AI 기반 기술이 여권 심사의 효율성을 높이는 방법은 무엇입니까?

인공 지능(AI)의 발전은 인간보다 훨씬 빠르게 위험을 더 잘 분석하고 예측을 강화하며 트랜잭션을 실행하기 위해 방대한 양의 데이터를 수집함으로써 의료, 인적 자원 및 상거래와 같은 산업의 운영을 단순화할 것을 약속합니다.

당국과 기술 애호가가 AI가 국제 경계를 보다 효율적으로, 어떤 경우에는 보다 안전하게 보호할 수 있다고 주장하는 국경 통제 및 여권 통제에도 동일하게 적용됩니다.

국경 지역에서 인공 지능의 사용

관리들은 최근 몇 년 동안 절차에 "스마트 국경" AI 기술을 신속하게 구현해 왔으며, 특히 미국과 유럽 연합에서 정부가 국경을 모니터링할 수 있는 전환점이 될 수 있음을 나타냅니다.

국경 인식 AI 시스템은 여행자의 미묘하고 거의 눈에 띄지 않는 감정 표현을 평가하기 위해 생성된 알고리즘, 생체 인증, 얼굴 인식 및 먼 국경 지역의 야생 동물과 인간을 구별할 수 있는 스캐닝 소프트웨어를 포함하여 다양한 형태를 취할 수 있습니다.

일부 프로그램은 수십 년 동안 어떤 형태로든 사용되어 왔지만 점점 더 자동화되어 인간이 아닌 컴퓨터가 잠재적인 위험과 정부가 대응해야 하는 방법에 대한 조기 판단에 도달할 정도로 자동화된 모니터링 기술을 기반으로 합니다. 인공 지능은 도구를 더 강력하고 이전보다 더 많은 데이터를 처리하고 해석할 수 있게 하여 이러한 통찰력을 강화할 잠재력이 있습니다.

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

예를 들어, 얼굴 인식 기술은 전 세계 공항 및 기타 접경 지역에서 활용되었습니다. 2018년 두바이 국제공항은 80대의 카메라 시스템을 사용하여 방문자의 얼굴과 홍채를 스캔하여 사전 검사를 받은 승객이 여권이나 기타 문서를 제시하지 않고도 몇 초 만에 신분증을 인증할 수 있는 "스마트 터널" 테스트를 시작했습니다.

그 이후로 시스템은 공항 전역에 위치한 120개 이상의 스마트 게이트를 포함하도록 성장했습니다. 유사한 기술이 미국 및 해외의 수많은 공항에서 채택되어 여행자에게 현대 국제 여행을 정의하게 된 번거로운 보안 절차에 대한 대안을 제공하고 있습니다.

그러나 이러한 기술은 특히 개인의 프라이버시와 관련하여 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 코로나바이러스 제로 정책의 일환으로 전염병보다 오래 지속될 것으로 예상되는 감시 및 모니터링 시스템에 대해 점점 더 많은 조사를 받고 있습니다. 일반적으로 방문자가 생체 인식 및 기타 데이터를 정부 당국에 공개하는 데 동의했는지 또는 AI 기술과 관련하여 여전히 진화하는 사람들의 권리가 무엇인지 명확하지 않은 경우가 있었습니다.

현대의 관행에서 AI 시스템은 일반적으로 국경 경비대 외에 배치되어 더 적은 수의 사람들이 더 많은 영토를 모니터링하고 더 적은 시간과 비용으로 더 많은 이민자와 다른 방문객을 검사할 수 있습니다.

그러나 현재 COVID-19를 유발하는 신종 코로나바이러스에 감염되었지만 증상이 없는 관광객을 알고리즘으로 감지하려는 현재 시도와 같은 추가 특성을 위해 시스템이 개선되고 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 탐지 도구에 중점을 두고 여권 통제를 위한 인공 지능(AI) 시스템의 특정 용도를 자세히 살펴보겠습니다.

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여권 통제의 AI 기술

인공지능(AI) 기반 솔루션은 통합 Smart ID 엔진 소프트웨어를 통해 여권 관리의 효율성을 높입니다.

