在人工智能技術的推動下，數據在安防領域的應用才剛剛開始。
數據作為人工智能發展的三駕馬車之一，在近年來如攝像頭、出入口門禁等硬件設備不斷增加的背景下，安防行業所產生的數據也與日俱增。這些數據在為各家企業的算法帶來訓練提升精確度的同時，如何高效運用數據，讓數據帶來更高附加值也備受企業關注。
易華錄D-BOX 事業部研發總監叢長明認為，大數據時代，數據成為驅動產業升級、增強城市競爭力的關鍵要素。安全有序開放的數據唯有流動起來才能產生價值。在人工智能技術的加持下，如何利用數據為城市精細治理、企業運營決策、個人生活服務提供強力支撐，是各家企業應當思考的問題。
國信證券分析師歐陽仕華、高峰亦也認同上述觀點，其表示，人工智能、云計算、大數據等技術的出現使得安防行業邁入了新的發展期，安防產品不再是簡單的數據采集及分析設備，各行業間的數字化轉型和數據服務將成為安防行業新的市場。
基于大量的硬件設備鋪設，安防行業此前便有著海量的數據產生，但此前一直無法得到有效運用，而人工智能技術恰好能解決安防領域的數據應用問題，從而釋放出一個更為龐大的市場。那么，現階段安防行業的數據服務又有著哪些應用？
城市管理
在交流中，多位“安防+AI”企業高管告訴記者，事前研判是未來“安防+AI”發展的一大趨勢，在數據流通足夠充分的情況下，視頻監控平臺能夠依據城市監控攝像頭采集到的信息與各類信息進行分析整合，來對可能出現的情況進行預警。
以上海市為例，其在去年年末外灘跨年活動啟用的“智慧公安——上海警務大客流監控系統”中，除了常規的記錄外灘區域客流人數外，還能綜合上海全市的航班、地鐵等多項數據，對高峰期進入外灘區域的客流做出研判，為公安采取針對性預案提供了技術支持。而數據結果也顯示了該套系統運行下元旦小假期期間上海市報警類總數同比下降20.6%。
智慧養老
在以往的社區場景中，社區中的監控攝像頭及門禁設備數據沒有流通，社區管理方無法準備把握社區中孤寡老人狀況。而當人工智能技術應用于社區場景中時，以往管理平臺上閑置的大量數據便能得到解析應用。
在深醒科技的公租房小區項目中，其人臉識別系統能夠進行包括特殊關注、欠租提醒、久未出現提醒、重點租戶提醒等特殊設置。如獨居老年人在一定時間內未在小區中出入，信息中心便會將該項數據反饋至公租房管理項目處，項目處隨即開展有針對性的入戶走訪，已確認獨居老年人起居安全。
社區治理
在社區場景中，數據服務除了能夠做好智慧養老外，對社區的安全環境構建也起著不小的作用。利用社區中部署的智能設備長期以來所采集到的信息，社區管理方能夠為社區建設立體化畫像，一旦某些數據產生變化，社區便能依據變化及時做出反應。
多度智能投融資總監張學兵告訴記者，多度智慧社區解決方案中便有利用社區數據變化而破獲傳銷組織的案例。據介紹，該一段時間內有多位來自同一區域的人員頻繁登記信息，多度智能門禁系統分析到數據變化后便向社區管理方及社區民警發出預警，而后民警登門走訪后果真發現屋內為傳銷組織窩點，一舉將傳統組織破獲。
精確營銷
除了社會綜合治理外，在日常的場景應用中，大量來自于視頻、傳感器、信息軟件的數據也能夠通過匯集整理分析，為用戶提供更加個性、精確、更為成長性的服務，從而幫助用戶進行決策及風險預測。
近年來逐年火爆的新零售概念也為安防企業的數據服務提供了方向。如在商超場景中，企業一方面能夠依據顧客的購買習慣在屏幕廣告、購買推薦上給出符合顧客習慣的推薦；另一方面也可通過顧客購買行為分析，給商場運營商或者品牌所有者提供營銷方面的相應數據服務。
精確招聘
以往的招聘流程大致可分為：企業根據自身情況發布招聘信息，個人在海量的招聘信息中尋找相應企業，商討后若雙方都有意向便可完成招聘。傳統的招聘形式對于企業和個人雙方都無異于是在大海撈針，相互匹配的效率不高，急需大數據的介入運用。
一位智慧工地集成商告訴記者，基于工地中工人的高流動性和短時間性，施工工地的工人招聘往往無法相互滿意。其在了解到這種情況后，便通過整理工人信息、工作資質信息等各類信息及互聯網數據，再通過數據的深度融合挖掘與分析，打造了基于工地招聘場景的工人大數據平臺，為施工單位提供數據服務，幫助他們預測潛在工人，實現精準招聘。如某施工單位在平臺錄入招聘工種、技能資質要求等信息，系統便能依據平臺大數據尋找目前尚未有新就業情況的工人，并向施工單位推薦，極大地提升了工地與工人相互尋找的準確性。
“數據孤島”困擾安防數據服務開展
盡管當下在人工智能技術的加持下，安防領域的數據應用有所發展，但仍處于起步階段。在安防領域，相比于其他領域應用的用戶行為、日志記錄等字符型記錄，安防領域的數據更多的是以視頻、圖片、音頻等非結構化形式存在，需要經過結構化處理才能打通應用。
CPS中安網與多家“安防+AI”企業交流問詢，皆認為安防行業此前有著大量的數據積累，但其中大部分的數據卻長期處于“數據孤島”狀態，無法有效運用服務，使得企業頓生“守著金山挨餓”之感。
究其原因，一方面在傳統的安防體系中，各個平臺系統間的開放性較低，彼此間共享度低，很難展開多維數據分析服務；另一方面，數據在采集、存儲、處理以及應用等環節都是獨立存在且互相孤立，使得彼此之間的數據難以流通。
澎思科技公共安全業務部負責人茹敏認為，目前安防行業的邊緣已經越來越模糊，整個行業的發展最需要解決的是信息碎片化、數據碎片化和各個系統之間的信息孤島問題。
當下，數據應用服務首選需解決的問題便是將數據轉化為能夠被結構化、能夠互相打通的有效數據。通過結構化技術解析海量數據并提取出其中的所需信息，再將信息在各個行業落地具體場景，做好服務化。
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