人工智能驅動的技術如何提高護照檢查的效率？

人工智能 (AI) 的進步有望通過收集大量數據以比人類更快地分析風險、增強預測和執行交易來簡化醫療保健、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“智能邊界”人工智能技術應用到他們的程序中，這表明政府監控邊界的能力可能出現轉折點，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、面部識別以及能夠將人類與遙遠邊境地區的野生動物區分開來的掃描軟件。

其中一些程序基於幾十年來一直以某種形式出現的監控技術，但自動化程度越來越高，以至於計算機而不是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比以前更強大、能夠處理和解釋更多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，這引起了人們對隱私的擔憂，並增加了政府對移民和遊客以及整個人口的監控。

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他們的身份，而無需出示護照或其他文件。

從那時起，該系統已經發展到包括遍布機場的 120 多個智能登機口。 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現代國際旅行的繁瑣安全流程的替代方案。

但是，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，它們可能被用來監視整個民眾。

例如，中國的監測和監測系統受到了越來越多的審查，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壽。 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不斷發展的聯繫中擁有什麼權利。

在當代實踐中，除了邊防警衛外，通常還部署人工智能係統，使更少的人能夠以更少的時間和更少的錢監控更多的領土並篩查更多的移民和其他遊客。

但是，該系統已針對其他特徵進行了改進和構建，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。

隨著這些進步的進步，了解人工智能如何在國際邊境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，重點是構成所謂“智能邊界”的檢測工具。

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護照檢查中的人工智能技術

基於人工智能 (AI) 的解決方案通過集成的 Smart ID Engine 軟件提高護照控制的有效性。

Smart ID Engine 是一個完整的基於 AI 的解決方案，用於自動掃描、文件驗證和來自全球 210 家發行機構的 1810 多種 ID 的數據內部一致性，它被放置在電子門上，護照控制延遲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。 通過減少人工安全和身份檢查，自動化流程可以顯著提高邊防人員的工作效率。 先進的人工智能軟件可消除安全漏洞，確保旅客和機場邊境保護系統的全面安全。

ASPK“Sapsan”是一個由俄羅斯和當地組件建造的高科技技術和硬件綜合體。 該系統旨在對穿越俄羅斯聯邦國境的旅客進行全自動護照檢查，包括將護照中記錄的生物特徵數據與所有者的生物特徵信息相匹配。

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滿足嚴格的監管要求，同時遵守國家和國際安全協議（GDPR、CCPA 等）。 SDK 不會將數據或圖片保存或傳輸給 Smart Engines 或第三方公司進行處理。 處理髮生在電子門的本地 RAM 中，不涉及 Internet 連接。

GazIntekh 創建了 Sapsan 電子護照控制系統，其中包括由 Smart Engines 提供支持的文本識別功能。 目前，C 航站樓有 20 個 Sapsan 電腦護照檢查亭，其中 10 個用於出發，10 個用於到達。 持有帶有生物識別標籤的第 75 系列及更高版本的外國護照的 18 歲及以上的俄羅斯聯邦居民有資格使用它們。

Sapsan 使用尖端的生物識別算法和高科技設備，加速乘客控製過程，讓居民更容易理解。 這反過來又大大減少了在邊境的等待時間，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登機口以來，乘客的滿意度顯著提高。 在邊境檢查中，吞吐量翻了兩番多。

正如預期的那樣，護照數字大門也將擴展用於機場，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服務效率。

展望更大：利用多元數據和基於人工智能的選擇性模型來加強執法

由於全球數字化，數據的數量和輸出呈指數級增長，這也導致對數據的需求全面上升。 由數不清的字節組成的永無止境的信息流由數十億公共和私人實體產生。

數據革命給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來模擬 AI 欺詐，以了解這一新現實的非凡價值。 結果，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，它應該經歷與海關程序和流程的其他方面相同的現代化和創新。 然而，現實地說，選擇牢牢紮根於遙遠的過去。

預測分析採用數學建模技術，通過在理想情況下提供潛在結果來理解未來。 但是，所使用的數據的口徑和數量決定了可以做出多好的預測以及可以檢測到欺詐行為的程度。 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大多是由平面的一維數據構建的。
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而變化和適應，但模型不會考慮數據中伴隨的變化。 這會導致“數據傾斜”，這是一個問題。

偏斜模型通常會給海關帶來不利的結果：誤報率高或欺詐檢測水平低。

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，這更多的是例外而不是規則，通常不足以傾斜天平。

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結論

人工智能係統現在被用作邊防警衛的補充，允許更少的人在更短的時間內以更低的成本監督更多的區域並掃描更多的移民和其他乘客。

然而，該系統已經取得了進步，並且已經適應了其他特徵，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境使用將變得越來越重要，因為它的使用不僅影響乘客，還影響居民。