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

국제 항공편의 비접촉 국경 검사를 위해 셰레메티예보 국제공항 SVO(모스크바, 러시아)의 Sapsan 컴퓨터 여권 통제소에는 스마트 엔진 인공 지능 소프트웨어가 설치되었습니다. 수동 보안 및 신원 확인을 줄임으로써 자동화 프로세스는 국경 경비대의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 고급 인공 지능 기반 소프트웨어는 보안 취약성을 닫고 여행자와 공항 국경 보호 시스템 모두를 위한 완전한 보안을 보장합니다.

ASPK "Sapsan"은 러시아 및 현지 구성 요소로 지어진 첨단 기술 및 하드웨어 복합 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.

OCR 기술을 사용하여 여권 정보를 스캔하므로 문서 검증 절차를 최적화할 수 있습니다. 다른 서비스의 온라인 문서에 대한 간단한 AI 처리 사진(배경 제거, 수정 등)과 같습니다.

고급 AI 기반 기술을 사용하면 승객과 공항 국경 통제 시스템 모두 완전히 안전합니다. 이 기술은 국경 경찰이 국가 및 국제 보안 프로토콜(GDPR, CCPA 등)을 준수하면서 엄격한 규제 요구 사항을 달성하는 데 도움이 됩니다. SDK는 데이터 또는 사진을 저장하거나 처리를 위해 Smart Engine 또는 제3자 회사에 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 20개의 삽산 전산화된 출입국 관리소가 있으며, 출발 10개, 도착 10개입니다. 18세 이상의 러시아 연방 거주자는 생체 인식 태그가 있는 75 시리즈 이상의 외국 여권을 소지하고 사용할 수 있습니다.

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

PhotoBooth.online의 CEO는 "전 세계적으로 국경 통제에 대한 수요가 증가함에 따라 시간이 그 어느 때보다 중요합니다. 누구도 비행기를 놓칠 위험이 없지만 모든 사람은 안전하게 국경 검사를 통과하기를 원합니다."라고 말했습니다.

SVO 당국에 따르면 AI 기반 소프트웨어가 포함된 컴퓨터 게이트를 설치한 이후 승객 만족도가 극적으로 높아졌습니다. 국경 검문소에서 처리량이 4배 이상 증가했습니다.

여권 디지털 게이트도 예상대로 공항에서 사용할 수 있도록 확장되어 수동 인식 및 보안 검색을 최소화하여 국경 경비 서비스 효율성을 크게 높일 예정입니다.

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

데이터의 양과 출력은 글로벌 디지털화의 결과로 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이는 또한 전반적으로 데이터에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 말할 수 없는 바이트로 구성된 끝없는 정보 스트림은 수십억 개의 공공 및 개인 엔터티에 의해 생성됩니다.

데이터 혁명은 세관에 이전에 보지 못한 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 요소는 선택성을 높이는 것이므로 관세 절차 및 절차의 다른 측면과 동일한 수준의 현대화 및 혁신을 거쳐야 합니다. 그러나 그 선택은 현실적으로 말해서 먼 과거에 확고히 뿌리를 두고 있다.

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

실용적인 관점에서 선택성의 역설은 다음과 같습니다.

1. 선택성을 가능하게 하기 위해 현재 사용 중인 예측 분석 모델이 대부분 평면의 1차원 데이터에서 구성되기 때문에 선택성 요구 사항은 단일 측정 가능한 이벤트에 대한 사전 지식으로 제한됩니다.
2. 따라서 시뮬레이션은 주로 불완전한 데이터(내부 및 과거 거래 데이터)를 기반으로 합니다.
3. 분석 모델이 "정적"으로 유지되면 기본 데이터가 시간이 지남에 따라 변경되고 적응하지만 모델은 데이터에 수반되는 변경을 고려하지 않습니다. 이는 문제인 "데이터 왜곡"을 초래합니다.

편향된 모델은 일반적으로 많은 오탐지 또는 낮은 수준의 사기 탐지와 같이 세관에 좋지 않은 결과를 제공합니다.

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

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결론

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

그러나 이 시스템은 COVID-19를 유발하는 새로운 코로나바이러스에 감염된 무증상 승객을 알고리즘으로 감지하려는 최근 시도와 같은 추가 특성을 수용하도록 개선되고 조정되었습니다.

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