人工智能驱动的技术如何提高护照检查的效率？

人工智能 (AI) 的进步有望通过收集大量数据以比人类更快地分析风险、增强预测和执行交易来简化医疗保健、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“智能边界”人工智能技术应用到他们的程序中，这表明政府监控边界的能力可能出现转折点，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、面部识别以及能够将人类与遥远边境地区的野生动物区分开来的扫描软件。

其中一些程序基于几十年来一直以某种形式出现的监控技术，但自动化程度越来越高，以至于计算机而不是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比以前更强大、能够处理和解释更多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，这引起了人们对隐私的担忧，并增加了政府对移民和游客以及整个人口的监控。

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他们的身份，而无需出示护照或其他文件。

从那时起，该系统已经发展到包括遍布机场的 120 多个智能登机口。 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现代国际旅行的繁琐安全流程的替代方案。

但是，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，它们可能被用来监视整个民众。

例如，中国的监测和监测系统受到了越来越多的审查，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寿。 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不断发展的联系中拥有什么权利。

在当代实践中，除了边防警卫外，通常还部署人工智能系统，使更少的人能够以更少的时间和更少的钱监控更多的领土并筛查更多的移民和其他游客。

但是，该系统已针对其他特征进行了改进和构建，例如当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。

随着这些进步的进步，了解人工智能如何在国际边境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，重点是构成所谓“智能边界”的检测工具。

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护照检查中的人工智能技术

基于人工智能 (AI) 的解决方案通过集成的 Smart ID Engine 软件提高护照控制的有效性。

Smart ID Engine 是一个完整的基于 AI 的解决方案，用于自动扫描、文件验证和来自全球 210 家发行机构的 1810 多种 ID 的数据内部一致性，它被放置在电子门上，护照控制延迟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。 通过减少人工安全和身份检查，自动化流程可以显着提高边防人员的工作效率。 先进的人工智能软件可消除安全漏洞，确保旅客和机场边境保护系统的全面安全。

ASPK“Sapsan”是一个由俄罗斯和当地组件建造的高科技技术和硬件综合体。 该系统旨在对穿越俄罗斯联邦国境的旅客进行全自动护照检查，包括将护照中记录的生物特征数据与所有者的生物特征信息相匹配。

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满足严格的监管要求，同时遵守国家和国际安全协议（GDPR、CCPA 等）。 SDK 不会将数据或图片保存或传输给 Smart Engines 或第三方公司进行处理。 处理发生在电子门的本地 RAM 中，不涉及 Internet 连接。

GazIntekh 创建了 Sapsan 电子护照控制系统，其中包括由 Smart Engines 提供支持的文本识别功能。 目前，C 航站楼有 20 个 Sapsan 电脑护照检查亭，其中 10 个用于出发，10 个用于到达。 持有带有生物识别标签的第 75 系列及更高版本的外国护照的 18 岁及以上的俄罗斯联邦居民有资格使用它们。

Sapsan 使用尖端的生物识别算法和高科技设备，加速乘客控制过程，让居民更容易理解。 这反过来又大大减少了在边境的等待时间，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登机口以来，乘客的满意度显着提高。 在边境检查中，吞吐量翻了两番多。

正如预期的那样，护照数字大门也将扩展用于机场，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服务效率。

展望更大：利用多元数据和基于人工智能的选择性模型来加强执法

由于全球数字化，数据的数量和输出呈指数级增长，这也导致对数据的需求全面上升。 由数不清的字节组成的永无止境的信息流由数十亿公共和私人实体产生。

数据革命给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来模拟 AI 欺诈，以了解这一新现实的非凡价值。 结果，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，它应该经历与海关程序和流程的其他方面相同的现代化和创新。 然而，现实地说，选择牢牢扎根于遥远的过去。

预测分析采用数学建模技术，通过在理想情况下提供潜在结果来理解未来。 但是，所使用的数据的口径和数量决定了可以做出多好的预测以及可以检测到欺诈行为的程度。 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大多是由平面的一维数据构建的。
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而变化和适应，但模型不会考虑数据中伴随的变化。 这会导致“数据倾斜”，这是一个问题。

偏斜模型通常会给海关带来不利的结果：误报率高或欺诈检测水平低。

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，这更多的是例外而不是规则，通常不足以倾斜天平。

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结论

人工智能系统现在被用作边防警卫的补充，允许更少的人在更短的时间内以更低的成本监督更多的区域并扫描更多的移民和其他乘客。

然而，该系统已经取得了进步，并且已经适应了其他特征，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境使用将变得越来越重要，因为它的使用不仅影响乘客，还影响居民。