Video gözetimi için yapay zeka
Davranışsal analiz > Durumsal farkındalığın ölçülmesi

Yapay zekanın güvenlik için faydası bir boşlukta mevcut değildir ve gelişimi tamamen akademik veya bilimsel çalışma tarafından yönlendirilmemiştir. Daha ziyade, gerçek dünya ihtiyaçlarına ve dolayısıyla ekonomik güçlere yöneliktir. Operasyonel verimlilik, alışverişçilerin teşhir alanlarının ısı haritalaması (perakende alanında belirli bir alanda kaç kişinin olduğu anlamına gelir) ve derslere katılım gibi güvenlik dışı uygulamalar için kullanımı, kullanımları geliştirmektedir. İnsanlar, birden fazla uzaktan görüntülenen konumda eşzamanlı hesaplamalar gerektiren çok büyük veri kümelerinden oluşan kalıpları derlemek ve tanımak için yapay zeka kadar nitelikli değildir. Bu tür çoklu görevlerin insan dikkatini ve performansını odaktan uzaklaştırdığı gösterilmiştir. Yapay zekalar bu tür verileri işleme yeteneğine sahiptir. Video kameralarla etkileşime giren güvenlik amaçları için, işlevsel olarak insanlardan veya makinenin ona yaklaşımından daha iyi görme keskinliğine sahiptirler. Kişilerin davranışlarının veya niyetlerinin inceliklerini veya tehdit derecelerini değerlendirmek için, teknolojinin mevcut durumunda insanlar çok daha üstündür. Bu nedenle, güvenlikteki yapay zeka, insan kapasitesinin ötesinde geniş bir şekilde tarama yapmak ve verileri birinci bir uygunluk düzeyine göre incelemek ve daha sonra değerlendirme ve yanıt işlevini devralan insan memuru uyarmak için işlev görmektedir.
Pratik dünyada güvenlik, ekonomik olarak belirlenir, böylece önleyici güvenlik harcaması asla tipik olarak kaçınılması gereken riskin algılanan maliyetini aşamaz. Araştırmalar, şirketlerin tipik olarak, gerçek kayıplarının kendilerine mal olduğu güvenlik tutarının yalnızca yirmi beşte birini harcadıklarını göstermiştir. Saf ekonomik teori ile bir denklik veya homeostaz olması gereken şey, bu nedenle ondan çok geri kalmaktadır. Bunu açıklayan teorilerden biri, bilişsel uyumsuzluk veya risk gibi hoş olmayan şeylerin bilinçli zihinden kolaylıkla kaçabilmesidir. Bununla birlikte, güvenlik büyük bir harcamadır ve farklı güvenlik araçlarının maliyetlerinin karşılaştırılması, güvenlik uzmanları arasında her zaman en başta gelir.
Gelecekteki güvenlik tehditlerinin veya kayıplarının yeterince değerlendirilmemesinin bir başka nedeni de, eşzamanlı olarak yaşanan dolaylı kayıplar yelpazesi yerine, genellikle potansiyel bir kaybın doğrudan maliyetinin dikkate alınmasıdır. Örneğin, bir fabrikada özel üretim bir makinenin veya soğutmalı bir çekici-römork vandalizm-imhası, müşterilere hizmet edilemeyen uzun bir değiştirme süresine neden olarak işlerinin kaybedilmesine neden olur. Şiddet içeren bir suç, bir işveren için, çalışanı korumama konusundaki doğrudan sorumluluğun ötesinde, kapsamlı bir halkla ilişkiler hasarına yol açacaktır.
Davranışsal analitik, basit güvenliğin ötesinde benzersiz bir şekilde çalışır ve standart protokol kalıplarındaki ihlalleri gözlemleme yeteneği nedeniyle, çalışanların tazminat veya kamu sorumluluğu olaylarına yol açabilecek güvenli olmayan eylemlerini etkili bir şekilde bulabilir. Burada da gelecekteki olayların maliyetlerinin değerlendirilmesi gerçeğin gerisinde kalmaktadır. Liberty Mutual Insurance Company tarafından yapılan bir araştırma, dolaylı zararların sigortasız maliyetleri geçici yedek işçileri değiştirmeler için işe alma maliyetleri, eğitim maliyetleri, yöneticilerin raporlarda veya mahkemede geçirdiği süre, diğer çalışanlar üzerinde olumsuz moral ve müşteri ve halkla ilişkiler üzerindeki etkisini içerdiğinden, işverenlere maliyetinin doğrudan sigortalı maliyetin yaklaşık altı katı olduğunu göstermiştir. Yapay zekanın davranışsal analitik biçiminde bu tür olayları proaktif olarak engelleme ve önleme potansiyeli önemlidir.