Интеллектуальное решение для управления рисками на крупные мероприятия в кампусе

Болевые точки потребностей

В настоящее время при проведении крупных мероприятий в вузах (таких как юбилеи, спортивные соревнования, научные конференции, художественные выступления и т.д.) процессы подачи заявок и управления рисками сталкиваются со следующими ключевыми проблемами:

1. Громоздкая процедура подачи заявок, низкая эффективность: Традиционная подача заявок на мероприятия зависит от бумажных форм или простых OA-систем, требует поэтапного согласования с отделом безопасности, студенческим отделом, хозяйственным отделом, ректоратом и другими подразделениями, что приводит к длительным срокам. По статистике, среднее время согласования одного мероприятия средней сложности составляет 5-7 рабочих дней, что серьезно сдерживает эффективность подготовки.

2. Запаздывающее выявление рисков, зависимость от человеческого опыта: Оценка безопасности рисков в основном основывается на человеческом опыте, отсутствуют систематизированные и основанные на данных инструменты. Для ключевых точек риска, таких как масштаб мероприятия, вместимость площадки, плотность людей, погодные условия, безопасность оборудования, трудно обеспечить раннее предупреждение и количественную оценку, скрытые угрозы часто обнаруживаются только после происшествия.

3. Сложности межведомственного взаимодействия, серьезная разобщенность информации: Информация о подаче заявок на мероприятия разбросана по разным ведомственным системам, отсутствует единая платформа для обмена данными и совместной работы. Отделы безопасности, хозяйственный, рекламный и другие работают разрозненно, информация передается несвоевременно и неточно, что часто приводит к таким проблемам, как «многократная подача заявок, повторное согласование» или «пропуск ключевой информации».

4. Отсутствие планов действий в чрезвычайных ситуациях, недостаточная способность реагирования: У большинства мероприятий отсутствуют цифровые планы действий в чрезвычайных ситуациях, основанные на сценариях риска. В случае возникновения чрезвычайных ситуаций (например, давка, пожар, экстремальные погодные условия) управление на месте и координация полагаются на ручную связь, скорость реагирования низкая, эффективность обработки низкая, что затрудняет обеспечение безопасности преподавателей и студентов.

5. Недостаточное накопление данных, трудности с анализом и улучшением: После завершения мероприятия соответствующие данные (например, количество участников, события риска, записи обработки) не систематизируются и не анализируются, что не позволяет извлечь опыт для последующих мероприятий, что приводит к повторению аналогичных проблем.

Обзор решения

Данное решение основано на концепции «ИИ-движение, перестройка процессов, упреждающее управление рисками, замкнутый цикл взаимодействия» и направлено на создание интеллектуальной платформы для подачи заявок и управления рисками, охватывающей весь жизненный цикл мероприятия. Путем интеграции технологий ИИ, таких как обработка естественного языка (NLP), графы знаний, многомодальный анализ данных, традиционное пассивное и фрагментированное управление мероприятиями преобразуется в активную и систематизированную систему интеллектуального управления.

Общая архитектура: Решение использует архитектуру «1+3+N» — 1 единый интеллектуальный центр (движок принятия решений на основе ИИ), 3 основные платформы возможностей (интеллектуальная подача заявок, управление рисками, координация действий в чрезвычайных ситуациях), N приложений для бизнес-сценариев (например, крупные собрания, спортивные мероприятия, научные форумы и т.д.).

Концепция дизайна: Начиная с этапа инициирования мероприятия, ИИ автоматически анализирует содержание заявки и генерирует структурированный перечень рисков; на этапе согласования внедряются интеллектуальные рекомендации и автоматическая проверка для сокращения времени цикла; на этапе выполнения с помощью устройств Интернета вещей (IoT) и анализа видео на основе ИИ осуществляется мониторинг рисков в реальном времени; после мероприятия автоматически формируется отчет для анализа, образуя замкнутый цикл управления.

