人工智能驅動的技術如何提高護照控制的效率？

人工智能 (AI) 的進步有望通過收集大量數據來更好地分析風險、增強預測並以比人類更快的速度執行交易，從而簡化醫療保健、人力資源和商業等行業的運營。

這同樣適用於邊境管制和護照管制，當局和技術愛好者吹捧人工智能的承諾，以更有效地，在某些情況下，更安全地保護國際邊界。

人工智能在邊境地區的應用

近年來，官員們一直在迅速將“智能邊境”人工智能技術應用到他們的程序中，這標誌著政府監控邊境能力的可能轉折點，尤其是在美國和歐盟。

邊界感知人工智能係統可以採用多種形式，包括為評估旅行者微妙且幾乎不引人注意的情緒表達而創建的算法、生物特徵認證、人臉識別，以及能夠區分人類與遙遠邊境地區野生動物的掃描軟件。

其中一些項目基於監控技術，這些技術已經以某種形式存在了幾十年，但自動化程度越來越高，以至於計算機而非人類能夠對潛在危險以及政府應如何應對做出早期判斷。 人工智能有可能通過使儀器更強大並且能夠處理和解釋比以前更多的數據來加強這種洞察力。

然而，這些創新的快速部署（通常比控制其使用的立法和監管框架更快）引起了人們對隱私的擔憂，並增加了政府不僅對移民和遊客而且對整個人口的監控。

例如，人臉識別技術已在世界各地的機場和其他邊境地區得到應用。 2018 年，迪拜國際機場開始測試“智能隧道”，該隧道採用 80 個攝像頭系統掃描遊客的面部和虹膜，允許預先檢查的乘客在幾秒鐘內驗證身份，而無需出示護照或其他證件。

從那時起，該系統已經發展到包括遍布機場的 120 多個智能門。 美國和國外的許多機場都採用了類似的技術，為旅客提供了一種替代方式，以避開已成為當代國際旅行定義的繁瑣安全流程。

然而，這些技術會產生問題，尤其是在個人隱私方面。 批評者警告說，隨著為邊境地區設計的系統逐漸滲透到主流文化中，技術傳播的危險可能會被用來監視全體民眾。

例如，中國的監測和監測系統受到越來越多的審查，作為其針對冠狀病毒的零 COVID 政策的一部分，預計這些系統將比流行病更長久。 總的來說，有時不清楚訪客是否同意向政府當局披露生物特徵和其他數據，或者人們在與人工智能技術仍在發展的聯繫中有什麼權利。

在當代實踐中，除了邊防人員外，通常還部署人工智能係統，與其他方式相比，可以用更少的人來監視更多的領土，並在更短的時間內以更少的錢篩查更多的移民和其他訪客。

但是，該系統已經過改進並針對其他特徵而構建，例如當前嘗試通過算法檢測感染了導致 COVID-19 的新型冠狀病毒但沒有症狀的遊客。

隨著這些進步的進展，了解人工智能如何在國際邊界應用將變得更加重要，因為它會影響居民和旅行者。 然後，我們將仔細研究人工智能 (AI) 系統在護照控制中的一種特殊用途，重點介紹構成所謂“智能邊境”的檢測工具。

為您推薦：數據科學與人工智能——有何不同？

護照控制中的人工智能技術

基於人工智能 (AI) 的解決方案通過集成的智能 ID 引擎軟件提高了護照控制的有效性。

Smart ID Engine是一套基於人工智能的完整解決方案，可對全球210家發卡機構的1810多種身份證件進行自動身份證件掃描、證件驗證和數據內部一致性處理，將其放置在電子門上，護照檢查的延誤可能成為遙遠的記憶。

對於國際航班的非接觸式邊境檢查，謝列梅捷沃國際機場 SVO（俄羅斯莫斯科）的 Sapsan 計算機化護照檢查站配備了 Smart Engines 人工智能軟件。 通過減少手動安全和身份檢查，自動化過程可以大大提高邊防人員的工作效率。 先進的人工智能軟件消除了安全漏洞，確保旅客和機場邊境保護系統的整體安全。

