System zarządzania kolejkami i nadzoru wideo oparty na AI
Podejście do zarządzania kolejkami oparte na AI łączy monitoring wideo z analizą, aby pomóc bankom w zarządzaniu przepływem klientów. Najpierw kamery dostarczają strumień wideo do modeli AI, które wykrywają osoby, zliczają je i oznaczają aktywność. Następnie systemy publikują ustrukturyzowane zdarzenia do narzędzi operacyjnych, dzięki czemu oddziały mogą dostosować obsadę i reagować na nagłe wzrosty natężenia ruchu. Na przykład Visionplatform.ai przekształca istniejące CCTV w operacyjną sieć czujników, która może wykrywać osoby i pojazdy w czasie rzeczywistym oraz przesyłać zdarzenia do systemów biznesowych. Ten model pomaga instytucjom finansowym korzystać z ich systemów kamer jako czujników na żywo, a nie jedynie archiwów.
Modele AI działają na krawędzi sieci (edge) ze względu na prywatność i zgodność. Ponadto przetwarzanie lokalne utrzymuje dane wideo w sieci banku. To podejście zmniejsza konieczność przesyłania nagrań do dostawców chmurowych i pomaga zapewnić zgodność z wymaganiami AI Act w UE oraz RODO. W rezultacie banki mogą wdrażać inteligentne wideo, nie rezygnując z kontroli nad materiałem. Elastyczna strategia dotycząca modeli pozwala zespołom wybrać lub dopracować modele na własnych nagraniach, co zwiększa dokładność dla układów specyficznych dla oddziału.
Korzyści obejmują skrócenie czasu oczekiwania i lepsze przydzielanie personelu. Gdy oddziały wdrożą analitykę AI do monitorowania kolejek, zwykle zmniejszają średni czas oczekiwania nawet do 30% w pilotażowych wdrożeniach, zgodnie z raportami branżowymi które zaobserwowały poprawę kolejek. Ponadto takie systemy poprawiają efektywność operacyjną, umożliwiając menedżerom optymalizację obsady w czasie rzeczywistym. Na przykład zdarzenia mogą wywołać powiadomienie lub alert do kierownika oddziału, aby kasjer otworzył dodatkowe stanowisko.
Zespoły ds. bezpieczeństwa zachowują tradycyjną rolę kamer, podczas gdy operacje wykorzystują ten sam materiał do analiz biznesowych. W praktyce system nadzoru wspiera dwa zastosowania: bezpieczeństwo banku i analizę przepływu klientów. W ten sposób oddziały zarówno zapewniają bezpieczeństwo klientów, jak i optymalizują obsługę kolejek. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o technologii wideo opartej na AI w bankowości, zobacz ten przegląd Technologia wideo oparta na AI w bankowości.
Monitorowanie kolejek w czasie rzeczywistym i analiza wideo
Monitorowanie kolejek w czasie rzeczywistym daje menedżerom oddziałów bieżący wgląd w liczbę osób oczekujących przy każdym okienku. Systemy AI przetwarzają nagrania wideo i zapewniają liczbę w czasie rzeczywistym, dzięki czemu zespoły mogą szybko przydzielać zasoby. Na przykład pilotażowe testy wykazały, że szacunki długości kolejek osiągały ponad 90% dokładności przy połączeniu AI z kalibracją kamer (ScienceDirect). Ta dokładność sprawia, że dane są godne zaufania dla krótkoterminowych decyzji.
Dodatkowo modele do analizy wideo estymują oczekiwane czasy oczekiwania, wykorzystując zliczanie osób i historyczne metryki obsługi. Następnie pulpity prezentują dane w czasie rzeczywistym i trendy. Menedżerowie mogą wcześnie wykrywać wąskie gardła, a następnie dostosowywać obsadę lub przekierowywać klientów. Integracja z systemami kasjerów pozwala systemowi dopasować tempo obsługi do presji kolejek. Takie podejście zmniejsza frustrację klientów i zwiększa przepustowość.
AI wykorzystuje widzenie komputerowe i uczenie maszynowe do interpretowania strumienia na żywo. Modele wykrywają głowy i ramiona, śledzą ruch i ignorują aktywność niezwiązaną z klientami, taką jak przemieszczanie się personelu po sali. Ponadto łączenie danych historycznych z obserwacjami w czasie rzeczywistym poprawia prognozy dotyczące godzin szczytu. Na przykład banki korzystające z tych narzędzi mogą lepiej przewidywać popołudniowe lub lunche i wcześniej wysyłać pracowników rezerwowych.
