Den Wettlauf um die Reduzierung von Fehlalarmen in SOCs gewinnen: Warum Künstliche Intelligenz überzeugt

Im Laufe der Jahre war das Fehlen eines gegenseitigen Informationsaustauschs oder einer Datenkorrelation zwischen den Systemen eine Quelle von Fehlalarmen für Service Operations Centers (SOCs). Typische Ergebnisse waren die falsche Zuweisung von Ressourcen und die Möglichkeit, echte Bedrohungen zu übersehen. Dies belastete manchmal die Beziehungen zwischen Dienstleistern und Kunden. Durch die Nutzung moderner Technologien zur Verbesserung der Zusammenarbeit und des Informationsaustauschs zwischen verschiedenen Systemen können SOCs ihre operativen Fähigkeiten verbessern und die Zahl der Fehlalarme verringern.

Fortschrittliche, cloudbasierte Software für künstliche Intelligenz (KI) verändert die Rahmenbedingungenfür SOCs. Der Einsatz von Cloud-basierten Analysen, KI und maschinellem Lernen kann Leitstellen und SOCs dabei helfen, Daten effizienter zu verarbeiten, Alarmmuster zu erkennen und Maßnahmen zur Vermeidung künftiger Fehlalarme zu empfehlen. Dieser Ansatz kann Kosten senken, Störungen des Geschäftsbetriebs reduzieren und die Effektivität eines Sicherheitssystems verbessern.

Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz bei der Reduzierung von Fehlalarmen?

Die KI-Videoanalyse ahmt das menschliche Sehvermögen nach und lernt aus großen Mengen an ausgewertetem Videomaterial. Durch die genaue Erkennung und Klassifizierung von Objekten von Interesse und das Herausfiltern von irrelevantem Störmaterial kann die Technologie bis zu 95 % der Fehlalarme in Videoüberwachungsanlagen beseitigen. Die fortschrittlichsten Systeme ermöglichen es Unternehmen, benutzerdefinierte Kriterien dafür festzulegen, was ein echter und was ein falscher Alarm ist. So lässt sich beispielsweise der Unterschied zwischen einer Drohne und einem Vogel, der über eine gesperrte Geschäftseinrichtung fliegt, erkennen und nur ersteresals echten Alarm einstufen.

KI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um große Datenmengen zu analysieren und Muster, Anomalien und Korrelationen zu erkennen. Diese wären für Menschen nur schwer oder gar nicht zu erkennen. Sie analysiert Verlaufsdaten aus verschiedenen Quellen, z. B. aus Umgebungssensoren, Benutzerverhalten und Systemprotokollen. Auf diese Weise kann die KI Muster erkennen, die in der Vergangenheit bereits zu Fehlalarmen geführt haben.

Sobald die KI diese Muster erkannt hat, kann sie Empfehlungen aussprechen, um diese Fehlalarme in Zukunft zu vermeiden. Wenn ein Sensor in einer bestimmten Umgebung regelmäßig Fehlalarme auslöst, könnte die KI beispielsweise empfehlen, die Sensorplatzierung oder die Empfindlichkeit zu ändern. Mit der Zeit lernt das KI-System aus seinen Empfehlungen und kann so Fehlalarme genauer vorhersagen und verhindern.

KI kann auch die Genauigkeit der Alarmverifizierung verbessern, indem sie bestätigt, dass ein Alarm echt ist, bevor die Behörden alarmiert oder andere Maßnahmen ergriffen werden. KI-Algorithmen können verschiedene Datenquellen wie Video- oder Audioaufzeichnungen schnell analysieren, um festzustellen, ob ein Alarm echt oder falsch ist.

Abgesehen von KI wird Automatisierung in der Fernüberwachungsbranche bereits über intelligente Plattformen und Software für die Alarmverarbeitung genutzt. Mehrere Funktionen können im Voraus festgelegt werden, darunter;

• Akustische Warnungen, die vom System ausgegeben werden 
• Kontaktaufnahme mit Schlüsselinhabern 
• Einschalten der Polizei 
• Versand von Störungsmeldungen per E-Mail 
• Versendung automatischer Berichte 

All diese Aufgaben wurden irgendwann einmal manuell ausgeführt. Integriert in automatisierte Alarmmanagement-Plattformen wie evalink kann KI die Operatoren durch ihre Fähigkeit, große Datenmengen von verschiedenen Sicherheitssensoren und Standorten zu analysieren, unterstützen.

