Видеонаблюдение + искусственный интеллект в банках
Как финансовые организации повышают свою безопасность
Банки — исторически главная мишень грабителей. Казалось бы, лихие налёты в стиле Бонни и Клайда должны остаться в прошлом, а преступники — переместиться в киберпространство, но это не так. Американское Федеральное бюро расследований сообщило, что только за 2018 год было совершено более трех тысяч ограблений в стране.
То, что обеспечение физической безопасности банков и их сотрудников — дело серьезное и актуальное, подтверждают правила проверки устройства и технической укрепленности кассовых узлов в зданиях коммерческих банков, которые утвердил ЦБ РФ. Согласно требованиям, операционная касса от клиентского зала должна отделяться пулезащитной перегородкой с окном из бронестекла и быть оснащена устройством (лотком или бункером) для передачи денег. Всё это уменьшит шансы грабителей на благополучный исход операции. А чтобы сама операция не началась, помогает связка искусственного интеллекта и видеокамер.
Как камеры и ИИ защищают банк?
Распознавание лиц в отделении и предметов на столах. Базовая технология, которая нужна для защиты банка с помощью видеонаблюдения — распознавание лиц на входах в здание, у окон операторов и около банкоматов, чтобы выявлять подозрительных людей. При обнаружении того, кто включен в черный список, система предупредит службу безопасности. А если преступление всё же состоялось — позволит быстрее определить личность грабителя и помочь правоохранительным органам.
Дополнительно камеры помогут следить за порядком на столах сотрудников, чтобы исключить человеческий фактор в потере данных — забытые документы с персональной информацией клиентов, флешки или ключи доступа для одобрения операций.
Распознавание объектов для банкоматов. Несколько лет назад большинство краж через банкомат происходило с помощью скиммеров — миниатюрных считывающих устройств, которые крепили к банкоматам. Такие приспособления помогали мошенникам воровать данные карт: реквизиты, ПИН-код и так далее. Сейчас вместо скиммеров чаще используют кеш-треппинг — алюминиевая планка, внешне похожая на шторку банкомата, «захватывает» деньги, пользователю сам банкомат выдает ошибку. Человек уходит, думая о неисправности устройства, а злоумышленники просто забирают деньги с этой планки.
Во всех случаях подозрительные действия и предметы, зафиксированные камерами — способ бороться с кражами и лишить преступников главного козыря: времени и внезапности.
Даже без использования продвинутого искусственного интеллекта с распознаванием предметов, устройство может мгновенно отправлять в службу безопасности и правоохранительные органы сигнал тревоги, если кто-то закроет обзор камеры на банкомат. Перед совершением манипуляций с устройством преступники это часто делают.
Распознавание движения и тепла. В банковском хранилище и других местах ограниченного доступа помогут камеры, которые фиксируют движение. Сотрудники службы безопасности получат уведомления всякий раз, когда открывается сейф, и при помощи видео смогут удостовериться, что это делает уполномоченный работник банка. Предупреждение отправляется и в том случае, если кто-то в нерабочее время входит в помещение, представляющее повышенный интерес для грабителей.
Постепенно расширяется функциональность и снижается цена на камеры видеонаблюдения с тепловизорами. До недавнего времени максимальным разрешением тепловизора в системах видеонаблюдения было 640х480 точек, сейчас всё уверенно смещается к мегапиксельному 1024х768. По стоимости такие камеры проникают из верхнего сегмента в средний и становятся доступными даже небольшим банкам.
Поиск информации по меткам. В случае, когда преступление прошло незаметно и нужно найти тот самый момент, сотрудники могут потратить десятки часов на просмотр всего материала. При использовании ИИ система создает специальные метаданные, которые позволяют осуществлять гибкий поиск и быстрее находить нужные фрагменты, лишая преступников времени, чтобы замести следы. Плюс так снижается нагрузка на сервер — работа идёт именно с «лёгкими» метаданными, а не «тяжёлой» картинкой в высоком разрешении.
Какое железо используют для видеонаблюдения в банках?
В этом материале мы не будем рассказывать про софтверные решения для организации работы системы видеонаблюдения и искусственного интеллекта, а ограничимся важными наблюдениями по «железу».
Разрешение камер постепенно растет — если раньше наибольшим спросом пользовались камеры, которые выдают картинку в Full HD (1920х1080), то сейчас наступил переломный момент — компании чаще закупают 8-мегапиксельные камеры, записывающие в Ultra HD (3840x2160). Старые 2-мегапиксельные камеры видеонаблюдения тоже никуда не деваются и работают на благо защиты банков, так что новый стандарт станет основным лишь через несколько лет.
Рост хранилищ данных — естественное следствие повышения качества видео: у 8-мегапиксельных камер битрейт в 4 раза выше, чем у 2-мегапиксельных. Необходимы хранилища большего размера, при этом они должны быть способны записывать больший поток входящей информации. Обычные HDD не настроены специально для потребностей видеонаблюдения, поэтому риск потери данных с ними повышается.
Например, специальный HDD для видеонаблюдения Seagate SkyHawk рассчитан на работу в режиме 24/7 при стопроцентной нагрузке, из которых 90% приходятся на запись и 10% на чтение — это рекомендуемые параметры. А десктопный HDD рассчитан на работу в режиме 5/7 при нагрузке 30%.
Использование искусственного интеллекта соотношение 90% на запись и 10% на чтение, привычное для обычных систем видеонаблюдения, меняет. Поскольку ИИ регулярно обращается к данным для их обработки, анализа и структурирования, нужно, чтобы HDD был заточен под работу 50/50. Для этого в линейке компании есть специальные жесткие диски Seagate SkyHawk AI.
Тут также уместно вспомнить и о рабочей нагрузке диска. Для десктопных решений она составляет 60 ТБ в год, для обычных накопителей SkyHawk для видеонаблюдения — 180 ТБ в год, а для SkyHawk AI с поддержкой искусственного интеллекта — 550 ТБ в год. Ровно столько же, сколько у самых серьёзных серверных решений.
Чем они помогут в «мирное» время?
Ограбления — ситуация нечастая, поэтому важно научиться использовать весь парк камер и систем хранения в «мирное» время. Вот три способа улучшения клиентского сервиса.
Распознавание по Face ID. Для ускорения и упрощения обслуживания клиентов банки прибегают к биометрии. Например, распознавание лица используется в офисах СберБанка, торговых точках и при входе на сайт банка и партнёров. В банке считают, что лицо является ключом, который сложно подделать, поэтому даже с документами и личными данными так мошенники не получат доступ к счету.
Тепловые карты для зонирования. Камеры могут накапливать статистику по движению в зоне наблюдения. Так удается понять, где образуются скопления людей, есть ли проблемы с навигацией и зонированием. По данным с камер создают тепловые карты. Это помогает делать ротацию и в целом планировать устройство отделений банка. Особенно актуальна функция во время пандемии COVID-19, когда соблюдение социальной дистанции обязательно. Кстати и камеры с тепловизорами для этого пригодятся.
Открытие дополнительных окошек. Одинаково полезная функция для ритейла, и для банков — понять размер очередей и открыть дополнительные точки обслуживания или отправить мобильных сотрудников с планшетами к тем, кто уже давно ждет. Никаких «позвоните, если в очереди больше пяти человек по такому-то номеру» — всё происходит автоматически и без душевных метаний скромных клиентов.