Systemy mogą także wyzwalać alert, gdy kolejki przekraczają wcześniej ustawione progi. Alert może być powiadomieniem push do nadzorcy, instrukcją na ekranie o otwarciu drugiego stanowiska lub automatyczną wiadomością na cyfrowym oznakowaniu. Takie funkcje sprawiają, że przepływ pracy związany z zarządzaniem kolejkami jest płynny i wykonalny. Jeśli chcesz uzyskać techniczną perspektywę integracji AI z kontrolą dostępu i VMS, zapoznaj się z Milestone XProtect AI dla bankowości. Ogólnie rzecz biorąc, wgląd w czasie rzeczywistym pozwala oddziałom działać szybko i poprawiać ogólną efektywność operacyjną oraz doświadczenie klienta.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykrywanie kolejek i zliczanie osób z wykorzystaniem AI
Wykrywanie kolejek zasilane AI wykorzystuje nowoczesne modele wykrywania obiektów do identyfikacji grup oczekujących klientów na strumieniach CCTV. System wykrywa osoby, a następnie grupuje je według bliskości i punktu obsługi. Algorytmy zliczania osób przekształcają obserwacje w metryki liczbowe dla pulpitów operacyjnych. Te liczniki zasila się do prognoz popytu szczytowego, dzięki czemu personel może przygotować się wcześniej. Na przykład banki, które przeanalizowały wzorce, odnotowały 25% wzrost produktywności personelu po przeniesieniu zasobów na podstawie bieżących zliczeń (RsiConcepts).
Rozwiązania widzenia komputerowego umożliwiają zliczanie nawet w zagraconych scenach. Modele radzą sobie z zasłonięciami, częściowymi widokami i zmiennym oświetleniem. Ponadto ponowne trenowanie modeli na nagraniach z konkretnego oddziału zmniejsza fałszywe alarmy. Visionplatform.ai wspiera dopasowywanie modeli na lokalnym wideo, co poprawia wykrywanie w niestandardowych układach. Takie podejście redukuje błędne wykrycia i utrzymuje dane wideo w środowisku banku dla zgodności.
Zliczanie osób pomaga bankom planować zdolności obsługi. Na przykład, gdy system wykryje rosnącą kolejkę, może zasugerować dodanie personelu lub otwarcie opcji samoobsługowych. Rozwiązanie wspiera także inteligentne projektowanie kolejek, pokazując, gdzie klienci mają tendencję do gromadzenia się. Dzięki temu oddziały mogą reorganizować meble lub oznakowanie, aby usprawnić przepływ. W efekcie banki mogą zwiększyć efektywność swoich oddziałów i zmniejszyć koszty związane z długotrwałymi kolejkami.
Wreszcie narzędzia do wykrywania kolejek zasilane AI integrują się z systemami planowania grafiku i CRM, aby poprawić interakcje z klientami. Dostarczają metryki w czasie rzeczywistym do oprogramowania do zarządzania personelem, które następnie sugeruje dostosowania poziomów obsady. Te korekty przekładają się na wymierne wyniki biznesowe: lepsze przydzielanie zasobów, szybsza obsługa i zwiększone zadowolenie klientów. Aby zagłębić się w zliczanie osób i opcje modeli, zobacz nasz artykuł o analizie wideo AI dla bankowości.
System nadzoru i monitoring wideo dla banków
Nowoczesny system nadzoru dla banków łączy bezpieczeństwo z monitoringiem operacyjnym. Wykorzystuje inteligentne moduły wideo, aby wspierać zarówno bezpieczeństwo banku, jak i efektywność oddziału. Architektura zazwyczaj umieszcza główne wnioskowanie AI na serwerze on-prem lub urządzeniu edge. Kamery strumieniują do Systemu Zarządzania Wideo (VMS), który następnie przekazuje zdarzenia do narzędzi bezpieczeństwa i operacji. Taki podział utrzymuje detekcje czasowo krytyczne lokalnie, a jednocześnie pozwala na audytowalne logi i eksporty BI.
Monitoring wideo dla banków musi obsługiwać dwa procesy robocze. Po pierwsze, zespoły bezpieczeństwa potrzebują niezawodnych nagrań i alertów dla incydentów. Po drugie, zespoły operacyjne potrzebują metryk w czasie rzeczywistym i raportów historycznych do analizy biznesowej. Zunifikowana platforma może obsługiwać obie grupy bez ujawniania danych stronom trzecim. Na przykład Visionplatform.ai integruje się z wiodącymi rozwiązaniami VMS i przesyła zdarzenia przez MQTT do pulpitów i analiz, dzięki czemu zespoły mogą wykorzystywać zdarzenia z kamer poza tradycyjnymi alarmami.
