Крупные финансовые фирмы, такие как ипотечные компании, международные и национальные банки, инвестиционные фонды и другие, управляют огромным количеством личных и финансовых данных. В небольших банковских организациях конфиденциальные данные и критически важные инфраструктуры могут храниться на месте, но в крупнейших учреждениях с несколькими филиалами — в удаленных центрах обработки данных. Эти места особенно важны для финансовых учреждений: системный сбой в центре обработки данных финансовой организации может иметь катастрофические последствия, поскольку рискует поставить под угрозу личную информацию и затруднить или сделать невозможным для клиентов проведение финансовых операций.
Сегодня большое внимание уделяется безопасности цифровых данных, что вполне понятно, учитывая повышенные ставки конфиденциальности и постоянно меняющийся характер киберугроз, а хакеры, по-видимому, все еще на шаг впереди исследователей. Однако для финансовых организаций одинаково важно защитить физические объекты (офисы, филиалы и центры обработки данных). Для учреждений упор на безопасность делается на поддержании ситуационной осведомленности, обнаружении угроз для объекта, таких как несанкционированное вторжение, повреждение имущества и кража. Сотрудники службы безопасности обычно с помощью систем контроля доступа охраняют входы и выходы здания, отслеживают посетителей и транспортные средства, а также предоставляют или блокируют доступ к конкретным частям здания. А видеонаблюдение выступает в качестве ключевого средства по обеспечению безопасности.
Возможности интеллекта видео
Хотя видеонаблюдение часто используется в качестве дополнения для персонала безопасности, камеры видеонаблюдения ограничены во влиянии, и большинство видеоданных используется недостаточно. Это обусловлено следующими моментами:
- Камеры производят больше видеоматериалов, чем сотрудники службы безопасности успевают просмотреть в действительности;
- Активный мониторинг всего объекта камерами (особенно такого, как крупная финансовая компания) в режиме реального времени невозможен;
- Операторы склонны к ошибкам вследствие человеческого фактора.
Программное обеспечение для анализа видеоконтента (VCA) — это способ, с помощью которого организации могут преодолеть эти проблемы и расширить функциональность текущей инфраструктуры видеонаблюдения.
Программное обеспечение для видеоанализа, созданное на основе технологии Deep Learning и искусственного интеллекта, обрабатывает видео, идентифицирует объекты в видеоряде (люди, транспортные средства и прочее) и индексирует их для легкого поиска и анализирования. С точки зрения безопасности, эта технология ценна тем, что позволяет службам быстро находить, просматривать и предпринимать действия на основе видео. Люди могут точно определять соответствующие детали, извлекать важные данные и ускорять расследование инцидентов с помощью информации, полученной с IP-камер.
Данная технология видеонаблюдения также позволяет службам безопасности устанавливать оповещения в режиме реального времени, для повышения осведомленности о ситуации и инициирования действий со стороны сотрудников. Когда ПО для анализа видео выявляет подозрительную активность, то может настроить оповещения, чтобы побудить сотрудников оценить ситуацию и определить соответствующую реакцию в режиме текущего времени, по мере развития событий. Например, если в нерабочее время выявляется движение в закрытой зоне здания или парковки, решение VCA тут же оповещает службу безопасности.
Оповещения в текущем времени также могут быть настроены на основе технологии распознавания лиц. Так, нужно составить список людей, которым разрешен вход в здание в 2 часа ночи, чтобы запускать оповещения при обнаружении лиц, не совпадающих с внесенными в список. Система также может уведомить персонал, когда в помещение входит известный подозреваемый. Для расследования событий после происшествия, программное обеспечение для видеоанализа позволяет использовать как распознавание лиц (для поиска конкретного лица), так и извлечение и идентификацию объекта (для обнаружения других идентифицирующих характеристик человека, таких как пол или цвет одежды).
Тенденции повышения безопасности и продуктивности работы
С помощью технологии VCA видеоданные можно объединять во времени, а затем визуализировать в виде отчетов, сводных панелей и тепловых карт, чтобы выявить тенденции, которые могут использовать сотрудники для понимания структуры передвижения посетителей и транспортных средств в центрах обработки данных, филиалах или офисах — на местном, национальном и международном уровнях. Видеоанализ показывает, где чаще собираются люди, и усредняет время пребывания для нужных зон. Ссылаясь на эти отчеты, корпоративное управление может повысить производительность и безопасность учреждения.
Финансовые организации уже тратят средства на безопасность. Но могут дополнительно использовать предусмотренные инвестиции в видеонаблюдение, развернув ПО для анализа видеоконтента, которое преобразует видеоинформацию в действенный интеллект, снижая общие затраты на безопасность и оптимизируя ее способности. Вкладывая средства в устаревшую технологию видеонаблюдения с помощью видеоаналитики, финансовые учреждения могут расследовать преступления и подозрительное поведение, реагировать на возникающие инциденты, повысить ситуационную осведомленность, безопасность и операционную продуктивность для бизнес-групп, а также гарантировать масштабируемость по мере расширения организации.
