AI 主導のテクノロジーはどのようにしてパスポート管理の効率を向上させるのでしょうか?

人工知能 (AI) の進歩により、大量のデータを収集してリスクをより適切に分析し、予測を強化し、人間よりもはるかに迅速に取引を実行することで、医療、人事、商業などの業界の業務が簡素化されることが期待されています。

同じことは国境管理やパスポート管理にも当てはまります。当局やテクノロジー愛好家は、AI によって国境をより効率的に、場合によってはより安全に守ることができると宣伝しています。

国境地帯での人工知能の使用

当局は近年、「スマート国境」AI技術を手続きに急速に導入しており、特に米国と欧州連合において政府の国境監視能力が転換点に達する可能性を示唆している。

国境認識 AI システムには、旅行者の微妙でほとんど気づかれない感情表現を評価するために作成されたアルゴリズム、生体認証、顔認識、遠く離れた国境地域で人間と野生動物を区別できるスキャン ソフトウェアなど、さまざまな形があります。

プログラムのいくつかは、何十年も前から何らかの形で存在してきた監視テクノロジーに基づいていますが、ますます自動化が進み、人間ではなくコンピューターが潜在的な危険と政府がどのように対応すべきかについて早期に判断できるようになりました。 人工知能は、機器をより強力にし、以前よりも多くのデータを処理および解釈できるようにすることで、この洞察を強化する可能性を秘めています。

しかし、これらの技術革新の迅速な展開は、その使用を管理する立法や規制の枠組みよりも速いことが多く、プライバシーに対する懸念を引き起こし、移民や観光客だけでなく国民全体に対する政府の監視が強化されています。

たとえば、顔認識技術は世界中の空港やその他の国境地域で利用されています。 2018年、ドバイ国際空港は、80台のカメラシステムを使用して訪問者の顔と虹彩をスキャンする「スマートトンネル」のテストを開始し、事前チェックされた乗客はパスポートやその他の書類を提示することなく数秒で身分証明書を認証できるようになりました。

それ以来、このシステムは空港全体に 120 以上のスマート ゲートを設置するまでに成長しました。 同様のテクノロジーは米国内および海外の多くの空港で採用されており、現代の海外旅行の特徴となっている面倒なセキュリティ プロセスに代わる手段を旅行者に提供しています。

ただし、これらのテクノロジーは、特に個人のプライバシーに関して問題を引き起こします。 批評家たちは、国境地帯向けに設計されたシステムが徐々に主流文化に浸透し、全国民を監視するために使用される可能性があるため、テクノロジーが拡散する危険性を警告している。

例えば、中国では、コロナウイルスに対するゼロコロナ政策の一環として、流行を長生きすると見込まれている監視・監視システムに対する監視の目が高まっている。 一般に、訪問者が生体認証やその他のデータを政府当局に開示することに同意したかどうか、あるいは進化を続ける AI テクノロジーとの関係において人々がどのような権利を持っているかが不明瞭なことがありました。

現代の実践では、通常、AI システムは国境警備隊に加えて導入され、より少ない人員でより多くの領土を監視し、より多くの移民や他の訪問者をより少ない時間とより少ない費用で検査できるようになります。

ただし、このシステムは改良されており、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）を引き起こす新型コロナウイルスに感染しているが症状のない観光客をアルゴリズム的に検出する現在の試みなど、追加の特性に合わせて構築されています。

AI が国境でどのように適用されるかを理解することは、居住者と旅行者の両方に影響を与えるため、こうした進歩が進むにつれてさらに重要になります。 次に、いわゆる「スマートボーダー」を構成する検出ツールに重点を置きながら、パスポート管理における人工知能 (AI) システムの特定の用途を詳しく見ていきます。

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パスポート管理における AI テクノロジー

人工知能 (AI) ベースのソリューションは、統合された Smart ID Engine ソフトウェアを通じてパスポート管理の有効性を高めます。

Smart ID Engine は、自動 ID スキャン、文書検証、電子ゲートに設置されている世界中の 210 社の発行会社の 1810 種類を超える ID のデータ内部整合性を実現する完全な AI ベースのソリューションであり、パスポート管理の遅れは遠い記憶になるかもしれません。

国際線での非接触国境検査のため、シェレメーチエヴォ国際空港 SVO (ロシア、モスクワ) にあるサプサンのコンピュータ化されたパスポート管理ポストには、Smart Engines 人工知能ソフトウェアが装備されました。 自動化プロセスにより手動のセキュリティーチェックと身元チェックが減り、国境警備隊の生産性が大幅に向上する可能性があります。 高度な人工知能を活用したソフトウェアがセキュリティの脆弱性を解消し、旅行者と空港の国境警備システムの両方に総合的なセキュリティを保証します。

ASPK「Sapsan」は、ロシアと地元のコンポーネントを使用して構築されたハイテク技術とハードウェアの複合体です。 このシステムは、パスポートに記録された生体認証データと所有者の生体認証情報の照合など、ロシア連邦の国境を越える旅行者のパスポートチェックを完全に自動で実行することを目的としています。