Уникальная ценность: В отличие от «точечных» решений традиционных OA-систем или систем безопасности, данное решение обеспечивает интеллектуальную интеграцию всей цепочки «подача заявки — согласование — выполнение — анализ», перемещая управление рисками с «реагирования после события» на «предотвращение до события», что значительно снижает частоту инцидентов безопасности в кампусе.

Состав решения

Данное решение состоит из следующих основных компонентов, которые работают совместно, образуя полное решение:

• Интеллектуальный движок подачи заявок: На основе технологии NLP автоматически анализирует ключевую информацию в форме заявки на мероприятие (например, тип мероприятия, масштаб, время, место, участники и т.д.), генерирует структурированные данные и интеллектуально подбирает процесс согласования и необходимые материалы. Поддерживает двойной вход с мобильных устройств и ПК, обеспечивая «однокнопочную подачу заявки, автоматическую передачу».

• Модуль интеллектуальной оценки рисков: Используя графы знаний и исторические данные, строит модель рисков для мероприятий в кампусе. Проводит многомерную оценку рисков для каждого мероприятия (например, плотность людей, вместимость площадки, погодные условия, безопасность оборудования и т.д.), выводит уровень риска и рекомендации по предупреждению, помогая в принятии решений при согласовании.

• Рабочее место для межведомственного взаимодействия: Единый портал, интегрирующий узлы согласования нескольких отделов (безопасность, студенческий отдел, хозяйственный отдел, рекламный отдел и т.д.), поддерживает параллельное согласование, совместное подписание, передачу и другие сложные процессы. Встроенные push-уведомления и напоминания о задачах обеспечивают синхронизацию информации в реальном времени, устраняя информационную разобщенность.

• Анализ видео на основе ИИ и мониторинг IoT: На этапе выполнения мероприятия подключается к существующим камерам в кампусе и датчикам IoT (например, счетчики людей, датчики температуры и влажности, детекторы дыма и т.д.), с помощью алгоритмов ИИ в реальном времени отслеживает плотность людей, аномальное поведение, изменения окружающей среды и т.д., автоматически запуская предупреждения.

• Цифровые планы действий в чрезвычайных ситуациях и диспетчерское управление: На основе сценариев риска заранее настраиваются несколько планов действий в чрезвычайных ситуациях (например, эвакуация, медицинская помощь, взаимодействие с пожарной службой и т.д.), поддерживается запуск одной кнопкой. В сочетании с GIS-картами и определением местоположения персонала обеспечивается визуализированное диспетчерское управление, повышая эффективность реагирования на чрезвычайные ситуации.

• Анализ данных и отчеты для анализа: После завершения мероприятия автоматически собираются данные заявки, записи согласования, события риска, журналы обработки и т.д., формируется многомерный отчет для анализа. С помощью анализа тенденций и сравнения предоставляется поддержка данных для принятия управленческих решений в вузе.

• Обучение и эксплуатационная поддержка: Предоставляются многоуровневые обучающие курсы для администраторов, согласующих лиц и организаторов мероприятий, а также круглосуточная техническая поддержка для обеспечения успешного внедрения и постоянной оптимизации решения.

Путь внедрения

Данное решение использует стратегию «поэтапного, постепенного» внедрения для обеспечения плавного перехода и контролируемого риска. Рекомендуемый общий срок составляет 6-8 месяцев, подробности ниже:

