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Boa prática Importada

O Departamento de Alfândegas da Malásia Associa Scanners de IA a um Recorde de RM1,88 Mil Milhões em Apreensões

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Evidência: Observacional / pré-pós Top 83% 40/100 · Pergunte a Evidence Copilot sobre esta prática

A JKDM implementou 134 máquinas de digitalização equipadas com IA em postos fronteiriços em 2025, ano em que as apreensões de bens contrabandeados e sonegados aumentaram 15,3% para um recorde de RM1,88 mil milhões em 7.097 casos — embora as alegações de exatidão da própria agência sejam autorreportadas.

134
Máquinas de digitalização com IA implementadas
1.88 billion RM
Valor das apreensões em 2025 (2025)
7,097
Casos de apreensão em 2025 (2025)
1.63 billion RM
Valor das apreensões em 2024 (2024)
15.33 %
Aumento homólogo das apreensões
52.92 million RM
Apreensão de chips de IA no KLIA (June 2026)
65
Agentes formados em deteção comportamental
O Departamento de Alfândegas da Malásia Associa Scanners de IA a um Recorde de RM1,88 Mil Milhões em Apreensões

Detalhes

Maturidade
Em expansão
Promotor
Jabatan Kastam Diraja Malaysia (Royal Malaysian Customs Department, JKDM)
Período
2025
Palavras-chave
customs, border security, smuggling detection, computer-vision scanning

Contexto

O Departamento Real de Alfândegas da Malásia (JKDM) implementou máquinas de digitalização com reconhecimento de imagem baseado em IA em postos fronteiriços, associadas a uma iniciativa de deteção comportamental de “Programação Neurolinguística” para sinalizar viajantes suspeitos.

Objetivos

Aumentar a deteção de mercadorias contrabandeadas e sujeitas a evasão de direitos aduaneiros nas fronteiras e pontos de entrada.

Atividades

134 máquinas de digitalização identificam as mercadorias digitalizadas em 20 a 30 segundos, enquanto 65 agentes formados aplicam técnicas de deteção comportamental junto dos scanners.

Resultados

As apreensões de mercadorias contrabandeadas e sujeitas a evasão de direitos em 2025 atingiram RM1,88 mil milhões em 7.097 casos, um aumento de 15,33% face aos RM1,63 mil milhões em 7.215 casos de 2024; as maiores categorias foram cigarros (RM497,27 milhões) e drogas (RM490,75 milhões), e uma operação separada em junho de 2026 no Aeroporto Internacional de Kuala Lumpur interceptou um carregamento de RM52,92 milhões de chips de servidores de IA mal declarados.

Conclusões

Estes números, e a alegação do JKDM de “100% de precisão” dos scanners, são auto-reportados pelo departamento através dos media estatais e não foram auditados de forma independente; o aumento das apreensões não pode ser atribuído exclusivamente aos scanners de IA, uma vez que coincide com operações de fiscalização mais amplas.

Implementação
Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€)
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos)
Equipa e competências
65 officers trained in Neuro-Linguistic Programming behavioural detection, JKDM checkpoint scanning operators

Condições de sucesso

  • Combining AI scanners with trained human behavioural detection
  • Deployment across border checkpoints and entry points nationwide

Modos de falha comuns

  • JKDM's '100% accuracy' claim is a self-reported departmental assertion, not an independently verified metric
  • Seizure increases cannot be isolated from wider, concurrent enforcement operations

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

Implementa esta prática? Reivindique-a — implementadores verificados obtêm um contacto público na página e podem propor correções.

Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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