Die Vorteile von Sicherheitslösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren

Genauere Alarmverifizierung

Durch den Einsatz von KI zur Überwachung von Alarmsystemen können Leitstellenmitarbeiter von einer höheren Genauigkeit bei der Identifizierung tatsächlicher Alarmereignisse profitieren. KI-Algorithmen können lernen, zwischen normalen und abnormalen Alarmereignissen zu unterscheiden und Fehlalarme herauszufiltern. 

Durch die proaktive Überwachung des Status und der Leistung aller Systeme und Geräte sowie der Reaktionen der SOC-Operatoren kann ein effizienteres System Geräte, die repariert werden müssen, frühzeitig erkennen und priorisieren sowie Lücken in den SOC-Schulungsprogrammen aufzeigen. Auf diese Weise können sich die Leitstellenmitarbeiter auf echte Sicherheitsprobleme konzentrieren und das Gesamtrisiko von Ausfällen verringern. 

Gesteigerte Effizienz

KI kann dazu beitragen, den Alarmüberwachungsprozess zu automatisieren und die Notwendigkeit manueller Eingriffe zu verringern. Diese Automatisierung kann dazu beitragen, die Effizienz der Alarmüberwachungszentrale zu steigern und die Reaktionszeit auf tatsächliche Alarmereignisse zu verkürzen. Mit KI können Operatoren von schnelleren Reaktionszeiten profitieren und das Risiko von Schäden oder Verlusten verringern. 

Die Verbesserung der Fähigkeit, sich auf eingehende Alarme zu konzentrieren und ihnen Zeit zuzuweisen, die wirklich die Aufmerksamkeit des Bedieners erfordern, bietet einen unmittelbaren Nutzen für Sicherheitsunternehmen. Die mit Automatisierung arbeitenden SOCs berichten von Produktivitätssteigerungen im Umfang einer Vollzeitstelle innerhalb weniger Monate nach der Einführung. 

Bessere Arbeitserfahrung

Die Überwachung von Videokameras den ganzen Tag über ist an sich schon eine anspruchsvolle Aufgabe. Software zur Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es ihnen, sich auf echte Alarme zu konzentrieren. Dadurch haben Leitstellenmitarbeiter ein besseres Erfolgserlebnis, eine gesteigerte Leistung und eine insgesamt positivere Arbeitsmoral.

Kostengünstig

Fehlalarme vergeuden Zeit des Personals und Ressourcen der Alarmüberwachungszentralen. KI hilft, indem sie es Leitstellenmitarbeitern ermöglicht, sich auf tatsächliche Alarmereignisse zu konzentrieren. Die Weiterbeschäftigung erfahrener Mitarbeiter senkt die Kosten für Personalbeschaffung und Schulung. Bußgelder für Fehlalarme werden in der Regel der Zentrale in Rechnung gestellt, was das Management vor eine schwierige Entscheidung stellt. 

Cloud-basierte KI-Software erfordert keine Hardware-Geräte beim Kunden, was die Installationskosten senkt. KI und maschinelles Lernen können sogar Maßnahmen zur Reduzierung von Fehlalarmen empfehlen, z. B. den Austausch defekter Geräte oder die Änderung der Verhaltensmuster der Gebäudeinhaber. Dadurch werden Bereiche mit hoher Fehlalarmaktivität und hohem Risiko identifiziert, und es können Abhilfemaßnahmen verfolgt werden, um die Betriebskosten zu senken. 

Skalierbarkeit On-Demand

KI ist hochgradig skalierbar, d. h. es kann jede beliebige Datenmenge überwachen. Diese Skalierbarkeit macht KI zu einem idealen Werkzeug für Alarmüberwachungszentren, die einige wenige oder tausend Standorte gleichzeitig überwachen. Durch den Einsatz von KI können Alarmüberwachungszentren problemlos mehrere Standorte überwachen, was den Bedarf an zusätzlichem Personal reduziert. 