ASPK“Sapsan”是一個高科技技術和硬件綜合體，由俄羅斯和當地組件建造。 該系統旨在對穿越俄羅斯聯邦國界的旅客進行全自動護照檢查，包括將護照中記錄的生物識別數據與所有者的生物識別信息進行匹配。

使用 OCR 技術掃描護照信息，讓您優化文件驗證程序。 就像在不同服務中針對在線文檔進行更簡單的 AI 處理照片（背景去除、校正等）。

使用基於人工智能的先進技術時，乘客和機場邊境控制系統都是完全安全的。 該技術可幫助邊境官員在遵守國家和國際安全協議（GDPR、CCPA 等）的同時滿足嚴格的監管要求。 SDK不會將數據或圖片保存或傳輸給智能引擎或第三方公司進行處理。 處理在電子門的本地 RAM 中進行，不涉及互聯網連接。

GazIntekh 創建了 Sapsan 電子護照控制系統，其中包括由智能引擎提供支持的文本識別功能。 目前，C 航站樓有 20 個 Sapsan 電腦護照控制亭，10 個出發，10 個到達。 俄羅斯聯邦年滿 18 歲且持有第 75 系列及以上帶有生物識別標籤的外國護照的居民有資格使用它們。

Sapsan 採用尖端的生物特徵識別算法和高科技設備，加速了乘客控製過程，讓居民更容易理解。 反過來，這大大減少了邊境的等待時間，提供了極好的安全性。

“隨著全球對邊境管制的需求不斷增加，時間比以往任何時候都更加重要：沒有人會冒著錯過航班的風險，但每個人都希望安全地通過邊境檢查，”PhotoBooth.online 的首席執行官很好地解釋道。

據 SVO 當局稱，自從安裝了帶有 AI 驅動軟件的計算機化門以來，乘客滿意度顯著提高。 在邊境檢查處，吞吐量增加了四倍多。

正如預期的那樣，護照數字門也將擴展到機場使用，以通過最大限度地減少人工識別和安全檢查來顯著提高邊防人員的服務效率。

放眼更大：利用多元數據和基於 AI 的選擇性模型加強執法

由於全球數字化，數據的數量和輸出呈指數級增長，這也導致對數據的全面需求增加。 數十億公共和私人實體產生了由無數字節組成的永無止境的信息流。

數據革命為海關帶來了前所未有的好處和問題。 他們需要使用下一代多維數據生態系統模擬 AI 欺詐，以了解這一新現實的非凡價值。 因此，他們將能夠充分受益於所謂的數字驗證。

執法能力的一個基本組成部分是增加選擇性，因此，它應該像海關程序和流程的其他方面一樣經歷同樣數量的現代化和創新。 然而，現實地說，選擇深深植根於遙遠的過去。

預測分析採用數學建模技術，通過提供理想情況下的潛在結果來理解未來。 然而，所用數據的質量和數量決定了預測的準確度和欺詐的檢測率。 當缺乏可靠數據時，模型會失真。

從實際的角度來看，選擇性悖論如下：

1. 選擇性要求僅限於關於單個可測量事件的先驗知識，因為現在用於實現選擇性的預測分析模型主要是從平坦的一維數據構建的。
2. 因此，模擬主要基於不完整的數據（內部和歷史交易數據）。
3. 當分析模型保持“靜態”時，基礎數據會隨著時間的推移而變化和適應，但模型不會考慮數據的伴隨變化。 這會導致“數據傾斜”，這是一個問題。

偏斜模型通常會為海關提供不利的結果：大量誤報或低水平的欺詐檢測。

值得注意的是，有時可能會通過國內或私人數據共享協議提供有關國外交易和/或扣押的信息； 然而，這與其說是規則，不如說是例外，通常不足以扭轉局面。

您可能還喜歡： 17 條關於編寫不差勁的網絡安全策略的絕妙技巧。

結論

人工智能係統現在被用作邊防人員的補充，允許更少的人監督更多的區域，並在更短的時間內以更低的成本掃描更多的移民和其他乘客。

但是，該系統已經取得進展並進行了調整以適應其他特徵，例如最近嘗試通過算法檢測感染了導致 COVID-19 的新型冠狀病毒的無症狀乘客。

隨著這些技術的發展，了解人工智能如何在國際邊界使用將變得越來越重要，因為它的使用不僅會影響乘客，還會影響居民。