Как предприятия используют искусственный интеллект?

Термин “искусственный интеллект” (ИИ) описывает технологию, которая способна изучать, планировать и решать проблемы аналогично тому, как это делает человеческий мозг. Эра искусственного интеллекта развивалась в контексте эпохи больших данных: с появлением программного обеспечения и устройств, которые генерируют и потребляют весомые объемы данных, потребовались новые технологии для агрегирования и анализа этой информации. Проще говоря, ИИ превращает большие данные в действенный интеллект, способствующий принятию продуманных и верных решений.

Технология Deep learning, подмножество ИИ, включает в себя обучение глубоких нейронных сетей (DNN) через доступ к помеченным данным. Этот процесс позволяет DNN «изучать», идентифицировать и распознавать (в новых сценариях) объекты, которым они были подвержены через эти тегированные данные. Эти DNN позволяют технологиям определять тенденции, закономерности и аномалии.

Бизнес-приложения искусственного интеллекта далеко идущие: некоторые предприятия и отрасли внедрили технологические решения на основе ИИ, которые, безусловно, станут более распространенными. Текущие применения искусственного интеллекта включают беспилотные автомобили, финансовые технологии (в том числе кредитный анализ для заявок на получение ссуд и обнаружение аномалий, для выявления предполагаемого мошенничества при покупке кредитных карт), а также системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и многие другие.

Видеоаналитика на основе ИИ

Одним из типов ПО для видеонаблюдения, которое зависит от искусственного интеллекта и Deep learning, считается видеоаналитика, что преобразует необработанные видеоматериалы в количественные, качественные и действенные данные. Это программное обеспечение полезно, поскольку организации имеют комплекты видеонаблюдения, что генерируют огромные объемы видеоматериалов, но у организаций нет ни кадровых ресурсов, чтобы вручную просматривать их, ни возможности точно понять объемы данных. Интеллектуальная видеоаналитика решает эти проблемы, поскольку может извлекать, распознавать и классифицировать объекты, чтобы разбивать живое или архивное видео на структурированные данные. В свою очередь, это дает возможность операторам проводить сложные, отфильтрованные поиски объектов в архивных материалах или выявлять малозаметные события в режиме текущего времени, такие как изменение освещения или пребывание человека в конкретном месте, в течение продолжительного периода времени.

Использование ИИ для сбора бизнес-аналитики

Системы видеонаблюдения с видеоаналитикой также собирают данные с течением времени, поэтому пользователи могут использовать эти обширные метаданные для количественной и качественной бизнес-аналитики. Предоставление данных с помощью настраиваемых отчетов и визуализации данных, таких как тепловые карты, графики и диаграммы — программное обеспечение для анализа видеоконтента упрощает понимание и обмен информацией с менеджерами и заинтересованными сторонами.

Так, крупные розничные предприятия используют интеллектуальное ПО для видеонаблюдения, чтобы отслеживать, как покупатели в магазине взаимодействуют с товарами. Это дает понять демографические данные в магазине для покупателей, что остановились на конкретных витринах с продуктами, или для определения распространенных путей, по которым люди перемещаются в магазине. Этот интеллект дает менеджерам магазинов и мерчендайзерам принимать действенные решения по размещению продуктов и планировке магазинов на основе поддающихся количественной оценке данных.

Банки используют интеллектуальные системы безопасности и видеоаналитику для аналогичных целей обслуживания клиентов, в том числе для отправки предупреждений о подсчете в режиме текущего времени при больших очередях в кассах банка, а также для анализа среднего времени ожидания и подсчета количества людей в помещении для подсчета денег.

Склады и отгрузочные порты используют интеллектуальные камеры видеонаблюдения (иногда в сочетании с технологиями распознавания лиц и номерных знаков) — для повышения защищенности объекта и повышения безопасности рабочего места. Аптеки и другие предприятия розничной торговли предотвращают убытки товарно-материальных ценностей, анализируя деятельность не только магазинов, но также офисов и складских помещений.

Решения видеонаблюдения на основе искусственного интеллекта с видеоаналитикой собирают, анализируют и представляют данные, чтобы конечные пользователи могли иметь точную и полезную информацию для обоснования своей деловой практики. Эта технология дает получить ценную информацию, которая в противном случае была бы скрыта в видеоматериалах: от информации в текущем времени о том, что происходит на объекте, до данных о тенденциях, дающих полную картину того, что сотрудники, клиенты и посетители делают на месте. Эти применения выходят далеко за рамки традиционной физической безопасности и приносят пользу различным отделам организации. Все больше предприятий сегодня получают весомые преимущества, объединяя IP камеры видеонаблюдения с видеоаналитикой на основе ИИ. Поскольку технологии искусственного интеллекта и видеокамер продолжают развиваться, преимущества непременно будут расти.