Tầm nhìn máy tính để trợ giúp trong các thách thức WFH trong Thế giới sống động sau

Thị giác máy tính (đôi khi được gọi là thị giác máy) là một trong những ứng dụng thú vị nhất của trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán có thể hiểu hình ảnh – hình ảnh và video chuyển động – là nền tảng công nghệ quan trọng đằng sau nhiều đổi mới. Từ phương tiện tự lái, tự lái đến máy móc công nghiệp thông minh và thậm chí cả bộ lọc trên điện thoại của bạn giúp những bức ảnh bạn tải lên mạng xã hội trông đẹp hơn.

Trong những năm gần đây, những nỗ lực đã được thực hiện để mô phỏng các giác quan của con người thông qua máy tính. Có khá nhiều thành công trong lĩnh vực thị giác, lời nói và nghe nhưng rất hạn chế trong lĩnh vực khứu giác và khứu giác.

Chuyên luận sau đây sẽ đề cập đến việc sử dụng Thị giác máy tính để giải quyết các giải pháp đảm bảo năng suất của con người hậu Covid.

Tất cả chúng ta đều biết rằng “Làm việc tại nhà” không phải là mới, và với tình hình thay đổi, nó đã đi đầu với những thách thức mới.

WFH không chỉ cho phép mọi người làm việc từ xa mà còn cho phép quản lý hoạt động kinh doanh từ xa.

Ban đầu, công việc ở nhà được coi là một biện pháp ngăn chặn khoảng cách. Tuy nhiên, sau sự xuất hiện của nhiều biến thể của Covid-19, giờ đây chúng tôi cần cung cấp các tùy chọn cho nhân viên để hoàn thành 100% công việc tại nhà, làm việc tại nhà hoặc các mô hình làm việc từ xa và kết hợp.

Khi chúng ta đang đẩy vào một Giải pháp làm việc tại nhà cách làm việc hậu Covid, các loại thách thức khác nhau đặt ra cho quản lý cấp cao của tổ chức để đảm bảo cả sự an toàn và năng suất của nhân viên. Trong những môi trường mà sự hiện diện của nhân viên trên bàn làm việc là bắt buộc để phục vụ quá trình kinh doanh, sự giám sát của con người là không đủ và không hiệu quả.

Bắt buộc phải có một công cụ giám sát tự động để theo dõi năng suất và đảm bảo rằng các điểm cuối được bảo mật và dữ liệu được bảo vệ.

Các công cụ theo dõi phải sẵn sàng cung cấp dữ liệu ở tất cả các mô hình; do đó, một công cụ duy nhất với nhiều mô hình làm việc là nhu cầu của giờ.

Một số công việc chủ yếu được thực hiện từ văn phòng giờ đây sẽ phải được quản lý từ xa

• Đi bộ trên sàn
• Độ khỏe máy tính bàn
• Kiểm toán tuân thủ
• Thời gian đăng nhập và mất giờ làm việc

Tech Mahindra nhận thấy sự cần thiết phải phát triển một giải pháp giám sát hỗ trợ thị giác máy tính tạo ra dữ liệu để thực hiện phân tích việc sử dụng máy tính để bàn.

Nhập KORNEA, một ứng dụng thường trú trên máy tính xách tay / máy tính để bàn của người dùng cuối để chỉ giám sát hoạt động đăng nhập của họ và các ứng dụng được hỗ trợ bằng các thuật toán Thị giác máy tính.

Cần giờ:

Hình 2 Các tính năng chính

Dưới mui xe:

Đăng Cài đặt, hai khía cạnh cho phép KORNEA thực hiện chức năng cốt lõi của nó.

Sự đăng ký:

1. Quét khuôn mặt sẽ được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình Caffe và mạng nơ-ron sâu
2. Hình ảnh quét khuôn mặt được xử lý bằng ML và trích xuất các mã hóa từ chúng
3. Tệp dưa chua được tạo bằng cách hợp nhất tất cả các mã hóa được trích xuất từ ​​hình ảnh khuôn mặt

Ủy quyền:

1. Hình ảnh Khuôn mặt mới được so sánh với tệp dưa chua và giá trị tin cậy về độ tương đồng của khuôn mặt được tính toán.
2. Giá trị% độ tin cậy này được so sánh với% đối sánh ngưỡng xác định trước để xác định xem khuôn mặt có khớp với tệp dưa chua hay không và do đó được ủy quyền.

Giải pháp được định cấu hình để tuân thủ bảo mật và thu thập dữ liệu nhạy cảm.

Trong quá trình hoạt động của công cụ, nó cung cấp báo cáo gần thời gian thực, cho phép các nhóm Ops ra quyết định tốt hơn.

Những thống kê này phản ánh năng suất của nhân viên cùng với dữ liệu sức khỏe của máy lưu trữ và sự tuân thủ của nó đối với bối cảnh CNTT hiện tại.

Do đó, giải pháp này có thể hấp dẫn khi được tích hợp với các hệ thống ITSM, WFM, QMS và CCT và thông tin mức hành trình chính có thể được sử dụng cho các mô hình dự đoán có thể được xây dựng dựa trên phân tích xu hướng lịch sử.

Với việc thu thập và phân loại dữ liệu tự động và chính xác mà không cần phụ thuộc thủ công, nhóm vận hành có thể tránh được nỗ lực thủ công cần thiết để theo dõi, báo cáo và phân tích và thay thế nó bằng các tác nhân chủ động gây ra các sự kiện quan trọng.

