AI 主導のテクノロジーはどのように出入国管理の効率を高めますか?

人工知能 (AI) の進歩は、大量のデータを収集してリスクをより適切に分析し、予測を強化し、人間よりもはるかに迅速にトランザクションを実行することにより、ヘルスケア、人事、商取引などの業界での運用を簡素化することを約束します。

同じことが、国境管理やパスポート管理にも当てはまります。当局や技術愛好家は、より効率的に、場合によってはより安全に国境を保護する AI の可能性を宣伝しています。

国境地域での人工知能の使用

当局は近年、「スマートボーダー」AI テクノロジーを手続きに迅速に実装しており、特に米国と EU で、国境を監視する政府の能力が転換点になる可能性があることを示しています。

国境を認識する AI システムには、旅行者の微妙でほとんど目立たない感情表現を評価するために作成されたアルゴリズム、生体認証、顔認識、遠く離れた国境地域で人間と野生動物を区別できるスキャン ソフトウェアなど、さまざまな形があります。

プログラムのいくつかは、何十年にもわたって何らかの形で行われてきた監視技術に基づいていますが、人間ではなくコンピューターが潜在的な危険と政府がどのように対応すべきかについて早期に判断できるようになるまで自動化が進んでいます。 人工知能は、機器をより強力にし、以前よりも多くのデータを処理および解釈できるようにすることで、この洞察を強化する可能性を秘めています。

しかし、これらのイノベーションの迅速な展開は、その使用を規制する立法や規制の枠組みよりも速いことが多いため、プライバシーに関する懸念が生じ、移民や観光客だけでなく、国民全体に対する政府の監視が強化されています。

たとえば、顔認識技術は、世界中の空港やその他の国境地域で利用されています。 2018 年、ドバイ国際空港は「スマート トンネル」のテストを開始しました。これは、80 台のカメラ システムを使用して訪問者の顔と虹彩をスキャンし、事前にチェックされた乗客がパスポートやその他の書類を提示することなく、数秒で身元を認証できるようにするものです。

それ以来、このシステムは空港全体に 120 を超えるスマート ゲートを含むまでに成長しました。 同様の技術は、米国および海外の多くの空港で採用されており、現代の国際旅行を定義するようになった面倒なセキュリティ プロセスに代わる手段を旅行者に提供しています。

ただし、これらのテクノロジーは、特に個人のプライバシーに関して問題を引き起こします。 批評家は、国境地域向けに設計されたシステムが主流の文化に徐々に浸透し、大衆全体をスパイするために使用される可能性があるため、テクノロジーが広がる危険性について警告しています。

たとえば、中国は、コロ​​ナウイルスに対するCOVIDゼロ政策の一環として、流行後も存続すると予想される監視および監視システムに対する精査を強化しています. 一般に、訪問者がバイオメトリクスやその他のデータを政府当局に開示することに同意したかどうか、また進化し続ける AI テクノロジーとの関係において人々がどのような権利を持っているかは、時々不明でした。

現代の慣例では、AI システムは通常、国境警備隊に加えて展開され、より少ない人数でより多くの領土を監視し、より多くの移民やその他の訪問者をより少ない時間と費用でスクリーニングできるようにします。

ただし、システムは改善され、COVID-19 を引き起こす新型コロナウイルスに感染しているが症状がない観光客をアルゴリズムで検出する現在の試みなど、追加の特性のために構築されています。

AI が国境でどのように適用されるかを理解することは、居住者と旅行者の両方に影響を与えるため、これらの進歩が進むにつれてより重要になります。 次に、いわゆる「スマート ボーダー」を構成する検出ツールに重点を置いて、パスポート管理のための人工知能 (AI) システムの特定の使用法を詳しく見ていきます。

あなたにおすすめ:データ サイエンスと人工知能 – 違いは何ですか?

パスポート管理における AI 技術

人工知能 (AI) ベースのソリューションは、統合されたスマート ID エンジン ソフトウェアを通じてパスポート コントロールの有効性を高めます。

スマート ID エンジンは、自動 ID スキャン、ドキュメント検証、および電子ゲートに置かれた世界中の 210 の発行者からの 1810 種類を超える ID のデータ内部整合性のための完全な AI ベースのソリューションであり、パスポート コントロールの遅延は遠い記憶になる可能性があります。

国際線の非接触型国境チェックのために、Sapsan のシェレメーチエヴォ国際空港 SVO (ロシア、モスクワ) のコンピューター化されたパスポート コントロール ポストには、Smart Engines 人工知能ソフトウェアが装備されていました。 自動化プロセスは、手作業によるセキュリティと身元確認を減らすことで、国境警備隊の生産性を大幅に向上させる可能性があります。 高度な人工知能を搭載したソフトウェアは、セキュリティの脆弱性を解消し、旅行者と空港の国境警備システムの両方に完全なセキュリティを保証します。

ASPK「Sapsan」は、ロシアと地元のコンポーネントで構築されたハイテク技術とハードウェアの複合体です。 このシステムは、パスポートに記録された生体認証データと所有者の生体認証情報との照合を含め、ロシア連邦の国境を越える旅行者のパスポート チェックを完全に自動化することを目的としています。

