随着个人生成数据的数量及其种类的不断增加,警方需要有效的自动化方法来跟上步伐。物联网、人工智能和机器人解决方案正在为数据驱动的精准执法铺平道路。

各地的执法官员继续增加人工智能用例,以利用以前可能无法获取的数据源来减少或预防犯罪。最近几个月,全球各地的执法机构部署了各种人工智能解决方案,以利用物联网数据源来打击犯罪。这些包括:

  • 法官利用来自加利福尼亚州一名谋杀案受害者的FitBit数据对其所谓的凶手提出指控,这不是第一次使用运动设备数据来帮助提起法律诉讼。
  • 不同城市的警方正在测试预测分析,利用收集的犯罪统计数据来预测未来犯罪可能发生的地点和时间。
  • 在南非的一个野生动物园,栅栏和动物身上的无线传感器通过网络发送警报,以减少和消除偷猎行为。

迪拜警方推出了一款用于监控和市民服务的“机器人警察”。除了语音响应功能外,机器人警察的触摸屏还可以让市民支付交通罚款。该装置还使用面部识别来识别市民并记录通话。

亨廷顿公园(Huntington Park)市警察局部署了 Knightscope K5 自主安全机器人,并称犯罪报告减少了 46%。

技术还在以其他方式帮助警察部队——机器学习智能地分析海量数据。面部识别技术有助于警察在人群中识别不良行为人。区块链技术被认为是防范工具,几乎可以消除洗钱或欺诈。

有效警务的精确数据

使用技术打击犯罪的一个解决方案是 ShotSpotter,这是一种端到端的精确警务平台,具有枪声检测和绘图功能,以及案件调查管理工具和巡逻规划自动化以及法医服务功能,以帮助美国地方、州和联邦执法部门应对、调查和阻止犯罪。它目前在100多个美国城市使用。

该技术套件体现了该公司的“精准警务”理念。它使执法机构能够获得及时和准确的情报,因此警方可以更快速、更准确地部署资源来应对犯罪,并主动预防犯罪。该平台由数据驱动,包括社区保护和参与机会,以帮助改善警民关系。

打击罪犯

Forrester 首席分析师 Kjell Carlsson 指出,人工智能和其他先进技术在执法领域的足迹不断扩大,这凸显了机器以及个人用户数据数量的巨大增长。

他说:“无论是通过移动设备、社交媒体还是我们在移动设备上使用的应用程序,我们都能轻易地泄露出所有这些信息,将其与经济实惠、功能丰富的摄像头相结合,并加入一个可扩展并可管理多种设备(如智能手机、平板电脑和台式机)的软件堆栈,可以让执法变得比以往任何时候都更加容易”。

 

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