Các lợi ích chính:

• Giảm thiểu rủi ro – Báo cáo đưa ra nhiều trạng thái tuân thủ bảo mật CNTT cùng với mọi rủi ro cần giảm thiểu
• Cung cấp đánh giá độc lập và kỹ lưỡng về trạng thái hệ thống, loại bỏ các rủi ro bảo mật tiềm ẩn, cải thiện chất lượng dữ liệu và tăng hiệu suất hệ thống
• Đóng vai trò như một biện pháp phòng ngừa và giúp thắt chặt an ninh
• Hiệu quả chi phí – Tiết kiệm chi phí tài nguyên cần thiết để đánh giá các kiểm tra tuân thủ theo cách thủ công
• Tập trung vào khách hàng – Cung cấp sự đảm bảo rằng các nghĩa vụ tuân thủ và bộ kiểm soát được đặt ra được đáp ứng như mong muốn
• Sẵn sàng cho đám mây – HÀN QUỐC Thu thập dữ liệu có thể được định cấu hình cho cả Đám mây và Tại chỗ theo chỉ dẫn của khách hàng. Chúng tôi làm việc với tất cả các nhà cung cấp đám mây như Azure / GCP, AWS

Quyền riêng tư của nhân viên là điều quan trọng hàng đầu đối với chúng tôi. Các giải pháp như KORNEA có thể được coi là một công cụ xâm nhập để giám sát hoạt động của đại lý hoặc nhân viên hoặc yêu cầu nhân viên phải chịu trách nhiệm về các hành vi không tuân thủ. Ví dụ: Kiểm tra trang Amazon, vì tính minh bạch là chìa khóa ở đây

Mục tiêu của một giải pháp như KORNEA là nâng cao hiệu quả bằng cách xây dựng lòng tin. Nó cho phép những người triển khai có được khả năng hiển thị và thông tin chi tiết về những dữ liệu được thu thập và báo cáo. KORNEA có thể được định cấu hình để phân loại dữ liệu theo cấp độ ‘Sản xuất’ và ‘Không sản xuất.’

Chắc chắn, bất kỳ chi tiết cấp độ chi tiết nào được xác định là không thuộc phạm vi của giải pháp, như URL cụ thể, ảnh chụp màn hình, v.v., đều có thể bị thu thập hoặc báo cáo.

Việc thực hiện của KORNEA luôn tuân thủ đạo đức, quy tắc và tiêu chuẩn của tổ chức khách hàng và do đó đảm bảo chúng tôi có được sự tin tưởng của nhân viên. Tăng cường thực tế rằng nhân viên có thể tin tưởng rằng không có thông tin cá nhân nào bị thu thập và chia sẻ với bất kỳ ai, kể cả người quản lý của họ

Trong một số cách triển khai của KORNEA, người ta thấy rằng nó cũng cực kỳ hiệu quả đối với các nhóm Back-office. Các hoạt động, đặc biệt là văn phòng hỗ trợ không có phương tiện tuyệt vời để giám sát, nắm bắt hiệu quả của tác nhân và hầu hết việc nắm bắt là thủ công và cố vấn hướng dẫn. Do đó, luôn thiếu những hiểu biết sâu sắc về các hoạt động làm việc phi năng suất

Điều này tạo ra sự thiếu minh bạch trong việc sử dụng thời gian của nhân viên, thiếu kiến ​​thức về giờ làm việc và thiếu sự phân chia ranh giới về việc sử dụng ứng dụng.

Sử dụng KORNEA cho nhiều khách hàng, giờ đây chúng tôi có Thông tin chi tiết về thời gian dành cho các ứng dụng được truy cập, do đó khả năng hiển thị trên số giờ đã đăng nhập và giờ làm việc hiệu quả.

Có một tính năng theo dõi thời gian và tương tác có sẵn giúp cung cấp thông tin chi tiết nâng cao về thời gian dành cho mỗi hoạt động với việc xác định các mẫu hành vi và các ngoại lệ được theo dõi. Chúng tôi đã có thể đạt được Mức tăng lên đến 7% trong giờ làm việc và cải thiện thêm 10% trong giờ đăng nhập.

Tương lai tươi sáng

Công cụ cốt lõi của KORNEA là Mạng thần kinh sâu học từ hình ảnh mẫu và có thể khớp với hình ảnh đến với độ chính xác cao. Độ chính xác của thuật toán của chúng tôi là hơn 99%.

Trường hợp sử dụng cho đối sánh khuôn mặt là rất lớn, vì có những trường hợp sử dụng trong đó chúng tôi được yêu cầu cung cấp giải pháp sàng lọc qua các bức ảnh và tạo báo cáo về các bản sao.

Có những khả năng Kornea có thể sử dụng API để phát triển công dân, điều này có thể tiết kiệm kha khá chi phí tư vấn và phát triển cho tổ chức khách hàng.

Như bạn có thể thấy tương lai của Thị giác Máy tính là SÁNG… ..

Tiểu sử của tác giả –

Diptojeet Mukhopadhyay là chuyên gia Tự động hóa quy trình kỹ thuật số với 23 năm kinh nghiệm phân phối tự động hóa đầu cuối trên toàn cầu. Ông có kinh nghiệm trong lĩnh vực Quản lý khách hàng, Quản lý Thực hành & CoE và Quản lý Phân phối Kỹ thuật, v.v. Diptojeet có chuyên môn sâu về Chuyển đổi DPA tận dụng các công cụ và công nghệ hàng đầu thị trường. Ông cũng đã tham gia vào nhiều nghiên cứu tư vấn trên toàn cầu cho một số thương hiệu hàng đầu trên khắp Bắc Mỹ, Anh, Trung Đông và Úc. Ông cũng là Kiến trúc sư Doanh nghiệp được chứng nhận Togaf 9 với các chứng chỉ bổ sung về UiPath, Appian và Pega.