HiveWatch
รวมระบบควบคุมการเข้าออก กล้องวงจรปิด และเซนเซอร์ที่กระจัดกระจายเป็นศูนย์บัญชาการรักษาความปลอดภัยเดียว
HiveWatch แก้ปัญหาเก่าที่ปวดหัวที่สุดของงานรักษาความปลอดภัยองค์กรใหญ่ ระบบควบคุมการเข้าออกชุดหนึ่ง กล้องวงจรปิดอีกชุด เซนเซอร์อีกชุด สัญญาณเตือนเด้งมาจากทุกทิศทาง เจ้าหน้าที่เวรแยกไม่ออกว่าอันไหนต้องจัดการ มันรวมระบบเหล่านี้เข้าศูนย์บัญชาการเดียว แล้วใช้ AI กรองสัญญาณรบกวน
จุดเด่นและสถานการณ์การใช้งาน
วิธีของแพลตฟอร์มคือเชื่อมกล้อง ระบบควบคุมการเข้าออก เซนเซอร์ และแม้แต่ระบบเก่าที่มีอยู่เข้ามาทั้งหมดก่อน แล้วให้ AI วิเคราะห์รูปแบบเหตุการณ์ ตัดสินว่าอันไหนเป็นการแจ้งเตือนผิด ตัวเลขทางการคือลดการแจ้งเตือนผิด 90% เวลาจัดการเหตุการณ์เฉลี่ย 22 วินาที ในนั้นฟังก์ชัน AI Operator สามารถคัดกรองสัญญาณเตือนขั้นต้นอัตโนมัติ ให้เจ้าหน้าที่เวรที่เป็นคนจริงเจอแค่เหตุการณ์ที่ต้องใช้วิจารณญาณจริง ๆ ส่วนฝั่งจัดการมีแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้และรายงานผลงานของ SOC ให้หัวหน้ารักษาความปลอดภัยมีตัวเลขไปคุยเรื่องงบกับผู้บริหาร
เหมาะกับองค์กรที่มีระบบรักษาความปลอดภัยหลายชุดอยู่แล้วและดำเนินงานหลายสาขา ทั้งเครือค้าปลีก สถานที่จัดงาน สถาบันการเงิน บริษัทยา การแพทย์ การผลิต อสังหาริมทรัพย์ พลังงาน และบริษัทเทคโนโลยี ล้วนเป็นอุตสาหกรรมที่มันชูขึ้นมา ราคาไม่เปิดเผย ต้องนัดสาธิตผ่านเว็บทางการหรือติดต่อฝ่ายขาย
ฟังก์ชันหลัก
- ผสานกล้อง ระบบควบคุมการเข้าออก เซนเซอร์ และระบบเก่าที่มีอยู่ในอินเทอร์เฟซเดียว
- AI Operator คัดกรองและแยกสัญญาณเตือนขั้นต้นอัตโนมัติ
- อ้างว่าลดการแจ้งเตือนผิด 90% เหตุการณ์จัดการเสร็จเฉลี่ย 22 วินาที
- แดชบอร์ดปรับแต่งได้และรายงานผลงานศูนย์บัญชาการรักษาความปลอดภัย
- รองรับการจัดการรวมศูนย์หลายสาขา
- ทำกระบวนการจัดการเหตุการณ์ให้เป็นมาตรฐานและบันทึกการตรวจสอบ
การใช้งานทั่วไป
- การจัดการเหตุการณ์รักษาความปลอดภัยแบบรวมศูนย์ของเครือธุรกิจหลายสาขา
- การตรวจจับความผิดปกติของการเข้าออกและการตามหลัง (tailgating) ในสถาบันการเงินและบริษัทยา
- การจัดการกระแสคนและสัญญาณเตือนแบบเรียลไทม์ในสถานที่จัดงานใหญ่
- การออกรายงานผลงานรายเดือนและการตรวจสอบของแผนกรักษาความปลอดภัย
ฟีเจอร์เด่น
- ผสานกล้อง ระบบควบคุมการเข้าออก เซนเซอร์ และระบบเก่าที่มีอยู่ในอินเทอร์เฟซเดียว
- AI Operator คัดกรองและแยกสัญญาณเตือนขั้นต้นอัตโนมัติ
- อ้างว่าลดการแจ้งเตือนผิด 90% เหตุการณ์จัดการเสร็จเฉลี่ย 22 วินาที
- แดชบอร์ดปรับแต่งได้และรายงานผลงานศูนย์บัญชาการรักษาความปลอดภัย
- รองรับการจัดการรวมศูนย์หลายสาขา
- ทำกระบวนการจัดการเหตุการณ์ให้เป็นมาตรฐานและบันทึกการตรวจสอบ