パスポート情報は OCR テクノロジーを使用してスキャンされるため、文書検証手順を最適化できます。 さまざまなサービスのオンライン文書の写真をより簡単に AI 処理 (背景の除去、補正など) するようなものです。

高度な AI ベースのテクノロジーを使用すると、乗客と空港の国境管理システムの両方が完全に安全になります。 このテクノロジーは、国境職員が国内および国際の両方のセキュリティ プロトコル (GDPR、CCPA など) を遵守しながら、厳しい規制要件を達成するのに役立ちます。 SDK は、データや画像を保存したり、処理のために Smart Engine やサードパーティ企業に転送したりすることはありません。 処理は e-gate のローカル RAM で行われ、インターネット接続は必要ありません。

GazIntekh は、スマート エンジンを活用したテキスト認識機能を備えた Sapsan 電子パスポート管理システムを作成しました。 現在、ターミナル C には、出発用と到着用に 10 個ずつ、合計 20 個のサプサン コンピュータパスポート管理ブースがあります。 生体認証タグが付いた75シリーズ以降の外国パスポートを所有する18歳以上のロシア連邦居住者は、それらを使用する資格があります。

Sapsan は、最先端の生体認証アルゴリズムとハイテク機器を使用して乗客管理プロセスを加速し、住民にとってより簡単でわかりやすいものにしています。 これにより、国境での待ち時間が大幅に短縮され、優れたセキュリティが提供されます。

PhotoBooth.online の CEO は、「国境管理に対する世界的な需要の高まりにより、時間の重要性がこれまで以上に高まっています。誰も飛行機に乗り遅れるリスクを冒すことはできませんが、誰もが安全に国境検査を通過したいと考えています。」と PhotoBooth.online の CEO がうまく説明しました。

SVO当局によると、AIを活用したソフトウェアを備えたコンピューター化されたゲートの設置以来、乗客の満足度は劇的に向上したという。 国境検査では、処理量が 4 倍以上に増加しました。

予想通り、パスポートのデジタルゲートも空港での使用に拡張され、手動による認識とセキュリティチェックを最小限に抑えて国境警備サービスの効率を大幅に向上させる取り組みが行われる予定だ。

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世界的なデジタル化の結果、データの量と出力が指数関数的に増加しており、それが全体的なデータ需要の増加も引き起こしています。 数え切れないほどのバイトで構成される情報の終わりのないストリームが、何十億もの公的および私的団体によって生成されています。

データ革命は、税関にとってこれまでにない利点と問題をもたらしています。 この新しい現実の卓越した価値を理解するには、次世代の多次元データ エコシステムを使用して AI 詐欺をシミュレートする必要があります。 その結果、いわゆるデジタル認証の恩恵を最大限に受けられるようになります。

執行能力の基本的な要素は選択性の向上であるため、税関手続きやプロセスの他の側面と同じ量の近代化と革新が必要です。 しかし、現実的に言えば、その選択は遠い過去にしっかりと根付いています。

予測分析では、数学的モデリング技術を使用して、理想的な状況での潜在的な結果を提供することで将来を理解します。 ただし、使用されるデータの規模と量によって、予測がどの程度正確に行われ、不正行為が検出されるかが決まります。 信頼できるデータが不足している場合、モデルは歪められます。

実際的な観点から見ると、選択性のパラドックスは次のとおりです。

1. 選択性を可能にするために現在使用されている予測分析モデルはほとんどがフラットな 1 次元データから構築されているため、選択性の要件は単一の測定可能なイベントに関する事前知識に限定されます。
2. したがって、シミュレーションは主に不完全なデータ (内部および過去の取引データ) に基づいています。
3. 分析モデルが「静的」なままの場合、基礎となるデータは時間の経過とともに変化し、適応しますが、モデルはそれに伴うデータの変化を考慮しません。 その結果、問題となる「データ スキュー」が発生します。

歪んだモデルは通常、税関にとって好ましくない結果をもたらします。つまり、誤検知が多数発生するか、不正行為の検出レベルが低くなるということです。

国外での取引や押収に関する情報は、国内または民間のデータ共有契約を通じて入手できる場合があることに注意することが重要です。 ただし、これは規則というよりも例外であり、通常は天秤を傾けるには十分ではありません。

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結論

AI システムは現在、国境警備の補助として利用されており、より少ない人間でより多くの地域を監督し、より多くの移民や他の乗客をより短期間かつ低コストでスキャンできるようになりました。

しかし、このシステムは進歩しており、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の原因となる新型コロナウイルスに感染した無症状の乗客をアルゴリズムで検出する最近の試みなど、追加の特性に対応するように適応されている。

AI の使用は乗客だけでなく住民にも影響を与えるため、これらのテクノロジーが進化するにつれて、AI が国境でどのように使用されるかを理解することはますます重要になります。