Многие сегодня знают о значительном влиянии искусственного интеллекта и видеоанализа на широкий спектр предприятий - от розничной торговли до правоохранительных органов, учебных заведений и учреждений здравоохранения. Для банков, которые во многом полагаются на видеонаблюдение, анализ видео также является важным подходом для повышения ситуационной осведомленности, операционной производительности и обслуживания клиентов.
От видеонаблюдения к AI-управляемым оповещениям в режиме реального времени
Ежедневно сотни людей заходят в местные отделения банка. Финансовые учреждения полагаются на видеонаблюдение, чтобы контролировать ситуацию внутри здания, а также по периметру, включая парковку и банкоматы (терминалы), расположенные снаружи. Расширяя возможности видеонаблюдения с помощью аналитики, банковские учреждения могут достичь полной ситуационной осведомленности, без необходимости в выделении рабочей силы или затрат времени на просмотр видео.
Охрана банка должна динамически реагировать на изменяющиеся условия и незамедлительно — на возникающие ситуации. Программное обеспечение для видеонаблюдения позволяет запускать оповещения в режиме реального времени, при обнаружении предварительно заданных параметров или поведенческих особенностей. Например, благодаря своевременным оповещениям, группа безопасности сможет легко определить, требуется ли немедленное реагирование и действовать исходя из ситуации, которая может варьироваться от растущих очередей, до возможных попыток совершения преступления.
Распознавание лиц для ускорения реакции и расследования
Банк может установить правила, основанные на распознавании лиц: при обнаружении совпадений, охрана будет сразу же получать оповещения. Например, учреждение может захотеть получать предупреждения, когда подозреваемые в ограблении местных банков появляются в других филиалах или недалеко от него. В этом случае сотрудники службы безопасности могут быть нацелены на тщательный мониторинг ситуации и мгновенно отреагировать на подозрительное поведение. Кроме того, распознавание лиц может использоваться с согласия человека, для обеспечения целенаправленного и мгновенного реагирования на VIP-клиентов: когда стратегические клиенты входят в банк, то будут опознаны с помощью данной технологии, после чего персонал будет немедленно переключен на его обслуживание при входе в помещение.
Даже в тех случаях, когда предотвратить или предугадать преступление невозможно, распознавание лиц и видеоаналитика могут помочь банкам быстро оценить происшествие и ускорить расследование. Видеозапись может быть отфильтрована на основе распознавания лиц и других мощных комбинациях поиска, таких как: пол, цвет одежды и аксессуары, характеризующие подозрительных людей, — чтобы сузить поиск и выделить соответствующих субъектов.
Предотвращение мошенничества в банкоматах с помощью видеоаналитики
Для большинства банковских учреждений, видеонаблюдение начинается за пределами здания, то есть возле отделения или банкомата. Там видеокамеры устанавливаются для контроля очередей и фиксирования скимминга. Скимминг — это практика монтажа устройств, которые считывают данные магнитной полосы карты и введенные соответствующие PIN-коды. За счет этого, мошенники могут подделывать карты и использовать и воровать деньги со счетов.
Как только клиент обнаружит мошеннические действия и сообщит о них, банк может использовать программное обеспечение в целях расследования, чтобы через просмотр видеозаписей выявить злоумышленников. В дальнейшем можно также настроить оповещения для идентификации подозреваемого, через технологию распознавания лиц, и получать уведомления в режиме реального времени. Даже если мошенник орудует в другом банкомате, с камерами видеонаблюдения и доступом к видеоаналитике его можно будет задержать на месте, и предотвратить будущие попытки скимминга.
Оптимизация обслуживания клиентов
На основе данных, полученных при анализе видеоконтента, руководство банка может найти массу решений для улучшенного обслуживания клиентов. Например, анализ даст понять, где в большей степени образуются очереди и выявить причину. Возможно, сотрудник тратит слишком много времени на обслуживание людей, или же работников попросту недостаточно, чтобы справляться с большим потоком клиентов в час пик. Возможно, не задействованы некоторые входы и выходы из здания, что вызывает переполненность в конкретных местах.
В то время когда эти критические данные могут влиять на отдельные филиалы, оценка общих банковских данных во всех сферах может обеспечить корпоративное управление крупными финансовыми учреждениями, для повышения эффективности и безопасности в его филиалах - на местном, национальном и международном уровнях.
