人工智能驱动的技术如何提高护照控制的效率？

人工智能 (AI) 的进步有望通过收集大量数据来更好地分析风险、增强预测并以比人类更快的速度执行交易，从而简化医疗保健、人力资源和商业等行业的运营。

这同样适用于边境管制和护照管制，当局和技术爱好者吹捧人工智能的承诺，以更有效地，在某些情况下，更安全地保护国际边界。

人工智能在边境地区的应用

近年来，官员们一直在迅速将“智能边境”人工智能技术应用到他们的程序中，这标志着政府监控边境能力的可能转折点，尤其是在美国和欧盟。

边界感知人工智能系统可以采用多种形式，包括为评估旅行者微妙且几乎不引人注意的情绪表达而创建的算法、生物特征认证、人脸识别，以及能够区分人类与遥远边境地区野生动物的扫描软件。

其中一些项目基于监控技术，这些技术已经以某种形式存在了几十年，但自动化程度越来越高，以至于计算机而非人类能够对潜在危险以及政府应如何应对做出早期判断。 人工智能有可能通过使仪器更强大并且能够处理和解释比以前更多的数据来加强这种洞察力。

然而，这些创新的快速部署（通常比控制其使用的立法和监管框架更快）引起了人们对隐私的担忧，并增加了政府不仅对移民和游客而且对整个人口的监控。

例如，人脸识别技术已在世界各地的机场和其他边境地区得到应用。 2018 年，迪拜国际机场开始测试“智能隧道”，该隧道采用 80 个摄像头系统扫描游客的面部和虹膜，允许预先检查的乘客在几秒钟内验证身份，而无需出示护照或其他证件。

从那时起，该系统已经发展到包括遍布机场的 120 多个智能门。 美国和国外的许多机场都采用了类似的技术，为旅客提供了一种替代方式，以避开已成为当代国际旅行定义的繁琐安全流程。

然而，这些技术会产生问题，尤其是在个人隐私方面。 批评者警告说，随着为边境地区设计的系统逐渐渗透到主流文化中，技术传播的危险可能会被用来监视全体民众。

例如，中国的监测和监测系统受到越来越多的审查，作为其针对冠状病毒的零 COVID 政策的一部分，预计这些系统将比流行病更长久。 总的来说，有时不清楚访客是否同意向政府当局披露生物特征和其他数据，或者人们在与人工智能技术仍在发展的联系中有什么权利。

在当代实践中，除了边防人员外，通常还部署人工智能系统，与其他方式相比，可以用更少的人来监视更多的领土，并在更短的时间内以更少的钱筛查更多的移民和其他访客。

但是，该系统已经过改进并针对其他特征而构建，例如目前尝试通过算法检测感染了导致 COVID-19 的新型冠状病毒但没有症状的游客。

随着这些进步的进展，了解人工智能如何在国际边界应用将变得更加重要，因为它会影响居民和旅行者。 然后，我们将仔细研究人工智能 (AI) 系统在护照控制中的一种特殊用途，重点介绍构成所谓“智能边境”的检测工具。

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护照控制中的人工智能技术

基于人工智能 (AI) 的解决方案通过集成的智能 ID 引擎软件提高了护照控制的有效性。

Smart ID Engine是一套基于人工智能的完整解决方案，可对全球210家发卡机构的1810多种身份证件进行自动身份证件扫描、证件验证和数据内部一致性处理，将其放置在电子门上，护照检查的延误可能成为遥远的记忆。

对于国际航班的非接触式边境检查，谢列梅捷沃国际机场 SVO（俄罗斯莫斯科）的 Sapsan 计算机化护照检查站配备了 Smart Engines 人工智能软件。 通过减少手动安全和身份检查，自动化过程可以大大提高边防人员的工作效率。 先进的人工智能软件消除了安全漏洞，确保旅客和机场边境保护系统的整体安全。