Punkty integracji obejmują status kasjera, cyfrowe oznakowanie i CRM. Gdy system wykryje długą kolejkę przy kasjerze, może wyzwolić wiadomość na ekranie, która skieruje klientów do kiosku samoobsługowego. Podobnie, gdy wzorce przybyć wskazują częste poranne szczyty, menedżerowie mogą dostosować szablony obsady, aby dopasować się do popytu. Te połączenia pozwalają systemowi zarządzania wideo działać jako sieć czujników, pomagając bankom optymalizować obsadę i poprawiać doświadczenie klienta.
Protokoły bezpieczeństwa muszą również chronić prywatność. Dlatego banki powinny wdrażać procedury dotyczące minimalnego przechowywania nagrań oraz anonimizować metryki tam, gdzie to możliwe. Ponadto dostęp do surowego wideo powinien pozostać ograniczony do zespołów ds. bezpieczeństwa. Takie podejście pomaga zapewnić zgodność i utrzymać wysokie zaufanie. Dla zainteresowanych opcjami kamer edge AI, nasz przewodnik dotyczący sprzętu wyjaśnia wybory wdrożeniowe Kamera AI.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Wykrywanie obiektów, wykrywanie dymu i ognia oraz rozpoznawanie tablic rejestracyjnych
Banki rozszerzają możliwości CCTV poza kolejkami. Wykrywanie obiektów pomaga zauważyć pozostawiony bagaż lub upuszczone przedmioty. Klasyfikacja obiektów oparta na AI może alarmować zespoły bezpieczeństwa o nietypowych przedmiotach, a następnie generować zdarzenie z oznaczeniem czasowym. Równolegle analityka wykrywania dymu i ognia zapewnia wczesne ostrzeżenia o dymie lub pożarze, co może poprawić bezpieczeństwo i reakcję ewakuacyjną oddziału. Funkcje te pomagają bankom dbać o bezpieczeństwo klientów i personelu.
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR/LPR) to kolejne przydatne narzędzie na parkingach oddziałów. Poprzez wykrywanie numerów rejestracyjnych systemy mogą wspierać usługi VIP, kontrolę dostępu i analitykę parkingową. Na przykład zarejestrowani klienci mogą automatycznie otrzymywać status pozwolenia na parkowanie, co przyspiesza wjazd i poprawia doświadczenie klienta. To wzbogacanie łączy zdarzenia z kamer z rekordami CRM, aby zapewnić spersonalizowane usługi.
Modele wykrywania obiektów pomagają również w zapobieganiu stratom. Potrafią wykryć, gdy ktoś zabiera przedmiot z blatu kasjera lub zachowuje się nietypowo w pobliżu kas. Wówczas zespoły bezpieczeństwa szybko przeglądają zdarzenie z nagraniem wideo. Taka funkcjonalność skraca czas dochodzeń i pomaga szybciej zamykać sprawy. Dodatkowo łączenie wykrywania obiektów z wykrywaniem dymu lub ognia sprawia, że system nadzoru staje się kompleksowym narzędziem bezpieczeństwa i ochrony.
Aby utrzymać skuteczność, banki muszą wdrażać solidną analitykę detekcji i weryfikować modele na rzeczywistych nagraniach. Małe wdrożenia testowe i iteracyjne ponowne trenowanie zmniejszają fałszywe alarmy i poprawiają wykrywalność systemu. Również przechowywanie danych treningowych lokalnie jest zgodne z wymaganiami zgodności i audytu. Jeśli chcesz zrozumieć techniki OCR i klasyfikacji obiektów dla detekcji i OCR, zapoznaj się z naszymi materiałami technicznymi dotyczącymi technik uczenia głębokiego.
Analiza wykryć, systemy zarządzania i zastosowania dla bankomatów
Analityka wykryć zasila scentralizowane systemy zarządzania do nadzoru wielu oddziałów. Agreguje zdarzenia z wielu placówek i dostarcza skonsolidowane metryki dla zespołów operacyjnych. Pulpity BI pokazują wtedy trendy, takie jak średni czas obsługi, częstotliwość kolejek i okresy szczytowe. Te metryki pozwalają menedżerom regionalnym optymalizować przydział zasobów w całej sieci oddziałów, a tym samym poprawiać ogólną efektywność operacyjną.