ข้อดี
- ไม่บังคับให้ทิ้งฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ การออกแบบเชิงผสานเป็นมิตรกับองค์กรใหญ่
- เปลี่ยนผลของงานรักษาความปลอดภัยเป็นตัวเลขที่วัดได้ ต่อรองงบภายในได้มีน้ำหนักกว่า
- การคัดกรองขั้นต้นด้วย AI ให้คนโฟกัสกับภัยคุกคามจริง
ข้อเสีย
- ราคาไม่โปร่งใส และเห็นได้ชัดว่าออกแบบมาเพื่อองค์กรใหญ่
- ปริมาณงานเชื่อมระบบเก่าขึ้นกับอุปกรณ์หน้างาน ประเมินช่วงต้นตัดออกไม่ได้
- ระบบนิเวศผู้รวมระบบท้องถิ่นในไทยยังไม่ก่อตัว
กรณีการใช้งาน
- การจัดการเหตุการณ์รักษาความปลอดภัยแบบรวมศูนย์ของเครือธุรกิจหลายสาขา
- การตรวจจับความผิดปกติของการเข้าออกและการตามหลัง (tailgating) ในสถาบันการเงินและบริษัทยา
- การจัดการกระแสคนและสัญญาณเตือนแบบเรียลไทม์ในสถานที่จัดงานใหญ่
- การออกรายงานผลงานรายเดือนและการตรวจสอบของแผนกรักษาความปลอดภัย
บันทึกบรรณาธิการ
จุดเจ็บจริงของวงการรักษาความปลอดภัยไม่เคยเป็นการมองไม่เห็น แต่เป็นการมองเห็นมากเกินไป ผมเคยถามเพื่อนหลายคนที่ทำงานรักษาความปลอดภัยองค์กรในไทย คำบ่นร่วมของพวกเขาคือสัญญาณเตือนเยอะเกิน แยกจริงเท็จยาก สุดท้ายทุกคนเลยเชื่อแค่การเดินตรวจ HiveWatch วางน้ำหนักที่การรวมกระบวนการแทนการขายฮาร์ดแวร์ชุดใหม่ ทิศทางนี้ผมเห็นด้วย แค่มันออกแบบมาเพื่อองค์กรใหญ่ชัดเจน SME ตอนนี้ยังไม่ต้องรีบดู
คำถามที่พบบ่อย
HiveWatch ขายกล้องเองไหม
ไม่ มันวางตัวเป็นชั้นผสานระบบไม่ใช่ผู้ขายฮาร์ดแวร์ คุณค่าอยู่ที่การเชื่อมอุปกรณ์หลายยี่ห้อที่คุณมีอยู่เข้าด้วยกัน การลงทุนที่มีอยู่จึงไม่เสียเปล่า
ต่างจากแพลตฟอร์มอย่าง Lumana, Coram AI ตรงไหน
Lumana และ Coram เอียงไปทางความเข้าใจและการค้นหาตัวภาพ HiveWatch เอียงไปทางการรวมกระบวนการปฏิบัติงานและการบัญชาการรักษาความปลอดภัยมากกว่า จัดการช่วง "สัญญาณเตือนเข้ามาแล้วจะแบ่งงานอย่างไร"
นำมาใช้ต้องใช้เวลานานแค่ไหน
ทางการไม่ประกาศระยะเวลามาตรฐาน ในทางปฏิบัติขึ้นกับจำนวนและยี่ห้อเก่าใหม่ของระบบที่ต้องเชื่อม เคสผสานหลายระบบมักนับเป็นเดือน
เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง
實價雷達 HouseTW
เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน
Profet AI
แพลตฟอร์ม AutoML สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตจากไต้หวัน
Cubo AI
กล้อง AI เฝ้าดูทารกอัจฉริยะที่พัฒนาโดยทีมงานไต้หวัน
Whoscall
แอป AI ระบุตัวตนสายเรียกเข้าและป้องกันมิจฉาชีพ พัฒนาโดยทีมงานไต้หวัน
Claude
AI ผู้ช่วยจาก Anthropic ที่โดดเด่นด้านการประมวลผลข้อความยาวๆ และการสนทนาที่ปลอดภัย
Microsoft Dragon Copilot
ผู้ช่วย AI การแพทย์ที่ Microsoft รวม Nuance DAX กับ Dragon เดินสายระบบโรงพยาบาลใหญ่