ASPK“Sapsan”是一个高科技技术和硬件综合体，由俄罗斯和当地组件建造。 该系统旨在对穿越俄罗斯联邦国界的旅客进行全自动护照检查，包括将护照中记录的生物识别数据与所有者的生物识别信息进行匹配。

使用 OCR 技术扫描护照信息，让您优化文件验证程序。 就像在不同服务中针对在线文档进行更简单的 AI 处理照片（背景去除、校正等）。

使用基于人工智能的先进技术时，乘客和机场边境控制系统都是完全安全的。 该技术可帮助边境官员在遵守国家和国际安全协议（GDPR、CCPA 等）的同时满足严格的监管要求。 SDK不会将数据或图片保存或传输给智能引擎或第三方公司进行处理。 处理在电子门的本地 RAM 中进行，不涉及互联网连接。

GazIntekh 创建了 Sapsan 电子护照控制系统，其中包括由智能引擎提供支持的文本识别功能。 目前，C 航站楼有 20 个 Sapsan 电脑护照控制亭，10 个出发，10 个到达。 俄罗斯联邦年满 18 岁且持有第 75 系列及以上带有生物识别标签的外国护照的居民有资格使用它们。

Sapsan 采用尖端的生物特征识别算法和高科技设备，加速了乘客控制过程，让居民更容易理解。 反过来，这大大减少了边境的等待时间，提供了极好的安全性。

“随着全球对边境管制的需求不断增加，时间比以往任何时候都更加重要：没有人会冒着错过航班的风险，但每个人都希望安全地通过边境检查，”PhotoBooth.online 的首席执行官很好地解释道。

据 SVO 当局称，自从安装了带有 AI 驱动软件的计算机化门以来，乘客满意度显着提高。 在边境检查处，吞吐量增加了四倍多。

正如预期的那样，护照数字门也将扩展到机场使用，以通过最大限度地减少人工识别和安全检查来显着提高边防人员的服务效率。

放眼更大：利用多元数据和基于 AI 的选择性模型加强执法

由于全球数字化，数据的数量和输出呈指数级增长，这也导致对数据的全面需求增加。 数十亿公共和私人实体产生了由无数字节组成的永无止境的信息流。

数据革命为海关带来了前所未有的好处和问题。 他们需要使用下一代多维数据生态系统模拟 AI 欺诈，以了解这一新现实的非凡价值。 因此，他们将能够充分受益于所谓的数字验证。

执法能力的一个基本组成部分是增加选择性，因此，它应该像海关程序和流程的其他方面一样经历同样数量的现代化和创新。 然而，现实地说，选择深深植根于遥远的过去。

预测分析采用数学建模技术，通过提供理想情况下的潜在结果来理解未来。 然而，所用数据的质量和数量决定了预测的准确度和欺诈的检测率。 当缺乏可靠数据时，模型会失真。

从实际的角度来看，选择性悖论如下：

1. 选择性要求仅限于关于单个可测量事件的先验知识，因为现在用于实现选择性的预测分析模型主要是从平坦的一维数据构建的。
2. 因此，模拟主要基于不完整的数据（内部和历史交易数据）。
3. 当分析模型保持“静态”时，基础数据会随着时间的推移而变化和适应，但模型不会考虑数据的伴随变化。 这会导致“数据倾斜”，这是一个问题。

偏斜模型通常会为海关提供不利的结果：大量误报或低水平的欺诈检测。

值得注意的是，有时可能会通过国内或私人数据共享协议提供有关国外交易和/或扣押的信息； 然而，这与其说是规则，不如说是例外，通常不足以扭转局面。

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结论

人工智能系统现在被用作边防人员的补充，允许更少的人监督更多的区域，并在更短的时间内以更低的成本扫描更多的移民和其他乘客。

但是，该系统已经取得进展并进行了调整以适应其他特征，例如最近尝试通过算法检测感染了导致 COVID-19 的新型冠状病毒的无症状乘客。

随着这些技术的发展，了解人工智能如何在国际边界使用将变得越来越重要，因为它的使用不仅会影响乘客，还会影响居民。