AI 기반 기술은 어떻게 출입국 관리의 효율성을 증가시킵니까?

인공 지능(AI)의 발전은 대량의 데이터를 수집하여 위험을 더 잘 분석하고 예측을 향상하며 인간보다 훨씬 빠르게 트랜잭션을 실행함으로써 의료, 인적 자원 및 상업과 같은 산업의 운영을 단순화할 것을 약속합니다.

국경 통제 및 여권 통제에서도 마찬가지입니다. 당국과 기술 애호가들은 AI가 더 효율적이고 경우에 따라 더 안전하게 국제 경계를 보호할 수 있다고 선전합니다.

접경지역에서 인공지능 활용

관리들은 최근 몇 년 동안 절차에 "스마트 국경" AI 기술을 신속하게 구현하여 특히 미국과 유럽 연합에서 정부가 국경을 모니터링할 수 있는 능력에 대한 전환점을 알렸습니다.

경계 인식 AI 시스템은 여행자의 미묘하고 거의 눈에 띄지 않는 감정 표현을 평가하기 위해 만들어진 알고리즘, 생체 인증, 얼굴 인식, 멀리 떨어진 국경 지역에서 인간과 야생 동물을 구별할 수 있는 스캐닝 소프트웨어를 포함하여 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

프로그램 중 일부는 수십 년 동안 어떤 형태로든 존재해 왔지만 인간이 아닌 컴퓨터가 잠재적인 위험과 정부의 대응 방법에 대해 조기 판단에 도달할 정도로 점점 더 자동화된 모니터링 기술을 기반으로 합니다. 인공 지능은 도구를 이전보다 더 강력하고 더 많은 데이터를 처리하고 해석할 수 있게 함으로써 이러한 통찰력을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 사용을 통제하는 입법 및 규제 프레임워크보다 더 빠른 경우가 많았던 이러한 혁신의 빠른 배포는 개인 정보 보호에 대한 우려를 불러일으켰고 이민자와 관광객뿐만 아니라 전체 인구에 대한 정부의 모니터링을 강화했습니다.

예를 들어 얼굴 인식 기술은 전 세계 공항 및 기타 국경 지역에서 활용되었습니다. 2018년 두바이 국제공항은 80대의 카메라 시스템을 사용하여 방문자의 얼굴과 홍채를 스캔하는 "스마트 터널"을 테스트하기 시작했습니다. 미리 확인된 승객은 여권이나 기타 문서를 보여주지 않고도 몇 초 만에 신원을 인증할 수 있습니다.

그 이후로 시스템은 공항 전역에 위치한 120개 이상의 스마트 게이트를 포함하도록 성장했습니다. 유사한 기술이 미국과 해외의 수많은 공항에서 채택되어 여행자에게 현대 국제 여행을 정의하게 된 번거로운 보안 프로세스에 대한 대안을 제공합니다.

그러나 이러한 기술은 특히 개인 프라이버시와 관련된 문제를 야기합니다. 비평가들은 국경 지역을 위해 설계된 시스템이 점차 주류 문화에 침투하여 전체 대중을 염탐하는 데 사용될 수 있으므로 기술 확산의 위험에 대해 경고합니다.

예를 들어, 중국은 코로나바이러스에 대한 제로 코비드 정책의 일환으로 전염병보다 오래 지속될 것으로 예상되는 감시 및 모니터링 시스템에 대한 감시를 강화했습니다. 일반적으로 방문자가 생체 인식 및 기타 데이터를 정부 당국에 공개하는 데 동의했는지 또는 여전히 진화하는 AI 기술과의 연결에서 사람들이 어떤 권리를 갖는지 때때로 불분명했습니다.

현대 실무에서 AI 시스템은 일반적으로 국경 수비대와 함께 배치되어 더 적은 수의 사람들이 더 많은 영토를 감시하고 더 많은 이민자와 다른 방문객을 더 짧은 시간에 더 적은 비용으로 검열할 수 있습니다.

