异常检测是智能酒店的下一件大事

智能建筑是一座自给自足、数据驱动的建筑，一切都是为了将物理世界连接到数字世界。它使用传感器、设备、系统和探测器生成自己的性能数据。这些信息可用于不断提高效率、舒适度和安全性。

特别是在游戏和休闲环境中，数据为业主提供必要洞见，可以增强员工能力，为旅行者带来惊喜，并为合适的宾客接触点提升价值，同时降低成本并优化维护。

在数据中检测的异常（与正常数据模式不一致或偏离既定基线）可能是表明潜在问题的迹象。

异常检测是一种监控网络和系统性能、查明数据可变性并在超出正常运行参数范围时提醒相关人员的方法。

在酒店设施中，创造美妙的宾客体验不再仅仅涉及优质的服务、令人印象深刻的设施或最先进的技术。还需要防止发生可能对宾客产生负面影响的情况。

由于数据异常检测可发现网络和系统性能的不一致，因此您的团队可以在幕后工作以解决问题，并确保此类不一致不会演变成规模更大、代价更高的问题。

酒店异常检测的价值

在持续评估来自智能建筑设备和传感器的实时数据时，异常检测可以感知到像无线接入点故障这样简单的问题，也可以感知到像整个系统故障这样复杂的情况。

例如，如果支持维护活动的无线接入点使用与您酒店的视频会议平台相同的信道，这可能会引入额外的网络流量，从而导致缓冲和抖动。

异常检测可以在用户注意到这些网络问题之前，就确定网络流量何时开始发生变化（例如，通过精确定位接入点上的信道利用率增加的具体百分比加以确定），并通知相关人员，以便根据需要采取纠正措施。

采用机器学习可以完全消除方程中的手动工作，从而将异常检测提升到新高度。性能阈值可以根据一段时间内的网络活动加以调整。网络可以根据发生的操作学会自我修复，而无需任何人介入。

现实世界：异常检测的实际应用

在酒店环境中，异常检测可以检测多个领域，支持实现最佳运营。

• 预订系统：异常检测算法可以分析预订数据以识别异常预订模式，例如突然涌入异常来源的预订或取消次数异常。这有助于防止欺诈活动并防止预订系统滥用。
• 员工活动：异常检测可用于监测员工数据流。例如，如果员工在正常工作时间之外访问敏感的客人信息或试图从系统中提取大量数据，那么这可能表明发生未经授权的访问或数据被盗。
• <潜在的网络安全威胁：监测酒店空间内的网络流量对于识别任何可能表明发生网络攻击或数据泄露的异常活动至关重要。异常检测算法可以分析网络流量模式，检测异常的数据传输或通信模式，并针对潜在的安全威胁发出提醒。

采用新方法改善宾客体验

通过及时识别和解决异常情况，博彩与休闲企业可以保障运营、保护客户数据并保持高水平的信任和满意度。让您能够以前所未有的方式预防问题并改善宾客体验。

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