Monitoring bankomatów i stref przy bankomatach korzysta z tych samych technik. AI może wykrywać długie kolejki do bankomatów i wyzwalać alert, aby zespoły mogły uzupełnić gotówkę lub serwisować maszynę. To zmniejsza ryzyko braku gotówki i obniża liczbę reklamacji klientów. Monitorowanie kolejek przy bankomatach pomaga także bankom redukować połączenia serwisowe i poprawiać dostępność urządzeń. Ponadto analiza na krawędzi może wskazywać podejrzane zachowania przy bankomatach i wysyłać natychmiastowe powiadomienie do zespołów bezpieczeństwa.
Systemy zarządzania powinny integrować analitykę wykryć z oprogramowaniem do zarządzania personelem. Dzięki temu zdarzenia powodują działania takie jak zmiany w grafikach i dynamiczne przesunięcia personelu rezerwowego. Takie podejście pomaga optymalizować obsadę i zmniejsza potrzebę ręcznego monitorowania. Jako strategia oparta na metrykach może także obniżać koszty, dopasowując zasoby ludzkie do rzeczywistego popytu.
Etyka i prywatność pozostają kluczowe. Banki muszą publikować przejrzyste polityki retencji, używać zanonimizowanych zliczeń do BI i uzyskiwać zgodę tam, gdzie jest to wymagane. Te kroki pomagają zapewnić zgodność i utrzymać zaufanie klientów. Dla szczegółowych przykładów integracji ANPR i rozpoznawania tablic rejestracyjnych zobacz nasze zasoby ANPR (automatic number plate recognition).
Najczęściej zadawane pytania
W jaki sposób AI poprawia zarządzanie kolejkami w bankach?
AI przetwarza strumienie z kamer na żywo, aby zliczać osoby, grupować je i raportować metryki kolejek. Menedżerowie korzystają z tych metryk w czasie rzeczywistym, aby dostosować obsadę, otwierać okienka lub kierować klientów do opcji samoobsługowych.
Czy systemy kolejowe oparte na CCTV są dokładne?
Tak, dobrze skalibrowane systemy często osiągają ponad 90% dokładności w szacowaniu długości kolejki i zliczaniu osób w testach pilotażowych (ScienceDirect). Dokładność poprawia się, gdy modele są dopasowywane do lokalnych nagrań z oddziału.
Czy analiza wideo może skrócić czas oczekiwania?
Tak, stosowanie monitorowania kolejek i alertów zasilanych AI może zmniejszyć średni czas oczekiwania nawet o 30% w niektórych wdrożeniach (RsiConcepts). Wskazówki w czasie rzeczywistym pomagają oddziałom szybciej reagować na popyt.
Jakie środki ochrony prywatności powinny stosować banki?
Banki powinny przetwarzać dane on-prem lub na edge, minimalizować okres przechowywania i anonimizować metryki do analiz. Te środki pomagają zapewnić zgodność z RODO i nadchodzącymi zasadami AI Act w UE.
Czy te systemy wymagają nowych kamer?
Nie, większość wdrożeń wykorzystuje istniejące kamery zabezpieczające i VMS. Platformy takie jak Visionplatform.ai współpracują z kamerami ONVIF/RTSP i integrują się z głównymi produktami VMS, aby uniknąć wymiany sprzętu.
Czy system może wykrywać zagrożenia bezpieczeństwa, takie jak dym lub ogień?
Tak, analityka wykrywania dymu i ognia to powszechne rozszerzenia. Zapewniają one wczesne alerty, co pomaga chronić klientów i personel oraz przyspiesza reakcję w sytuacjach awaryjnych.
W jaki sposób banki łączą dane o kolejkach z narzędziami do planowania obsady?
Zdarzenia dotyczące kolejek mogą być przesyłane do systemów zarządzania personelem i CRM przez API lub MQTT. Ta integracja pomaga dostosować poziomy obsady i przygotować zespoły na okresy szczytowe.
Czy te rozwiązania są przydatne dla bankomatów?
Tak, AI może monitorować kolejki do bankomatów i wskazywać konieczność serwisu lub uzupełnienia gotówki. Może również wykrywać podejrzane zachowania w pobliżu bankomatów i natychmiast powiadamiać służby ochrony.
Jaką rolę odgrywa rozpoznawanie tablic rejestracyjnych w oddziałach?
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych usprawnia zarządzanie parkingiem i umożliwia usługi VIP, łącząc pojazdy z rekordami klientów. Może także wspierać kontrolę dostępu i analitykę parkingową.
Jak banki mogą ograniczyć liczbę fałszywych alarmów?
Banki powinny ponownie trenować modele na własnych nagraniach i dostrajać progi detekcji do lokalnych warunków. Ponadto utrzymywanie modeli i danych treningowych lokalnie zmniejsza dryf i pomaga zapewnić spójną wydajność.
