В останні роки Україна робить значні кроки щодо застосування сучасних технологій для забезпечення правопорядку.

Однією з ключових областей, що сприяють боротьбі зі злочинністю, зазначає експерт у галузі інформаційних технологій та безпеки Євген Шевцов, є Data Science.

«Застосування Data Science у поліцейській практиці включає використання великих даних, алгоритмів машинного навчання та аналітичних інструментів для прогнозування та запобігання злочинам, аналізу кримінальних даних та оптимізації ресурсів. В Україні такі технології починають впроваджуватись як на національному, так і на регіональному рівнях», – каже Євген Шевцов.

За його словами, одним із основних напрямків використання Data Science у поліції є прогнозування злочинів. Це дозволяє правоохоронним органам передбачати, коли і де з ймовірністю можуть статися злочини. Використовуючи історичні дані про злочини, демографічні дані та інші релевантні фактори, алгоритми машинного навчання можуть виявляти закономірності та тенденції.

Наприклад, у Києві було розроблено систему, яка аналізує дані про попередні злочини, щоб визначити «гарячі точки» — райони з підвищеною кримінальною активністю. Це дозволяє поліції більш ефективно розподіляти патрулі, запобігаючи злочинам ще до їх скоєння.

«Ще однією важливою сферою застосування Data Science є аналіз кримінальних даних. За допомогою інструментів аналізу даних, таких як кластеризація та класифікація, поліція може виявляти зв'язки між різними злочинами, що допомагає у розслідуваннях. Наприклад, аналіз мережевих структур дозволяє виявляти кримінальні групи та їх учасників», – каже експерт Євген Шевцов.

В Одесі було впроваджено систему, яка використовує алгоритми для аналізу телефонних дзвінків та повідомлень, що допомагає виявляти та відстежувати діяльність організованих злочинних угруповань. Це значно прискорює процес розслідування та дозволяє зосередитись на найбільш небезпечних злочинцях.

Data Science також допомагає поліції оптимізувати використання ресурсів. Аналіз даних про завантаженість поліцейських дільниць, час реагування на виклики та ефективність різних підрозділів дозволяє приймати обґрунтовані рішення про розподіл персоналу та засобів. Це підвищує загальну ефективність роботи поліції та скорочує час реагування на події.

У Дніпрі було впроваджено систему, яка аналізує дані про патрулі та виклики, щоб оптимізувати маршрути поліцейських автомобілів. Це дозволило значно скоротити час прибуття поліції на місце події та покращити якість обслуговування населення.

За словами Євгена Шевцова, ще один приклад – використання аналітичних інструментів для боротьби з кіберзлочинністю. В Україні, як і в інших країнах, зростає кількість кіберзлочинів. Data Science допомагає відстежувати та аналізувати діяльність хакерів, виявляти вразливості у системах безпеки та запобігати атакам. Національна поліція України активно співпрацює з кіберцентрами та використовує передові технології для захисту від кіберзагроз.

Незважаючи на очевидні переваги, впровадження Data Science у роботу поліції стикається із низкою проблем. Однією з них є нестача кваліфікованих фахівців. Робота з великими даними та алгоритмами машинного навчання потребує специфічних навичок, якими володіє обмежена кількість правоохоронців.

Проте перспективи використання Data Science у боротьбі зі злочинністю в Україні залишаються вельми обнадійливими. З розвитком технологій та підвищенням кваліфікації співробітників поліції ефективність застосування аналітичних інструментів буде тільки зростати. Важливо продовжувати інвестувати в навчання та розробку нових технологій, а також співпрацювати з міжнародними партнерами для обміну досвідом та найкращими практиками.

ІА "Вголос": НОВИНИ