近年来，人工智能(AI)在政府行政领域的应用持续扩大。在美国移民体系中，这一变化已不再停留在概念层面。
根据美国国土安全部公开发布的人工智能应用清单，美国公民及移民服务局已经在移民申请处理与审查流程中，实际部署并持续开发多项 AI 和机器学习系统。
source:美国国土安全部官网
这些系统并不直接“替代”移民官作出裁决，但正在以不同程度介入移民申请的材料处理、信息呈现、风险提示与审查重点判断。这一趋势，正在悄然改变移民审理的运行方式。
已部署的AI系统：以“提速”和“规范化”为核心
从DHS官方披露的信息来看，目前已经部署的 AI 系统，主要集中在流程支持与效率提升层面。
证据分类器
USCIS在其电子移民系统（ELIS）中使用了基于机器学习的，可自动识别并标注申请人上传的文件类型，如护照页、身份文件、雇佣证明、财务材料等。
AI的介入，使申请材料在进入人工审查前，已被系统化整理并添加标签，有助于提升案件处理效率和一致性，加快审理进度。
生物信息采集/验证/质量提升工具
• 通过 myUSCIS 进行 ELIS 卡照片验证，用于检查身份证照片是否符合要求。
• 通过 IDENT 进行 USCIS 人脸识别，可在线完成身份验证，减少前往申请支持中心的需要，提升处理效率，并及早发现身份冲突，确保信息完整性。
• 通过生物识别录入工具进行指纹质量评估，以确保采集的数据足够清晰，避免因质量问题被退回或要求重采。
表格的智能文档处理
针对 I-539（延长/更改非移民身份）表格，对各类文件进行识别、分类，并按不同文件类型生成独立的影像文件。
例如，USCIS表格、结婚证、护照、银行对账单等将被识别并作为单独的图像存储在内容管理系统（CMS 或电子移民系统 (ELIS)）中，并作为 I-539 福利申请的辅助文档进行链接。
以人为中心的身份服务去重模型(PCIS)
去重模型从多个源系统中提取以个人为核心的数据，用于模型训练和评估。数据涵盖个人身份信息（如姓名、出生日期、外国人登记号码、社会安全号码、护照号码等）以及用于模型训练和匹配的生物识别特征（如指纹 ID、眼睛颜色、头发颜色、身高、体重等）。
对分散在不同记录系统中的个人信息进行解析、关联和去重，从而构建完整、统一的个人画像。借助机器学习技术，模型可在高度置信的基础上识别哪些案件管理记录属于同一人,整合个人的完整移民历史。
培训移民官员的大语言模型
USCIS 也利用大语言模型（LLM）的 AI 系统培训移民审核人员，加强官员对政策细则、法律变化的理解，从而 提升审查准确性。
总体来看，这一阶段的 AI 更多扮演的是“高级行政助理”角色：
不作实质判断，但显著影响审理节奏和材料呈现方式。
正在部署的AI系统：开始进入“审查辅助”层面
欺诈检测和国家安全数据系统
USCIS旗下的欺诈侦测与国家安全部门 (FDNS)正在推进新一代数据分析系统 (FDNS-DS NexGen)。
原系统作用：欺诈检测和国家安全数据系统 (FDNS-DS)，用于记录、跟踪和管理与涉嫌或已确认存在欺诈、公共安全或国家安全问题的移民申请、请愿或请求相关的筛选流程，并识别可能损害合法移民系统完整性的漏洞。
新的升级系统将利用来自其他应用程序的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 数据来辅助调查工作、提高案件调查优先级排序能力并发现和识别拥有多个身份的人，有助于开展更全面的调查。
需要强调的是，这类系统并不自动作出拒绝决定，但会影响案件是否被标记为“需进一步审查”，并可能增加补件(RFE)或深入核查的概率。
AI 翻译
USCIS 也在测试 AI 文本分析和翻译工具，以快速准确地翻译文件并提供实时口译服务，从而提升移民服务的沟通和处理效率。
从“独立案件”到“人本位”的审查视角
据律师事务所 Mayer Brown 的分析，AI 的引入正在推动 USCIS 从单一案件审核，转向更偏向 “人本位”的整体分析模式。
AI可以辅助审理官对申请人历史记录、过往申请、信息一致性进行综合比对，而不仅限于当前表格。
移民不能仅仅被视为一系列独立的、一次性的交易。移民流程正变得越来越全面，需要更完整地了解一个人的经历。移民流程以及相关问题，例如个人的背景、犯罪记录、纳税情况等等，现在都更加相互交织、相互影响。提交的材料彼此关联，环环相扣。当整个过程前后吻合时，流程往往会更加顺利。
专业移民服务在 AI 时代反而更重要
AI会提升审核效率，会标记风险，但针对每一个个案，审理的速度可能仍然会有快有慢。
在实践中，决定案件成败的核心筹码依然是：精准的材料策略、严丝合缝的逻辑闭环以及前瞻性的风险预判。 这正是专业移民服务的核心价值。
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