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”。
