¿Cómo aumentan las tecnologías impulsadas por IA la eficiencia del control de pasaportes?

Los avances de la inteligencia artificial (IA) prometen simplificar las operaciones en industrias como la atención médica, los recursos humanos y el comercio al recopilar cantidades masivas de datos para analizar mejor el riesgo, mejorar los pronósticos y ejecutar transacciones mucho más rápido que los humanos.

Lo mismo es válido para el control de fronteras y el control de pasaportes, donde las autoridades y los entusiastas de la tecnología pregonan la promesa de la IA de salvaguardar las fronteras internacionales de manera más eficiente y, en algunas situaciones, de manera más segura.

El uso de la inteligencia artificial en zonas fronterizas

Los funcionarios se han apresurado a implementar tecnologías de inteligencia artificial de "fronteras inteligentes" en sus procedimientos en los últimos años, lo que indica un posible punto de inflexión para la capacidad de los gobiernos para monitorear sus fronteras, particularmente en los Estados Unidos y la Unión Europea.

Los sistemas de inteligencia artificial conscientes de las fronteras pueden tomar muchas formas, incluidos los algoritmos creados para evaluar las expresiones emocionales sutiles y casi imperceptibles de los viajeros, la autenticación biométrica, el reconocimiento facial y el software de escaneo capaz de distinguir a los humanos de los animales salvajes en áreas fronterizas distantes.

Varios de los programas se basan en tecnologías de monitoreo que han existido de una forma u otra durante décadas, pero que se han automatizado cada vez más hasta el punto de que las computadoras, en lugar de los humanos, llegan a juicios tempranos sobre los peligros potenciales y cómo deberían responder los gobiernos. La inteligencia artificial tiene el potencial de reforzar esta idea al hacer que los instrumentos sean más poderosos y capaces de procesar e interpretar más datos que antes.

Sin embargo, el rápido despliegue de estas innovaciones, que con frecuencia ha sido más rápido que los marcos legislativos y normativos que controlan su uso, ha creado preocupaciones sobre la privacidad y ha aumentado el control gubernamental no solo de los migrantes y turistas, sino de toda la población.

Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial se ha utilizado en aeropuertos y otras regiones fronterizas de todo el mundo. En 2018, el Aeropuerto Internacional de Dubái comenzó a probar un "túnel inteligente", que emplea un sistema de 80 cámaras para escanear los rostros y los iris de los visitantes, lo que permite a los pasajeros previamente verificados autenticar su identificación en segundos sin mostrar pasaportes u otra documentación.

Desde entonces, el sistema ha crecido hasta incluir más de 120 puertas inteligentes ubicadas en todo el aeropuerto. Se ha adoptado una tecnología similar en numerosos aeropuertos en los Estados Unidos y en el extranjero, brindando a los viajeros una alternativa a los engorrosos procesos de seguridad que han llegado a definir los viajes internacionales contemporáneos.

Sin embargo, estas tecnologías crean problemas, particularmente con respecto a la privacidad individual. Los críticos advierten sobre los peligros de la difusión de la tecnología a medida que los sistemas diseñados para las zonas fronterizas se infiltran gradualmente en la cultura dominante, donde pueden usarse para espiar a toda la población.

China, por ejemplo, ha recibido un escrutinio cada vez mayor por sus sistemas de vigilancia y monitoreo, que se espera que sobrevivan a la epidemia como parte de su política de cero COVID contra el coronavirus. En general, a veces no estaba claro si los visitantes accedían a divulgar datos biométricos y otros datos a las autoridades gubernamentales, o qué derechos tenían las personas en su conexión aún en evolución con la tecnología de IA.

En la práctica contemporánea, los sistemas de inteligencia artificial generalmente se implementan además de los guardias fronterizos, lo que permite que menos personas controlen más territorio y controlen a más migrantes y otros visitantes en menos tiempo y por menos dinero de lo que sería factible de otro modo.

Sin embargo, el sistema ha mejorado y se ha creado para características adicionales, como los intentos actuales de detectar algorítmicamente a los turistas que están infectados con el nuevo coronavirus que causa el COVID-19 pero que no tienen síntomas.

Comprender cómo se aplica la IA en las fronteras internacionales será más crucial a medida que avancen estos avances, ya que afecta tanto a los residentes como a los viajeros. Luego, analizaremos más de cerca un uso particular de los sistemas de inteligencia artificial (IA) para el control de pasaportes, con énfasis en las herramientas de detección que conforman la llamada "frontera inteligente".

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Tecnologías de IA en el control de pasaportes

Las soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) mejoran la eficacia del control de pasaportes a través del software integrado Smart ID Engine.

Smart ID Engine es una solución completa basada en IA para el escaneo automático de identificaciones, la verificación de documentos y la consistencia interna de datos de más de 1810 variedades de identificaciones de 210 emisores en todo el mundo, que se coloca en puertas electrónicas, y las demoras en el control de pasaportes pueden convertirse en un recuerdo lejano.

Para los controles fronterizos sin contacto en vuelos internacionales, los puestos de control de pasaportes computarizados de Sapsan en el Aeropuerto Internacional Sheremetyevo SVO (Moscú, Rusia) fueron equipados con el software de inteligencia artificial Smart Engines. Al disminuir los controles manuales de seguridad e identidad, un proceso de automatización puede mejorar considerablemente la productividad de los guardias fronterizos. El software avanzado impulsado por inteligencia artificial cierra las vulnerabilidades de seguridad y garantiza la seguridad total tanto para los viajeros como para los sistemas de protección fronteriza del aeropuerto.

