Как технологии на основе ИИ повышают эффективность паспортного контроля?

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) обещают упростить операции в таких отраслях, как здравоохранение, управление персоналом и торговля, за счет сбора огромных объемов данных для лучшего анализа рисков, улучшения прогнозов и выполнения транзакций намного быстрее, чем люди.

То же самое относится к пограничному и паспортному контролю, где власти и энтузиасты технологий рекламируют обещание ИИ более эффективно и, в некоторых ситуациях, более безопасно охранять международные границы.

Использование искусственного интеллекта в приграничных районах

Чиновники в последние годы быстро внедрили технологии искусственного интеллекта «умных границ» в свои процедуры, сигнализируя о возможном переломном моменте в способности правительств контролировать свои границы, особенно в Соединенных Штатах и ​​Европейском союзе.

Системы искусственного интеллекта с учетом границ могут принимать различные формы, включая алгоритмы, созданные для оценки тонких и почти незаметных эмоциональных выражений путешественников, биометрическую аутентификацию, распознавание лиц и программное обеспечение для сканирования, способное отличать людей от диких животных в отдаленных приграничных районах.

Некоторые из программ основаны на технологиях мониторинга, которые в той или иной форме существовали десятилетиями, но стали все более автоматизированными до такой степени, что компьютеры, а не люди, заблаговременно оценивают потенциальные опасности и то, как правительства должны реагировать. Искусственный интеллект может усилить это понимание, сделав инструменты более мощными и способными обрабатывать и интерпретировать больше данных, чем раньше.

Однако быстрое внедрение этих нововведений, которое часто происходило быстрее, чем законодательные и нормативные рамки, контролирующие их использование, вызвало обеспокоенность по поводу конфиденциальности и усилило государственный контроль не только за мигрантами и туристами, но и за всем населением.

Например, технология распознавания лиц используется в аэропортах и ​​других приграничных регионах по всему миру. В 2018 году в международном аэропорту Дубая начались испытания «умного туннеля», в котором используется система из 80 камер для сканирования лиц и радужной оболочки глаз посетителей, что позволяет предварительно проверенным пассажирам аутентифицировать свою личность за считанные секунды без предъявления паспортов или других документов.

С тех пор система расширилась и теперь включает более 120 «умных» выходов, расположенных по всему аэропорту. Аналогичная технология была принята во многих аэропортах в Соединенных Штатах и ​​за рубежом, предоставляя путешественникам альтернативу громоздким процессам обеспечения безопасности, которые стали определять современные международные поездки.

Однако эти технологии создают проблемы, особенно в отношении личной конфиденциальности. Критики предупреждают об опасности распространения технологий, поскольку системы, предназначенные для приграничных районов, постепенно проникают в массовую культуру, где их можно использовать для слежки за всем населением.

Китай, например, подвергается все более тщательному изучению своих систем наблюдения и мониторинга, которые, как ожидается, переживут эпидемию в рамках его политики нулевого COVID против коронавируса. В целом, временами было неясно, соглашались ли посетители раскрывать биометрические и другие данные государственным органам, или какие права были у людей в связи с их все еще развивающейся связью с технологией искусственного интеллекта.

В современной практике системы ИИ обычно развертываются в дополнение к пограничникам, что позволяет меньшему количеству людей контролировать большую территорию и проверять больше мигрантов и других посетителей за меньшее время и за меньшие деньги, чем это было бы возможно в противном случае.

Тем не менее, система была улучшена и была построена для дополнительных характеристик, таких как текущие попытки алгоритмического обнаружения туристов, инфицированных новым коронавирусом, вызывающим COVID-19, но не имеющих симптомов.

Понимание того, как ИИ применяется на международных границах, будет становиться все более важным по мере развития этих достижений, поскольку он затрагивает как жителей, так и путешественников. Затем мы более подробно рассмотрим одно конкретное использование систем искусственного интеллекта (ИИ) для паспортного контроля, уделив особое внимание средствам обнаружения, которые составляют так называемую «умную границу».

Рекомендуется для вас: наука о данных и искусственный интеллект — в чем разница?

ИИ-технологии в паспортном контроле

Решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) повышают эффективность паспортного контроля с помощью интегрированного программного обеспечения Smart ID Engine.

Smart ID Engine — это комплексное решение на основе искусственного интеллекта для автоматического сканирования удостоверений личности, проверки документов и внутренней согласованности данных более 1810 разновидностей удостоверений личности от 210 эмитентов по всему миру, которое размещается на электронных воротах, а задержки паспортного контроля могут стать далеким воспоминанием.

Для бесконтактного пограничного контроля на международных рейсах компьютеризированные посты паспортного контроля «Сапсан» в международном аэропорту Шереметьево SVO (Москва, Россия) были оснащены программным обеспечением искусственного интеллекта Smart Engines. Сокращая количество ручных проверок безопасности и удостоверений личности, процесс автоматизации может значительно повысить производительность пограничников. Усовершенствованное программное обеспечение на основе искусственного интеллекта закрывает уязвимости в системе безопасности и обеспечивает полную безопасность как для путешественников, так и для систем охраны границ аэропорта.

АСПК «Сапсан» — высокотехнологичный технико-аппаратный комплекс, построенный с использованием российских и отечественных комплектующих. Система предназначена для проведения полностью автоматизированных паспортных проверок лиц, пересекающих государственную границу Российской Федерации, в том числе сопоставления биометрических данных, записанных в паспорте, с биометрическими данными владельца.

