随着个人生成的数据量及其种类不断增加，警方需要有效的自动化方法来跟上步伐。物联网、人工智能和机器人技术解决方案正在为数据驱动的精准执法铺平道路。各地的执法人员继续增加人工智能的用例，以使用以前可能无法获得的数据源来减少或预防犯罪。近几个月来，世界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打击犯罪。其中包括：一名法官使用来自加利福尼亚州一名谋杀案受害者的FitBit数据来起诉她被指控的凶手，这并不是第一次使用运动设备数据来帮助进行法律诉讼。各个城市的警察正在测试预测分析，使用收集到的犯罪统计数据来预测未来可能发生犯罪的地点和时间。在南非的一个野生动物园，围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视和公民服务的“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。该设备还使用面部识别来识别公民身份和记录通话。亨廷顿公园警察局部署了KnightscopeK5自主安全机器人，报告称犯罪报告减少了46%。技术还以其他方式帮助警察部队——机器学习可以智能地分析大量数据。面部识别技术可帮助警方识别人群中的不良行为者。区块链技术被认为是一种几乎可以消除洗钱或欺诈的预防工具。用于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，这是一个端到端的精确警务平台，具有枪击检测和绘图功能，以及案件调查管理工具和巡逻计划自动化，以及法医服务。帮助美国地方、州和联邦执法部门应对、调查和预防犯罪。目前在美国100多个城市使用。该技术套件体现了公司“精准警务”的理念。它使执法机构能够及时、准确地获取情报，使警方能够更快速、更准确地调配资源，应对犯罪并积极预防犯罪。该平台是数据驱动的，包括社区保护和参与机会，以帮助改善警民关系。Forrester首席分析师KjellCarlsson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，突显了机器和个人用户数据量的巨大增长。“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，我们都可以轻松泄露所有这些信息，将其与经济实惠、功能丰富的相机相结合，并添加一个可扩展和管理的软件堆栈智能手机、平板电脑和台式机等多种设备可以使执法比以往任何时候都更加容易。”