Durch die Reduzierung von Fehlalarmen können geschulte SOC-Mitarbeiter die Reaktionszeiten sofort verkürzen und den Kundenservice verbessern. 

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Die Tausende von Fehlalarmen, die täglich eingehen, schränken die Zeit ein, die die Mitarbeiter in den Leitstellen für echte Alarmierungen aufwenden können. Dabei können echte Alarme übersehen werden. So trägt die Reduzierung von Fehlalarmen wesentlich zur Verbesserung der Kundensicherheit bei. 

Fehlalarme sind nicht nur frustrierend für die Kunden, sondern können auch ihr Vertrauen in die SOCs untergraben, auf die sie sich für zuverlässigen Sicherheitsdienstleistungen verlassen. Durch den Einsatz von KI zur Reduzierung von Fehlalarmen können Alarmüberwachungszentralen die Kundenzufriedenheit verbessern, indem sie einen zuverlässigeren und effizienteren Service anbieten. 

Mehr Einnahmequellen

SOCs können die Einnahmen steigern, indem sie aufgrund ihrer hochwertigen Dienstleistungen mehr Kunden an sich binden. Weniger Fehlalarme geben den Operatoren mehr Zeit und ermöglichen es den Sicherheitsmanagern, neue Kunden zu gewinnen, ohne dafür mehr Mitarbeiter einzustellen oder in neue Ausrüstung und Räumlichkeiten zu investieren. 

Und da qualifizierte Arbeitskräfte immer teurer und schwieriger zu finden sind, können SOCs auf Software zurückgreifen, um Lücken zu schließen. KI-basierte Software soll jedoch menschliche Mitarbeiter nicht ersetzen, sondern ergänzen. Eine verbesserte operative Leistung kann es Managern ermöglichen, die Qualität des Kundendienstes schneller zu verbessern. 

KI für Wachstum und Zukunftssicherheit von Sicherheitsunternehmen

Da Sicherheitsexperten zunehmend in die digitale Transformation investieren, ist KI entscheidend, um der Zeit voraus zu sein. KI in einem SOC-Betriebssystem ermöglicht die Optimierung von Front- und Back-End-Abläufen, um den Betrieb von reaktiven auf proaktive Lösungen umzustellen. Vor allem aber trägt sie dazu bei, eine sicherere Umgebung für Kunden und eine bessere Leistungserbringung zu schaffen. Die Kombination von Daten und Technologien der künstlichen Intelligenz beschleunigt die Innovation und schafft Wettbewerbsvorteile. Um es nicht zu riskieren, Geschäftsmöglichkeiten zu verpassenden sowie den wachsenden Kundenanforderungen voraus zu sein, sollten SOCs diese implementieren.  

evalink + PromiseQ: Fehlalarmfilterung von bis zu 95%

Die PromiseQ-Integration für evalink verbessert die Sicherheitsabläufe mit einer Echtzeit-Alarmierungslösung, die KI-Technologie für die Videoanalyse einsetzt - ideal für die kontinuierliche Überwachung außerhalb des Gebäudes.

Die PromiseQ-Software zur Reduzierung von Fehlalarmen lässt sich problemlos in evalink integrieren und ist schnell einsatzbereit, ohne dass Vor-Ort-Hardware erforderlich ist. Sobald ein Videoalarm auf einer angeschlossenen Kamera ausgelöst wird, wird das Video mit Algorithmen analysiert. Diese suchen nach Personen- und Fahrzeugbewegungen, bevor echte Alarme zurückgegeben werden. Durch die Analyse von Objekten, die Bewegungen in einer Szene verursachen, lernt das System, innerhalb von Sekunden relevante Alarmbenachrichtigungen in Übereinstimmung mit spezifischen Konfigurationen zu liefern. Durch die Filterung von bis zu 95 Prozent aller Fehlalarme wird die Wahrscheinlichkeit, dass Leitstellenmitarbeiter ein tatsächliches Ereignis übersehen oder zu spät darauf reagieren, erheblich verringert. Und das Beste daran? Es ist in die intelligente Alarmmanagement-Plattform von evalink integriert. Besuchen Sie den evalink-Marketplace und entdecken Sie das Potenzial für Ihr Unternehmen.

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