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AI在加拿大移民审理中的应用自2018年进入公众视野，不仅直接影响着申请人更在一定程度上决定着我们这些从业者的未来。“敌人”在“暗处”而我们在明处，了解IRCC的宏观计划和必要的实施细则是十分必要的事情，否则，你可能已经错过了很多已经发生的事实。
基于ZING有限的阅读和研究，我们在这里只列举与中国申请人相关的应用。其他国家和地区，移民局有诸多类似的程序可类比。
1. CAN+ 优先/快速处理程序，适用于在过去10年内曾拥有过加拿大或美国签证的申请人 加拿大签证批复不仅快，获批率也高。(Non-AI)
2. CANDO 同样是类似的优先/快速审理通道，适用于在美国境内已有合法身份的特定国籍的申请人，加拿大签证批复不仅快，获批率也高。(Non-AI)
3. Chinook为学签批量预审程序，技术仍在改进，细节请参考之前的文章 （AI debatable）
4. TRV Triage System旅游签快速“分诊”系统，技术已相对成熟。由系统负责资质审查，low-risk案件自动获批，中/高复杂案件推送至移民官进行资质审理。人工负责所有背景调查和安全检查，最终结果必须由移民官给出（AI）
AI的其他领域的使用早已见怪不怪，但是由于移民申请是一项极其复杂和高度个性化的申请，AI的应用仍处在探索阶段。那么如何通过有效的监管、测试和立法去保证审理的公正平等、数据安全、个人隐私的保护等诸多问题，前方的路还不清晰，而我们每位参与者也将见证它的成长。
Let's down to the earth.....AI的核心是基于移民官的历史决策，通过大数据学习和设定规则去处理未来的申请，从而大幅度提高有效性。我们猜不到所有可以使得申请划分到“low risk”的规则，但是上述正在实施的举措中发现一些规律：
1. 美国签证/身份在加拿大的任何签证/移民类的申请起到非常关键的作用。同样的概念可在一定程度上延伸到和加拿大关系甚好的五眼联盟国家。
2. 拒签史绝对是一个Red Flag，申请人与快速审理通道无缘，必须接受人工审查。如果移民官知道进入人工通道的案子是“复杂”的，那么谁可以保证移民官可以摒除所有人为偏见？所以，从第一个申请开始，不论DIY还是找专业代理，都要做到最好，避免无谓的拒签。
3. 移民数据不一致。数据的discrepency check是简单的一步，你的学历、工作岗位、家庭成员、婚姻状况等如果出现明显偏差，第一时间就会被监测到。我们不确定social media的数据是否列入检查范围（我相信会的），Linkedin，Twitter，Facebook...whatever you name it...在当下，我们活在多维的空间。
以上为浅显之见，仅供参考。
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