그러나 이 시스템은 COVID-19를 유발하는 신종 코로나바이러스에 감염되었지만 아직 증상이 없는 관광객을 알고리즘으로 감지하려는 현재 시도와 같은 추가 특성을 위해 개선 및 구축되었습니다.

AI가 국경에서 어떻게 적용되는지 이해하는 것은 거주자와 여행자 모두에게 영향을 미치기 때문에 이러한 발전이 진행됨에 따라 더욱 중요해질 것입니다. 그런 다음 소위 "스마트 국경"을 구성하는 감지 도구에 중점을 두고 여권 관리를 위한 인공 지능(AI) 시스템의 특정 용도에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

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여권 심사의 AI 기술

인공지능(AI) 기반 솔루션은 통합된 Smart ID Engine 소프트웨어를 통해 출입국 관리의 효율성을 높입니다.

Smart ID Engine은 전 세계 210개 발급기관의 1810개 이상의 다양한 ID의 자동 ID 스캐닝, 문서 검증 및 데이터 내부 일관성을 위한 완전한 AI 기반 솔루션으로 전자 게이트에 배치되며 여권 심사 지연은 먼 기억이 될 수 있습니다.

국제 항공편의 비접촉식 국경 검사를 위해 셰레메티예보 국제공항 SVO(모스크바, 러시아)의 Sapsan 전산화 여권 통제소에는 Smart Engines 인공 지능 소프트웨어가 장착되었습니다. 수동 보안 및 신원 확인을 줄임으로써 자동화 프로세스는 국경 경비대 생산성을 상당히 향상시킬 수 있습니다. 고급 인공 지능 기반 소프트웨어는 보안 취약점을 차단하고 여행자와 공항 경계 보호 시스템 모두에 대한 전체 보안을 보장합니다.

ASPK "Sapsan"은 러시아 및 현지 부품으로 지어진 첨단 기술 및 하드웨어 단지입니다. 이 시스템은 여권에 기록된 생체 데이터를 소유자의 생체 정보와 일치시키는 것을 포함하여 러시아 연방 국경을 넘는 여행자의 완전 자동 여권 검사를 수행하기 위한 것입니다.

여권 정보는 OCR 기술을 사용하여 스캔되므로 문서 확인 절차를 최적화할 수 있습니다. 다른 서비스의 온라인 문서에 대한 간단한 AI 처리 사진(배경 제거, 보정 등)처럼.

고급 AI 기반 기술을 사용하면 승객과 공항 국경 통제 시스템 모두 완전히 안전합니다. 이 기술은 국경 관리관이 국내 및 국제 보안 프로토콜(GDPR, CCPA 등)을 모두 준수하면서 엄격한 규제 요구 사항을 달성하는 데 도움이 됩니다. SDK는 처리를 위해 데이터나 사진을 Smart Engines 또는 타사에 저장하거나 전송하지 않습니다. 처리는 e-gates의 로컬 RAM에서 이루어지며 인터넷 연결을 포함하지 않습니다.

GazIntekh는 스마트 엔진으로 구동되는 텍스트 인식 기능을 포함하는 Sapsan 전자 여권 제어 시스템을 만들었습니다. 현재 터미널 C에는 출발용 10개, 도착용 10개 등 총 20개의 삽산 전산출입국 심사대가 있다. 생체 인식 태깅이 있는 75 시리즈 이상의 외국 여권을 소지한 18세 이상의 러시아 연방 거주자는 사용할 수 있습니다.

최첨단 생체 인식 알고리즘과 첨단 장비를 사용하는 Sapsan은 승객 제어 프로세스를 가속화하여 거주자가 더 쉽고 이해하기 쉽게 만듭니다. 이는 차례로 국경에서 대기 시간을 크게 줄여 탁월한 보안을 제공합니다.

PhotoBooth.online의 CEO는 "전 세계적으로 국경 통제에 대한 수요가 증가함에 따라 시간이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 비행기를 놓칠 위험을 감수할 수는 없지만 모두가 안전하게 국경 검사를 통과하기를 원합니다."라고 PhotoBooth.online의 CEO는 설명했습니다.

