної обізнаності, виявленні загроз для об'єкта, таких як несанкціоноване вторгнення, пошкодження майна та крадіжка. Співробітники служби безпеки зазвичай за допомогою систем контролю доступу охороняють входи та виходи будівлі, відстежують відвідувачів та транспортні засоби, а також надають або блокують доступ до конкретних частин будівлі. А відеоспостереження виступає як ключовий засіб щодо забезпечення безпеки.

Можливості інтелекту відео

Хоча відеоспостереження часто використовується як доповнення для персоналу безпеки, камери відеоспостереження обмежені у впливі, та більшість відеоданих використовується недостатньо. Це обумовлено наступними моментами:

  • Камери виробляють більше відеоматеріалів, ніж співробітники служби безпеки встигають переглянути насправді;
  • Активний моніторинг всього об'єкта камерами (особливо такого, як велика фінансова компанія) в режимі реального часу неможливий;
  • Оператори схильні до помилок внаслідок людського фактора.

Програмне забезпечення для аналізу відеоконтенту (VCA) — це спосіб, за допомогою якого організації можуть подолати ці проблеми та розширити функціональність поточної інфраструктури відеоспостереження.

Програмне забезпечення для відеоаналізу, створене на основі технології Deep Learning та штучного інтелекту, обробляє відео, ідентифікує об'єкти в відеоряді (люди, транспортні засоби та інше) та індексує їх для легкого пошуку та аналізування. З точки зору безпеки, ця технологія цінна тим, що дозволяє службам швидко знаходити, переглядати та робити дії на основі відео. Люди можуть точно визначати відповідні деталі, витягувати важливі дані та прискорювати розслідування інцидентів за допомогою інформації, отриманої з IP-камер.

Дана технологія відеоспостереження також дозволяє службам безпеки встановлювати сповіщення в режимі реального часу, для підвищення обізнаності про ситуацію та ініціювання дій з боку співробітників. Коли ПЗ для аналізу відео виявляє підозрілу активність, то може налаштувати сповіщення, щоб спонукати співробітників оцінити ситуацію та визначити відповідну реакцію в режимі поточного часу, по мірі розвитку подій. Наприклад, якщо в неробочий час виявляється рух в закритій зоні будівлі або паркування, рішення VCA одразу ж сповіщає службу безпеки.

Сповіщення в поточному часі також можуть бути налаштовані на основі технології розпізнавання облич. Так, потрібно скласти список людей, яким дозволено вхід в будівлю о 2 годині ночі, щоб запускати сповіщення при виявленні осіб, які не збігаються з внесеними до списку. Система також може повідомити персонал, коли в приміщення входить відомий підозрюваний. Для розслідування після події, програмне забезпечення для відеоаналізу дозволяє використовувати як розпізнавання облич (для пошуку конкретного обличчя), так і вилучення та ідентифікацію об'єкта (для виявлення інших ідентифікаційних характеристик людини, таких як стать або колір одягу).

Тенденції підвищення безпеки та продуктивності роботи

За допомогою технології VCA відеодані можна об'єднувати в часі, а потім візуалізувати у вигляді звітів, зведених панелей та теплових карток, щоб виявити тенденції, які можуть використовувати співробітники для розуміння структури пересування відвідувачів та транспортних засобів в центрах обробки даних, філіях або офісах — на місцевому, національному та міжнародному рівнях. Відеоаналіз показує, де частіше збираються люди, та усереднює час перебування для потрібних зон. Посилаючись на ці звіти, корпоративне управління може підвищити продуктивність та безпеку установи.

Фінансові організації вже витрачають кошти на безпеку. Але можуть додатково використовувати передбачені інвестиції в відеоспостереження, розгорнувши ПЗ для аналізу відеоконтенту, яке перетворює відеоінформацію в дієвий інтелект, знижуючи загальні витрати на безпеку та оптимізуючи її здібності. Вкладаючи кошти в застарілу технологію відеоспостереження за допомогою відеоаналітики, фінансові установи можуть розслідувати злочини та підозрілу поведінку, реагувати на утворювані інциденти, підвищити ситуаційну обізнаність, безпеку та операційну продуктивність для бізнес-груп, а також гарантувати масштабованість по мірі розширення організації.