Паспортные данные сканируются с помощью технологии OCR, что позволяет оптимизировать процедуру проверки документов. Нравится более простая ИИ-обработка фото (удаление фона, коррекция и т.д.) для онлайн-документов в разных сервисах.

Как пассажиры, так и системы пограничного контроля в аэропортах полностью безопасны при использовании передовых технологий на основе искусственного интеллекта. Эта технология помогает пограничникам выполнять строгие нормативные требования, соблюдая при этом как национальные, так и международные протоколы безопасности (GDPR, CCPA и другие). SDK не сохраняет и не передает данные или изображения Smart Engines или сторонним компаниям для обработки. Обработка происходит в локальной оперативной памяти e-gate и не требует подключения к Интернету.

«ГазИнтех» создал систему электронного паспортного контроля «Сапсан», которая включает в себя функцию распознавания текста на базе Smart Engines. На данный момент в Терминале С установлено 20 автоматизированных киосков паспортного контроля «Сапсан», 10 на вылет и 10 на прилет. Ими могут воспользоваться жители Российской Федерации в возрасте от 18 лет и старше, имеющие заграничные паспорта 75-й серии и выше с биометрической вставкой.

«Сапсан», использующий передовые алгоритмы биометрической идентификации и высокотехнологичное оборудование, ускоряет процесс контроля пассажиров, делая его проще и понятнее для жителей. Это, в свою очередь, резко сокращает время ожидания на границе, обеспечивая превосходную безопасность.

«В связи с растущим во всем мире спросом на пограничный контроль время становится важнее, чем когда-либо прежде: никто не может рисковать опозданием на рейс, но все хотят безопасно пройти пограничный контроль», — прекрасно объяснил генеральный директор PhotoBooth.online.

По словам властей SVO, удовлетворенность пассажиров резко возросла после установки компьютеризированных ворот с программным обеспечением, управляемым искусственным интеллектом. На пограничном контроле пропускная способность увеличилась более чем в четыре раза.

Паспортные цифровые ворота также будут расширены для использования в аэропортах, как и ожидалось, чтобы значительно повысить эффективность службы пограничной охраны за счет сведения к минимуму ручного распознавания и проверок безопасности.

Смотреть шире: использование многомерных данных и моделей избирательности на основе ИИ для укрепления правоохранительных органов

Объем и выход данных растут экспоненциально в результате глобальной оцифровки, что также вызывает рост спроса на данные по всем направлениям. Нескончаемый поток информации, состоящий из неисчислимых байтов, создается миллиардами государственных и частных организаций.

Революция данных принесла невиданные ранее преимущества и проблемы для таможни. Им необходимо смоделировать мошенничество с искусственным интеллектом с использованием многомерных экосистем данных следующего поколения, чтобы понять исключительную ценность этой новой реальности. В результате они смогут в полной мере воспользоваться так называемой цифровой проверкой.

Фундаментальным компонентом правоприменительных возможностей является повышение избирательности, и поэтому он должен подвергаться такой же модернизации и инновациям, как и другие аспекты таможенных процедур и процессов. Однако выбор, если говорить реалистично, прочно уходит корнями в далекое прошлое.

Предиктивная аналитика использует методы математического моделирования для понимания будущего, предоставляя потенциальные результаты в идеальной ситуации. Однако калибр и объем используемых данных определяют, насколько хорошо можно делать прогнозы и обнаруживать мошенничество. Модели искажаются, когда отсутствуют надежные данные.

С практической точки зрения парадокс селективности выглядит следующим образом:

1. Требования к селективности ограничиваются предварительными знаниями об одном измеримом событии, поскольку прогностические аналитические модели, используемые в настоящее время для обеспечения селективности, в основном строятся на плоских одномерных данных.
2. Таким образом, моделирование в основном основано на неполных данных (внутренних и исторических транзакционных данных).
3. Когда аналитические модели остаются «статическими», лежащие в их основе данные изменяются и адаптируются с течением времени, но модели не учитывают сопутствующие изменения данных. Это приводит к «перекосу данных», что является проблемой.

Несимметричные модели обычно дают неблагоприятные результаты для таможни: либо большое количество ложных срабатываний, либо низкий уровень обнаружения мошенничества.

Важно отметить, что информация о транзакциях и/или конфискациях за пределами страны иногда может быть доступна через внутренние или частные соглашения об обмене данными; однако это скорее исключение, чем правило, и обычно этого недостаточно, чтобы склонить чашу весов в свою пользу.

Вам также может понравиться: 17 крутых советов по написанию политики кибербезопасности, которая не будет отстойной.

Заключение

Системы искусственного интеллекта теперь используются в качестве дополнения к пограничникам, позволяя меньшему количеству людей контролировать большую территорию и сканировать больше мигрантов и других пассажиров за меньшее время и с меньшими затратами, чем это было бы возможно в противном случае.

Тем не менее, система усовершенствовалась и была адаптирована для учета дополнительных признаков, таких как недавние попытки алгоритмического обнаружения бессимптомных пассажиров, инфицированных новым коронавирусом, вызывающим COVID-19.

Понимание того, как ИИ используется на международных границах, будет приобретать все большее значение по мере развития этих технологий, поскольку его использование влияет не только на пассажиров, но и на жителей.