パスポート情報は OCR 技術を使用してスキャンされるため、ドキュメントの検証手順を最適化できます。 さまざまなサービスのオンライン ドキュメントの写真の AI 処理 (背景の除去、補正など) を単純化するようなものです。

高度な AI ベースのテクノロジーを使用すると、乗客と空港の国境管理システムの両方が完全に安全になります。 このテクノロジーは、国境警備官が国内および国際的なセキュリティ プロトコル (GDPR、CCPA など) を遵守しながら、厳しい規制要件を達成するのに役立ちます。 SDK は、処理のためにスマート エンジンまたはサードパーティ企業にデータまたは画像を保存または転送しません。 処理は e-gate のローカル RAM で行われ、インターネット接続は必要ありません。

GazIntekh は、スマート エンジンによるテキスト認識機能を備えた Sapsan 電子パスポート コントロール システムを作成しました。 現在、ターミナル C には 20 のサプサンのコンピューター化されたパスポート コントロール ブースがあり、10 が出発用、10 が到着用です。 18 歳以上のロシア連邦居住者で、75 シリーズ以降の生体認証タグ付きの外国パスポートを所有している場合は、それらを使用する資格があります。

最先端の生体認証アルゴリズムとハイテク機器を使用する Sapsan は、乗客制御プロセスを加速し、住民にとってより簡単でわかりやすいものにします。 これにより、国境での待ち時間が大幅に短縮され、優れたセキュリティが提供されます。

PhotoBooth.online の CEO が適切に説明したように、「国境管理に対する世界的な需要が高まっているため、時間はかつてないほど重要になっています。フライトに乗り遅れる危険はありませんが、誰もが国境検査を安全に通過したいと考えています。」

SVO 当局によると、AI 駆動型ソフトウェアを備えたコンピューター化されたゲートが設置されて以来、乗客の満足度は劇的に向上しました。 国境検査では、スループットが 4 倍以上になりました。

パスポートのデジタル ゲートも、予想どおり、空港で使用できるように拡張されます。これは、手作業による認識とセキュリティ チェックを最小限に抑えることで、国境警備サービスの効率を大幅に向上させるためです。

より大きな視点で: 多変量データと AI ベースの選択性モデルを活用して法執行を強化する

世界的なデジタル化の結果として、データの量と出力は指数関数的に増加しており、これはまた、全面的なデータ需要の増加を引き起こしています。 数え切れないほどのバイト数で構成される終わりのない情報ストリームは、何十億もの公的および私的なエンティティによって生成されます。

データ革命は、税関にこれまでにないメリットと問題をもたらしました。 この新しい現実の並外れた価値を理解するために、次世代の多次元データ エコシステムを使用して AI 詐欺をシミュレートする必要があります。 その結果、彼らはいわゆるデジタル検証から十分に利益を得ることができます。

取締能力の基本的な構成要素は選択性の向上であり、そのため、通関手続きやプロセスの他の側面と同じ量の近代化と革新を受ける必要があります。 しかし、現実的に言えば、選択は遠い過去にしっかりと根ざしています。

予測分析では、数学的モデリング手法を使用して、理想的な状況で潜在的な結果を提供することにより、将来を理解します。 ただし、使用されるデータの精度と量によって、予測の精度と不正検出の程度が決まります。 信頼できるデータがない場合、モデルは歪められます。

実際的な観点から、選択性のパラドックスは次のようになります。

1. 選択性を可能にするために現在使用されている予測分析モデルは、ほとんどがフラットな 1 次元データから構築されているため、選択性の要件は、単一の測定可能なイベントに関する事前の知識に限定されます。
2. したがって、シミュレーションは主に不完全なデータ (内部および過去の取引データ) に基づいています。
3. 分析モデルが「静的」のままである場合、基礎となるデータは時間の経過とともに変化し、適応しますが、モデルはそれに伴うデータの変化を考慮していません。 これにより、問題となる「データ スキュー」が発生します。

歪んだモデルは通常、税関にとって好ましくない結果をもたらします。つまり、誤検知の数が多いか、不正検出のレベルが低いかのいずれかです。

国外の取引および/または押収に関する情報は、国内または個人のデータ共有契約を通じて入手できる場合があることに注意することが重要です。 ただし、これはルールというよりは例外であり、通常、スケールを傾けるには十分ではありません。

あなたも好きかもしれません：サックしないサイバーセキュリティポリシーを書くための17のクールなヒント。

結論

現在、AI システムは国境警備隊の補助として利用されており、より少ない人数でより多くの地域を監視し、より多くの移民やその他の乗客をより短い時間とより少ないコストでスキャンできるようになっています。

ただし、システムは進歩し、COVID-19 を引き起こす新しいコロナウイルスに感染した無症候性の乗客をアルゴリズムで検出する最近の試みなど、追加の特性に対応するように適応されています。

国境で AI がどのように使用されているかを理解することは、AI の使用が乗客だけでなく住民にも影響を与えるため、これらの技術が進化するにつれてますます重要になります。