SVO 당국에 따르면 AI 기반 소프트웨어로 컴퓨터화된 게이트를 설치한 이후 승객 만족도가 극적으로 증가했습니다. 국경 검문소에서 처리량은 4배 이상 증가했습니다.

수동 인식 및 보안 검색을 최소화하여 국경 경비대 서비스 효율성을 크게 높이기 위한 노력의 일환으로 예상대로 여권 디지털 게이트를 공항에서 사용할 수 있도록 확장할 예정입니다.

더 크게 보기: 다변량 데이터 및 AI 기반 선택성 모델을 활용하여 법 집행 강화

글로벌 디지털화로 인해 데이터의 양과 출력이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 전반적으로 데이터 수요가 증가하고 있습니다. 무수한 바이트로 구성된 정보의 끝이 없는 스트림은 수십억 개의 공공 및 민간 기관에서 생성됩니다.

데이터 혁명은 세관에 이전에는 본 적이 없는 이점과 문제를 가져왔습니다. 이 새로운 현실의 탁월한 가치를 이해하려면 차세대 다차원 데이터 생태계를 사용하여 AI 사기를 시뮬레이션해야 합니다. 결과적으로 소위 디지털 검증의 이점을 충분히 누릴 수 있습니다.

집행 능력의 기본 구성 요소는 선택성을 높이는 것이므로 세관 절차 및 프로세스의 다른 측면과 동일한 양의 현대화 및 혁신을 거쳐야 합니다. 그러나 선택은 현실적으로 말하면 먼 과거에 확고하게 뿌리를두고 있습니다.

예측 분석은 이상적인 상황에서 잠재적인 결과를 제공함으로써 미래를 이해하기 위해 수학적 모델링 기술을 사용합니다. 그러나 사용된 데이터의 구경과 양에 따라 예측이 얼마나 잘 이루어지고 사기가 감지될 수 있는지가 결정됩니다. 신뢰할 수 있는 데이터가 부족하면 모델이 왜곡됩니다.

실용적인 관점에서 선택성 역설은 다음과 같습니다.

1. 선택성을 활성화하기 위해 현재 사용 중인 예측 분석 모델은 대부분 평평한 1차원 데이터로 구성되기 때문에 선택성 요구 사항은 측정 가능한 단일 이벤트에 대한 사전 지식으로 제한됩니다.
2. 따라서 시뮬레이션은 주로 불완전한 데이터(내부 및 과거 트랜잭션 데이터)를 기반으로 합니다.
3. 분석 모델이 "정적"으로 유지되면 기본 데이터가 시간이 지남에 따라 변경되고 적응되지만 모델은 데이터에 수반되는 변경 사항을 고려하지 않습니다. 이로 인해 문제인 "데이터 왜곡"이 발생합니다.

편향된 모델은 일반적으로 세관에 불리한 결과를 제공합니다. 즉, 오탐지 수가 많거나 사기 탐지 수준이 낮습니다.

국가 외부에서의 거래 및/또는 압수에 대한 정보는 때때로 국내 또는 민간 데이터 공유 계약을 통해 제공될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 이것은 규칙이라기보다 예외에 가깝고 일반적으로 저울을 기울이기에 충분하지 않습니다.

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결론

이제 AI 시스템은 국경 수비대를 보완하는 수단으로 활용되어 더 적은 수의 사람이 더 많은 지역을 감독하고 더 많은 이민자와 다른 승객을 더 짧은 시간에 더 적은 비용으로 스캔할 수 있습니다.

그러나 이 시스템은 COVID-19를 유발하는 신종 코로나바이러스에 감염된 무증상 승객을 알고리즘 방식으로 감지하려는 최근 시도와 같은 추가 특성을 수용하도록 발전하고 조정되었습니다.

AI의 사용이 승객뿐만 아니라 거주자에게도 영향을 미치기 때문에 이러한 기술이 발전함에 따라 국경에서 AI가 어떻게 사용되는지 이해하는 것이 점점 더 중요해질 것입니다.