هوش مصنوعی برای نظارت تصویری
تجزیه و تحلیل رفتاری > محیط‌های فعال > کمی سازی آگاهی موقعیتی

سودمندی هوش مصنوعی برای امنیت در خلأ وجود ندارد و توسعه آن نیز صرفاً با مطالعه آکادمیک یا علمی صورت نگرفته‌است. بلکه به نیازهای واقعی و از این رو نیروهای اقتصادی پرداخته شده‌است. استفاده از آن برای برنامه‌های غیر امنیتی مانند بهره‌وری عملیاتی، نقشه‌برداری حرارتی خریداران از مناطق نمایش (به معنای تعداد افراد در یک منطقه خاص در یک فضای خرده فروشی) و حضور در کلاس‌ها در حال استفاده است. انسان‌ها برای جمع‌آوری و تشخیص الگوهای متشکل از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ که نیاز به محاسبات همزمان در چندین مکان مشاهده شده از راه دور دارند، به اندازه هوش مصنوعی نیستند. هیچ انسان بومی در مورد چنین آگاهی وجود ندارد. نشان داده شده‌است که چندین وظیفه همزمان توجه و عملکرد انسان را نامتمرکز می‌کند. هوش مصنوعی توانایی مدیریت چنین داده‌هایی را دارد. برای هدف تعامل امنیتی با دوربین‌های فیلمبرداری، از نظر عملکردی، از دید بینایی بهتری نسبت به انسان یا تقریب دستگاه با آن برخوردار هستند. برای قضاوت در مورد ظرافت رفتارها یا اهداف افراد یا درجات تهدید، انسان‌ها در وضعیت فعلی این فناوری بسیار برتر هستند؛ بنابراین هوش مصنوعی در عملکردهای امنیتی به‌طور گسترده‌ای فراتر از توانایی انسانی را اسکن می‌کند و داده‌ها را در اولین مرتبه از مرتب‌سازی ارتباط بررسی می‌کند و به افسر انسانی که عملکرد ارزیابی و پاسخ را بر عهده دارد، هشدار می‌دهد.
امنیت در دنیای عملی از نظر اقتصادی تعیین می‌شود به طوری که هزینه‌های امنیت پیشگیرانه هرگز به‌طور معمول از هزینه‌های قابل قبول ریسکی که باید اجتناب شود، فراتر نمی‌رود. مطالعات نشان داده‌است که شرکت‌ها معمولاً فقط یک بیست و پنجم مبلغی را که ضررهای واقعی آن‌ها برایشان هزینه دارد برای امنیت خرج می‌کنند. آنچه با نظریه اقتصادی خالص باید معادل باشد، بنابراین بسیار کوتاهتر از آن است. نظریه ای که این مسئله را توضیح می‌دهد ناهماهنگی شناختی یا سهولتی که باعث می‌شود چیزهای ناخوشایند مانند خطر، از ذهن آگاه دور شود. با این وجود، امنیت یک هزینه بزرگ است و مقایسه هزینه‌های مختلف ابزارهای امنیتی همیشه در بین متخصصان امنیتی، مهمترین است.
دلیل دیگر اینکه تهدیدات یا خسارات امنیتی آینده کمتر مورد ارزیابی قرار می‌گیرند این است که غالباً فقط هزینه مستقیم خسارت احتمالی به جای طیف ضررهای پی در پی که همزمان تجربه می‌شوند در نظر گرفته می‌شود. به عنوان مثال، تخریب خرابکارانه یک ماشین تولید سفارشی در یک کارخانه یا یک تریلر یخچالی منجر به زمان تعویض طولانی مدت می‌شود که در طی آن امکان سرویس دهی به مشتریان وجود ندارد و در نتیجه تجارت آن‌ها از بین می‌رود. یک جُرم خشن، فراتر از مسئولیت مستقیم ناشی از عدم حمایت از کارگر، موجب خسارت گسترده روابط عمومی برای یک کارفرما خواهد شد.
تجزیه و تحلیل رفتاری منحصر به فرد، عملکردی فراتر از امنیت ساده دارد و به دلیل توانایی آن در مشاهده نقض الگوهای استاندارد پروتکل‌ها، می‌تواند به‌طور مؤثری اقدامات ناامن کارمندان را که منجر به حوادث ناشی از مسئولیت عمومی یا مسئولیت کارگران می‌شود، پیدا کند. در اینجا نیز ارزیابی هزینه‌های حوادث آینده با واقعیت فاصله دارد. یک مطالعه توسط شرکت بیمه لیبرتی میچوال نشان داد که هزینه کارفرمایان حدود شش برابر هزینه بیمه شده مستقیم است، زیرا هزینه‌های بیمه نشده خسارت‌های ناشی از آن شامل کارگران جایگزین موقت، هزینه‌های استخدام برای جایگزین‌ها، هزینه‌های آموزش، وقت مدیران در گزارش‌ها یا دادگاه، روحیه نامطلوب سایر کارگران، و تأثیر بر مشتری و روابط عمومی است. پتانسیل هوش مصنوعی در قالب تجزیه و تحلیل رفتاری برای رهگیری و پیشگیری از وقوع چنین حوادثی قابل توجه است.