毫无疑问，在过去几年里，新兴技术一直在为创新的物理安全应用铺平道路。分支机构创新一直是零售银行部门的一个热门话题，但它对金融机构的不同部门意味着不同的东西。
对于大多数实体安全经理来说，分支创新通常被视为利用新技术更好地优化其安全团队和增强或改进业务操作的能力。许多金融机构也渴望吸引、衡量和提升整体客户体验。
许多银行和信用合作社正在寻找最新的物理安全技术，因为他们正在寻求升级老化的系统。对于许多机构来说，当前的挑战首先是量化和限定他们的需求和挑战，其次是确定最好的可用技术，这些技术将满足大多数这些需求，同时为他们的组织提供最好的长期价值或ROI。
额外的点:
人工智能在银行的一个意想不到的应用是视频监控，这不仅会影响安全，还会影响操作情报。
在寻求分支创新的过程中，一个令人惊讶的解决方案是使用网络视频摄像系统。随着复杂的基于边缘的视频分析技术的成熟，网络摄像机已经超越了传统的安全监控和损失预防领域，进入了运营商业智能领域。人工智能(AI)的使用正在帮助视频分析的发展，以提高性能和准确性在某些情况下。
金融机构能通过利用人工智能等新兴技术获得投资回报吗?绝对的。
人工智能如何增强视频网络
基于人工智能的视频分析是视频监控行业讨论最多的话题之一。有些应用程序可以大大加快数据分析的速度，并使重复的任务自动化。但如今的人工智能解决方案无法取代人类操作员的经验和决策技能。相反，好处在于两者的结合:利用人工智能解决方案来提高和提高人类的效率。
人工智能结合了机器学习算法和深度学习算法。两者都使用大量的样本数据(训练数据)自动建立数学模型，以获得计算结果的能力，而无需专门为其编程。AI算法是通过一个迭代过程来开发的，在这个过程中，收集训练数据，标记训练数据，使用标记的数据训练算法，测试训练过的算法，重复一个循环，直到达到预期的质量水平。
在此之后，该算法就可以在一个分析应用程序中使用，该分析应用程序可以购买并部署在监视站点上。此时，所有的训练都已经完成，应用程序不会学到任何新东西。
请记住:
随着人工智能越来越多地应用于监控，必须在操作效率和新用例的优势与认真讨论何时何地应用该技术之间取得平衡。
视频分析用例
虽然传统零售商将视频分析纳入日常运营已有一段时间，但金融机构在这方面远远落后于技术曲线。但随着越来越多的金融机构开始认识到视频分析所能提供的商业智能的价值，这种谨慎、观望的态度开始减弱。
专业视频分析的种类非常广泛，并且每年都有更多的应用程序被引入市场，继续扩大。从表面上看，许多都是面向安全的，但只要稍加创新，也可以应用于操作情况。这里有几个应用程序。
面部捕捉
这种先进的分析技术捕捉、索引并对进入分行或使用免下车柜员的人的面部进行分类。强大的搜索算法使金融机构能够快速找到相关个人的录制视频，以加快欺诈、抢劫或身份盗窃的调查。
通过面部捕捉分析，银行和信用合作社可以建立更有力的案件提交给执法部门，并通过使用面部相似度搜索为嫌疑人设置警报，更好地保护资产。
声音检测
这种基于摄像头的分析提供了检测特定声音的能力，并在检测到时发送警报。有几个选项，如攻击，汽车警报，枪击和玻璃破碎检测。获得准确的高级警报的能力允许安全人员进行主动事件分析。
车牌识别
该分析自动实时捕获车牌，将其与预定义的列表进行比较或添加，然后采取适当的操作，如生成警报。捕捉到的车牌数据可用于在免下车出纳站和自动取款机识别司机，以及停车场安全等等。分析还可以捕捉到额外的法医细节，如车辆的制造商、型号和颜色，在某些情况下，还可以捕捉到驾驶员的图像。
闲逛或流浪
这个视频分析可以使用检测进入特定区域的人，如果他们在该区域停留了预定的时间，就发送警报。对于ATM机前厅，这可以帮助防止人们在这些区域闲逛，为客户创造一个潜在的不安全或不受欢迎的环境。
解决零售网点环境中的问题
分析是非常强大的工具，可以帮助银行和信用合作社最大化其网络视频系统的价值，并对其业务获得更深入的洞察。在某些情况下，这些解决方案可能已经存在，但没有充分利用它们的潜力。几年前，上面的一些用例可能没有提供一致的结果，但一些分析解决方案提供商引入AI在性能和准确性方面显示出显著的改进。
重要的是，正在考虑迁移到这种新技术的物理安全管理人员应该与他们的运营团队分享他们如何也可以从这些工具中获利，以帮助提高安全性和其他好处，如掩码检测。
随着金融机构努力创新，收集有价值的实时业绩数据将是实现业务优化的关键。战略性地使用视频分析不仅有助于利用资源消耗，还将加快做出重要商业决策的过程。
欲了解更多关于人工智能和视频分析的信息，请访问斯蒂芬·约瑟夫， Axis Communications银行和金融部门部门发展经理。
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