隨著個人生成數據的數量及其種類的不斷增加，警方需要有效的自動化方法來跟上步伐。物聯網、人工智能和機器人解決方案正在為數據驅動的精準執法鋪平道路。

各地的執法官員繼續增加人工智能用例，以利用以前可能無法獲取的數據源來減少或預防犯罪。最近幾個月，全球各地的執法機構部署了各種人工智能解決方案，以利用物聯網數據源來打擊犯罪。這些包括：

• 法官利用來自加利福尼亞州一名謀殺案受害者的FitBit數據對其所謂的兇手提出指控，這不是第一次使用運動設備數據來幫助提起法律訴訟。
• 不同城市的警方正在測試預測分析，利用收集的犯罪統計數據來預測未來犯罪可能發生的地點和時間。
• 在南非的一個野生動物園，柵欄和動物身上的無線傳感器通過網絡發送警報，以減少和消除偷獵行為。

迪拜警方推出了一款用于監控和市民服務的“機器人警察”。除了語音響應功能外，機器人警察的觸摸屏還可以讓市民支付交通罰款。該裝置還使用面部識別來識別市民并記錄通話。

亨廷頓公園(Huntington Park)市警察局部署了 Knightscope K5 自主安全機器人，并稱犯罪報告減少了 46%。

技術還在以其他方式幫助警察部隊——機器學習智能地分析海量數據。面部識別技術有助于警察在人群中識別不良行為人。區塊鏈技術被認為是防范工具，幾乎可以消除洗錢或欺詐。

有效警務的精確數據

使用技術打擊犯罪的一個解決方案是 ShotSpotter，這是一種端到端的精確警務平臺，具有槍聲檢測和繪圖功能，以及案件調查管理工具和巡邏規劃自動化以及法醫服務功能，以幫助美國地方、州和聯邦執法部門應對、調查和阻止犯罪。它目前在100多個美國城市使用。

該技術套件體現了該公司的“精準警務”理念。它使執法機構能夠獲得及時和準確的情報，因此警方可以更快速、更準確地部署資源來應對犯罪，并主動預防犯罪。該平臺由數據驅動，包括社區保護和參與機會，以幫助改善警民關系。

打擊罪犯

Forrester 首席分析師 Kjell Carlsson 指出，人工智能和其他先進技術在執法領域的足跡不斷擴大，這凸顯了機器以及個人用戶數據數量的巨大增長。

他說：“無論是通過移動設備、社交媒體還是我們在移動設備上使用的應用程序，我們都能輕易地泄露出所有這些信息，將其與經濟實惠、功能豐富的攝像頭相結合，并加入一個可擴展并可管理多種設備(如智能手機、平板電腦和臺式機)的軟件堆棧，可以讓執法變得比以往任何時候都更加容易”。