Этап	Цель	Ключевые мероприятия	Веха	Ожидаемая продолжительность
Первый этап: Создание основы	Завершить развертывание основных функций платформы и интеграцию данных	1. Развернуть интеллектуальный движок подачи заявок и рабочее место для взаимодействия 2. Интегрировать существующие OA, учебные и охранные системы вуза 3. Настроить базовые процессы согласования и систему прав доступа	Запуск платформы, поддержка базовых функций подачи заявок и согласования	2 месяца
Второй этап: Внедрение возможностей ИИ	Реализовать интеллектуальную оценку рисков и предупреждение	1. Обучить модель рисков (на основе исторических данных и экспертных правил) 2. Интегрировать модуль анализа видео на основе ИИ 3. Подключить данные с устройств IoT	Запуск модуля рисков, поддержка автоматической оценки и предупреждения	2 месяца
Третий этап: Чрезвычайные ситуации и анализ	Усовершенствовать возможности управления в чрезвычайных ситуациях и анализа данных	1. Развернуть модуль цифровых планов действий в чрезвычайных ситуациях 2. Настроить GIS-карты и определение местоположения персонала 3. Запустить функцию отчетов для анализа	Функции управления в чрезвычайных ситуациях и анализа доступны	1,5 месяца
Четвертый этап: Оптимизация и продвижение	Настройка системы и продвижение по всему вузу	1. Собрать отзывы пользователей, провести итеративную оптимизацию 2. Провести обучение и рекламную кампанию по всему вузу 3. Разработать правила эксплуатационного управления	Стабильная работа системы, охват всех мероприятий вуза	1,5 месяца

Управление рисками: После каждого этапа проводится оценка, на основе отзывов корректируется план следующего этапа; создается специальная проектная группа под руководством руководства вуза для обеспечения бесперебойного межведомственного взаимодействия.

Ожидаемые результаты

Благодаря внедрению данного решения ожидается достижение значительных результатов в следующих областях:

Краткосрочные результаты (1-3 месяца)

• Сокращение цикла согласования заявок на мероприятия более чем на 60%, с средних 5-7 рабочих дней до 2 рабочих дней
• Повышение эффективности межведомственного взаимодействия на 50%, сокращение повторных коммуникаций и пропусков информации
• Увеличение охвата выявления рисков до более 90%, снижение зависимости от человеческого опыта

Долгосрочная ценность (6-12 месяцев)

• Снижение частоты инцидентов безопасности на крупных мероприятиях в кампусе более чем на 70% (на основе данных аналогичных проектов)
• Сокращение времени реагирования на чрезвычайные ситуации до менее 5 минут, повышение эффективности обработки на 80%
• Формирование повторно используемой базы знаний о рисках мероприятий, обеспечение постоянной поддержки данных для управления безопасностью в вузе
• Ожидаемая ежегодная экономия затрат на рабочую силу в вузе составляет [подлежит уточнению] 10 000 юаней, снижение потенциальных убытков от инцидентов безопасности

Сравнительный эффект:

Показатель	До внедрения	После внедрения
Цикл согласования	5-7 дней	<2 дня
Охват предупреждения рисков	<30%	>90%
Время реагирования на чрезвычайные ситуации	>15 минут	<5 минут
Частота инцидентов безопасности	Базовое значение	Снижение на 70%

Примеры для справки

Ниже приведены успешные примеры из аналогичных сценариев для справки:

1. Проект «Платформа интеллектуального управления безопасностью кампуса» в одном из вузов проекта 985: Для решения проблем управления крупными мероприятиями (например, юбилеи, спортивные соревнования) была развернута система интеллектуальной подачи заявок и предупреждения рисков. После внедрения эффективность согласования мероприятий повысилась на 65%, за год не было зафиксировано ни одного инцидента безопасности на крупных мероприятиях, проект получил статус демонстрационного проекта «Безопасный кампус» Министерства образования.

2. «Интегрированная платформа управления рисками мероприятий» одной провинциальной образовательной группы: Охватывает более 20 начальных и средних школ, с помощью анализа видео на основе ИИ и мониторинга IoT обеспечивает предупреждение о плотности людей в реальном времени во время мероприятий. За год после запуска было успешно предупреждено и обработано 3 потенциальных инцидента с давкой, обеспечена безопасность десятков тысяч преподавателей и студентов.

3. «Интеллектуальная система управления безопасностью» для крупного спортивного мероприятия: Хотя это не сценарий кампуса, его логика оценки рисков и диспетчерского управления на основе ИИ имеет высокую справочную ценность. Система достигла цели «нулевых крупных инцидентов безопасности» во время мероприятия, время реагирования на чрезвычайные ситуации сократилось до 3 минут.

Примечание: Приведенные выше примеры основаны на общедоступных источниках, конкретные данные деперсонализированы.