英国正在试用一种机器学习算法的概念验证，该算法能够及早发现并评估警队内部存在的问题，从而在问题影响公众之前就加以解决。据报道， 。
迄今为止，负责检查英格兰和威尔士警察部队的皇家警察和消防救援服务督察局 (HMICFRS) 一直依靠“PEEL”评估来确保警察发挥出最佳水平。.
英国的PEEL框架存在时效性问题
PEEL 代表警务效能 (Police Effectiveness)、效率 (Efficiency) 和合法性 (Legitimpacy)。本质上，它衡量的是警方破案和维护公众安全的能力。它还有助于检验警方是否合理利用资源，以及是否赢得了公众的信任和信心。.
自 2014 年以来，该框架一直被用于对英格兰和威尔士的 43 个警察部队进行评级。在其中一个案例中，英国皇家警察监察局 (HMICFRS) 通过 PEEL 评估发现斯塔福德郡警察在应对公众、调查犯罪以及管理罪犯和嫌疑人方面的能力“不足”。
虽然 PEEL 模型有效，但它存在时效性问题。.
英国皇家警察监察局（HMICFRS）的督察员通过审查数据、观察警员工作，甚至与公众和警务人员交谈来进行这些评估。根据他们的调查结果，他们会对各警队进行评级。.
该程序意味着英国皇家警察监察局（HMICFRS）只能被动应对问题，而无法主动预防。因此，当警队内部发现严重问题时，其影响可能已经扩散或波及公众。.
英国皇家警察监察局将使用人工智能对警察进行评级
英国皇家警察监察局 (HMICFRS) 与加速能力环境 (ACE) 以及伦敦数据公司合作开发了机器学习算法。HMICFRS 洞察组合总监 Jacquie Hayes 表示，该算法得出的结论与他们的检查过程“非常相似”，但速度更快，因此能够使社区更安全。.
该人工智能算法的开发历时约八周。它使用了来自999报警电话、内政部和国家统计局的公开数据。报告显示，该工具在约60%的案例中准确预测了警力的PEEL等级。.
就目前来看，人工智能似乎将成为英格兰和威尔士警察部队未来评级和检查程序的核心组成部分。.
目前，该人工智能算法仅针对PEEL评估问题之一进行训练，即警力侦破犯罪的能力。然而，英国皇家警察监察局（HMICFRS）计划在未来18个月内将该工具扩展到PEEL评估的其他问题，并将其部署到实际系统中以及整体检查流程中。.
“我们现在正在探索如何更好地利用我们收集的数据，以及我们可以将这项工作扩展到哪些其他 PEEL 问题上，”海耶斯说。.
海耶斯强调，该工具的推出并不意味着检查团队将被取代。然而，他们计划在应用方面对其进行诸多拓展，包括将其推广到消防救援部门。.
“消防救援也在考虑之列——但清单很长，因为我们想利用它做很多事情，”海耶斯补充道。“人工智能无法取代我们的检查团队，但我们当然可以思考这对我们的检查方式意味着什么，我认为这将对此产生影响。”
