构建“基于AI的欠费车辆分布地图”
对冒用名义车辆等的查处效果有望提升
京畿道龙仁市将利用人工智能（AI）技术，查处长期拖欠汽车税和罚款等的惯性欠费车辆。
龙仁市13日表示，为了提高对冒用他人名义登记车辆（俗称“黑户车”）等的查处效率，将全面引入结合AI和大数据的“AI欠费车辆出现场所地图”查处体系。
这是基于这样一种判断：对于登记地址与车辆实际位置不同的黑户车，沿用以登记地址为基础的传统查处系统难以实现高效监管。
新引入的系统会将违章停车抓拍摄像头的取证数据进行大数据分析，并利用ChatGPT技术，在地图上标示出名义被盗用车辆或惯性欠费车辆经常出现的位置。
利用这一系统，可以掌握车辆的实际行驶路线，而非登记地址，在出现场所频度较高的区域投放人力开展查处。实际上，市政府今年截至8月通过试点运行，对310处已查获欠费车辆的摄像头数据进行分析并开展试验性查处，结果将原本需要6小时才能完成的7辆车辆号牌扣押工作，缩短至1小时30分内完成。
市政府将在年内先开展试点项目，自明年1月起正式推进该项目。特别是市政府计划通过每月更新数据、刷新地图，构建可持续的查处系统。
查处对象为拖欠汽车税及违章停车罚款金额在30万韩元以上的车辆。尤其是将重点查处已被下达停驶命令、疑似名义被盗用的车辆，以及以已注销企业或死亡人员名义登记、实际追踪困难的惯性欠费车辆。
市政府有关负责人表示：“通过基于AI的出现场所地图，不再是随机查处，而是可以进行以数据为中心的精确查处”，并称“随着系统的引入，不仅有望提高查处成功率，还有助于保护市民免受非法车辆带来的安全威胁”。
截至7月，龙仁地区欠费车辆共8086辆，欠费金额高达60亿韩元。
本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。
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