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大數據時代的人工智能安防

作為安防家居產業的細小分支,報警產品和安全服務能否撬動如此大規模的市場容量、是否能夠承載大量的研發和運營投入,這既是上游廠家所擔憂的,同時又是下游運營服務商需要去突破的。

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報警行業的“大數據化”發展現狀與特點

就當下而言,大多數報警產品本身還不具備任何人工智能的基礎功能和技術運用,往往都是迎合市場,生造概念——即便是大數據的技術和運用,也是當前報警行業所不具備的。廣大的報警運營商們一方面對于日常報警 服務過程中的數據既不會管理更不會利用(其實,這些數據基本上是無用信息),同時又過分“敝帚自珍”缺乏開放的胸懷和思維。

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一般意義而言,報警行業特別是聯網報警 服務企業掌握了大量的客戶數據,包括當地客戶的經營類別、客戶信息、設備信息、防區搭配、使用習慣、報警(故障)頻率、發案特征等等各種日常報警 服務過程中涉及到的信息數據。同時,報警 服務平臺(不管是網絡云平臺還是本地服務平臺)基本上也在定期對這些數據進行備份(根據不同的企業情況,一般是根據客戶數量的多寡對報警平臺數據進行每天/每周/每月定期備份),各報警運營商對于這些數據也僅僅只是做留存(基本上是各地公安/治安對于涉案的相關信息有備份時間的要求以便備查),完全談不上利用、難以產生價值或者根本就不具備利用的價值。

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之所以說當前的報警平臺積累的各種數據是無用信息,根本原因在于兩個方面:一是不管是當前的報警設備生產廠家還是報警 服務平臺的運營商本身都不具備數據挖掘和分析的能力,二是當前的報警 服務運營所采集到的數據本身只對各地的運營商改進常規的安全服務有一定的促進作用而不能對于廣大的客戶群體提供增值服務進而產生收益。

從報警設備廠家而言,所提供的硬件產品只是基于當前的產品技術特征和應用場景進行指標化的提升,本身沒有提供更多的附加值,同時在軟件和平臺的功能設計和完善上也缺乏數據整合與應用的能力和思維(絕大多數廠家都在空談平臺戰略思維,在實際落地上缺乏行動和案例)。

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另一方面,報警 服務運營商看似掌握了大量的數據(這些信息大致可分為三大類:客戶信息、系統信息、使用信息),實際上這些數據基本上屬于無用和冗余,一則如前文所說的無法為用戶帶來附加值(報警運營商本身沒有能夠提供增值服務的業務類型和需求滿足能力),二是運營商的相關服務人員(主要指技術維護人員)沒有使用數據的能力和習慣——絕大多數情況下,報警平臺積累的更常見、更大量的數據是誤報信息和布撤防信息——任何一個地區的用戶的布撤防時間段都相對固定(實體店經營本身只有冬夏的季節分別),布撤防信息只能作為被盜后的免責佐證;對于誤報問題,技術維護員完全不需要數據的統計和分析就能夠判斷出某一個用戶的誤報原因(畢竟更熟悉客戶的就是每天在現場處置的技術服務員,甚至有些本來就是一直未解決的頑固性問題)。

從這兩個現實情況而言,報警 服務行業的大數據化基本上已經成為一個偽命題,這也是近一兩年打著大數據旗號的運營模式越來越少的根本原因。但是,報警 服務行業是否就不能真正實現大數據化并利用大數據的理念和工具得到更好的發展呢?人工智能技術的成熟和疊加為這個方向展現了曙光。

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盡管當前的發展速度還相對較慢,總體而言今后的社會將會是全面的智能化時代,對于大數據和人工智能的技術的依賴并以此為驅動將會越來越明顯。傳統的安全報警系統必然將會被徹底淘汰,可視化智能化的安全系統并且基于云端服務的生活服務將為成為主題。

當然,不管技術如何進步社會如何變革,報警 服務業應該把安全作為基礎,不脫離服務的起點,在此基礎上作出更多更快的探索。報警 服務運營商們在做好安全服務的基礎上,將商業化服務和大眾化服務作為今后發展的方向,并為此做好充分的準備。


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