ASPK "Sapsan" es un complejo de hardware y tecnología de alta tecnología construido con componentes rusos y locales. El sistema está diseñado para realizar verificaciones de pasaporte completamente automáticas de los viajeros que cruzan la frontera estatal de la Federación Rusa, incluida la comparación de los datos biométricos registrados en el pasaporte con la información biométrica del propietario.

La información del pasaporte se escanea con tecnología OCR, lo que le permite optimizar el procedimiento de verificación de documentos. Como una foto de procesamiento AI más simple (eliminación de fondo, corrección, etc.) para documentos en línea en diferentes servicios.

Tanto los pasajeros como los sistemas de control fronterizo del aeropuerto son totalmente seguros cuando se utilizan tecnologías avanzadas basadas en IA. Esta tecnología ayuda a los oficiales fronterizos a cumplir con los estrictos requisitos reglamentarios mientras se adhieren a los protocolos de seguridad nacionales e internacionales (GDPR, CCPA y otros). El SDK no guarda ni transporta datos o imágenes a Smart Engines o empresas de terceros para su procesamiento. El procesamiento tiene lugar en la memoria RAM local de los e-gates y no implica la conexión a Internet.

GazIntekh creó el sistema de control de pasaportes electrónicos Sapsan, que incluye una función de reconocimiento de texto impulsada por Smart Engines. Actualmente, la Terminal C cuenta con 20 cabinas de control de pasaportes informatizadas Sapsan, 10 para salidas y 10 para llegadas. Los residentes de la Federación de Rusia mayores de 18 años que posean pasaportes extranjeros de la serie 75 y superior con marcado biométrico son elegibles para usarlos.

Sapsan, que utiliza algoritmos de identificación biométrica de última generación y equipos de alta tecnología, acelera el proceso de control de pasajeros, haciéndolo más fácil e inteligible para los residentes. Esto, a su vez, reduce drásticamente el tiempo de espera en la frontera, brindando una excelente seguridad.

“Con la creciente demanda mundial de controles fronterizos, el tiempo es más crítico que nunca: nadie puede arriesgarse a perder un vuelo, pero todos quieren pasar los controles fronterizos de forma segura”, como explica amablemente el director ejecutivo de PhotoBooth.online.

La satisfacción de los pasajeros ha crecido dramáticamente, según las autoridades de SVO, desde la instalación de puertas computarizadas con software impulsado por IA. En los controles fronterizos, el tráfico se ha más que cuadruplicado.

Las puertas digitales de pasaporte también se ampliarán para su uso en los aeropuertos, como se anticipó, en un esfuerzo por aumentar significativamente la eficiencia del servicio de guardia fronteriza al minimizar el reconocimiento manual y los controles de seguridad.

Mirando más grande: aprovechar los datos multivariados y los modelos de selectividad basados ​​en IA para fortalecer la aplicación de la ley

La cantidad y la producción de datos están aumentando exponencialmente como resultado de la digitalización global, lo que también está provocando un aumento en la demanda de datos en todos los ámbitos. Miles de millones de entidades públicas y privadas producen un flujo interminable de información compuesto por innumerables bytes.

La revolución de los datos ha tenido beneficios y problemas nunca antes vistos para la Aduana. Necesitan simular el fraude de IA utilizando ecosistemas de datos multidimensionales de próxima generación para comprender el valor excepcional de esta nueva realidad. Como resultado, podrán beneficiarse plenamente de la llamada verificación digital.

Un componente fundamental de las capacidades de aplicación es aumentar la selectividad y, como tal, debe experimentar la misma cantidad de modernización e innovación que otros aspectos de los procedimientos y procesos aduaneros. Sin embargo, la selección está firmemente arraigada en un pasado lejano, hablando de manera realista.

El análisis predictivo emplea técnicas de modelado matemático para comprender el futuro proporcionando resultados potenciales en la situación ideal. Sin embargo, el calibre y el volumen de los datos utilizados determinan qué tan bien se pueden hacer las predicciones y qué tan bien se puede detectar el fraude. Los modelos se distorsionan cuando faltan datos fiables.

Desde un punto de vista práctico, la paradoja de la selectividad es la siguiente:

1. Los requisitos de selectividad se limitan al conocimiento previo sobre un solo evento medible, ya que los modelos analíticos predictivos que se utilizan ahora para permitir la selectividad se construyen principalmente a partir de datos planos y unidimensionales.
2. Por lo tanto, la simulación se basa principalmente en datos incompletos (datos transaccionales internos e históricos).
3. Cuando los modelos analíticos permanecen "estáticos", los datos subyacentes cambian y se adaptan con el tiempo, pero los modelos no tienen en cuenta los cambios que los acompañan en los datos. Esto da como resultado un "sesgo de datos", que es un problema.

Los modelos sesgados generalmente brindan resultados desfavorables para la Aduana: ya sea un alto número de falsos positivos o un bajo nivel de detección de fraude.

Es importante señalar que la información sobre transacciones y/o incautaciones fuera del país puede estar disponible ocasionalmente a través de acuerdos de intercambio de datos nacionales o privados; sin embargo, esto es más una excepción que una regla y, por lo general, no es suficiente para inclinar la balanza.

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Conclusión

Los sistemas de inteligencia artificial ahora se utilizan como complemento de los guardias fronterizos, lo que permite que menos humanos supervisen más áreas y escaneen a más migrantes y otros pasajeros en menos tiempo y por menos costo de lo que sería factible de otro modo.

Sin embargo, el sistema ha progresado y se ha adaptado para adaptarse a características adicionales, como los intentos recientes de detectar algorítmicamente a los pasajeros asintomáticos infectados con el nuevo coronavirus que causa la COVID-19.

Comprender cómo se emplea la IA en las fronteras internacionales será cada vez más crucial a medida que evolucionen estas tecnologías, ya que su uso afecta no solo a los pasajeros sino también a los habitantes.