Por que a revisão manual de imagens falha em escala empresarial e o que fazer em vez disso

Não é de surpreender que empresas e marcas com milhares de usuários fiquem sobrecarregadas com imagens de faturas e recibos. Porque elas precisam verificar a autenticidade antes de reembolsar ou desembolsar seus clientes.

No entanto, ter que revisar cada imagem manualmente é desgastante, especialmente porque algumas dessas imagens foram geradas por IA, enganando até mesmo os revisores manuais mais detalhados.

Em um caso em que uma dúzia ou mais de recibos falsos passem pela revisão manual, isso pode custar milhares de dólares à sua empresa.

Então, qual é a melhor solução para isso? É um detector de imagens com IA empresarial.

Vamos ver os detalhes abaixo.

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Principais conclusões

• A revisão manual de imagens (MIR) cria gargalos operacionais enormes porque os seres humanos só podem processar algumas centenas de imagens por hora, enquanto as empresas geralmente lidam com dezenas de milhares diariamente.

• O dimensionamento de equipes manuais é financeiramente insustentável devido aos altos custos de contratação e treinamento, combinados com o risco de “diminuição da vigilância”, em que a precisão humana cai significativamente após apenas 30 minutos.

• Confiar apenas em seres humanos expõe as empresas a fraudes maciças, pois os sofisticados deepfakes e recibos falsos gerados por IA podem facilmente enganar até mesmo os revisores manuais mais detalhados.

• A falha em automatizar a moderação de imagens leva a sérios riscos comerciais, incluindo multas regulatórias de vários milhões de dólares, abandono de anunciantes devido a problemas de segurança da marca e alto nível de desgaste dos funcionários.

• O TruthScan oferece uma alternativa escalável usando IA para processar imagens em menos de dois segundos com uma taxa de precisão de 99%, permitindo que as empresas lidem com fluxos de trabalho de alto volume sem o atraso da revisão manual.

• Com a integração de uma ferramenta de alto desempenho como o TruthScan, as empresas podem automatizar a detecção de rotina e poupar o conhecimento humano para os casos mais complexos e recursos diferenciados.

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O que é revisão manual de imagens em ambientes corporativos?

A revisão manual de imagens (MIR) em ambientes corporativos é um processo de segurança conduzido por humanos, por meio do qual analistas humanos avaliam ativos visuais em relação a políticas organizacionais formais, requisitos normativos e níveis de tolerância a riscos.

Por meio dessa análise, os revisores podem decidir fazer uma das seguintes ações:

• Validar, 
• Bandeira, 
• Rejeitar, ou 
• Escalar o conteúdo.

No caso da revisão manual de imagens, ela se concentra principalmente na filtragem de imagens inadequadas conteúdo gerado pelo usuário, A empresa tem o direito de manter o controle de suas operações, validar a conformidade, proteger a integridade da marca e reduzir os riscos legais e de reputação.

No entanto, a revisão manual cria gargalos, reduzindo a eficiência de sua empresa e, portanto, interrompendo os esforços de expansão.

Por que a revisão manual de imagens não funciona em grande escala

A revisão manual de imagens é indispensável para situações de alto risco em empresas que precisam examinar cuidadosamente recibos fraudulentos.

Infelizmente, a revisão manual não foi criada para ser dimensionada à medida que o volume de processamento de imagens aumenta. Nesse ponto, as empresas enfrentam um gargalo insustentável. 

Então, um sistema que costumava funcionar para dezenas de revisões de imagens por semana começa a falhar catastroficamente quando as equipes precisam revisar milhares de imagens diariamente.

Isso é o que acontece em escala:

1. Os revisores humanos só conseguem processar cerca de 100 a 300 imagens por hora, e isso é ser generoso. Em escala empresarial, você recebe mais de 10.000 imagens todos os dias. Nesse caso, você precisaria de centenas de revisores em tempo integral, o que seria uma carga operacional insustentável. Na verdade, com menos revisores, suas filas de revisão crescem mais rapidamente do que a sua equipe pode suportar, criando atrasos que podem se estender de horas a dias ou até semanas.
   
2. O treinamento de um novo revisor humano leva semanas, e isso aumenta o custo geral quando você precisa contratar, treinar e manter os funcionários.
   
3. Os revisores humanos não são perfeitos e são propensos a cometer erros. Esses erros aumentam à medida que eles se cansam de serem bombardeados com centenas de imagens diariamente. O mesmo analista pode aprovar uma imagem em um dia e rejeitar outra semelhante no dia seguinte. Portanto, em escala, a fadiga de um revisor levará a decisões inconsistentes e a desvios de conformidade.
   
4. Embora o toque humano seja importante para avaliações de risco, confiar apenas em humanos pode impedir que o sistema de detecção de imagens com IA da sua empresa capture metadados e padrões que poderiam treiná-lo melhor. Isso fará com que você fique preso a uma dependência manual dispendiosa.
   
5. Além disso, a IA generativa piorou as coisas para as empresas. Desde 2023, Deepfakes gerados por IA exigiram uma revisão muito mais lenta e cuidadosa. Caso contrário, isso poderia custar de milhares a milhões de dólares, como ocorreu com um funcionário do setor financeiro do escritório da Arup em Hong Kong. Esse funcionário foi induzido a transferir $25 milhões para fraudadores devido a um vídeo deepfake em 2024.
   
6. As empresas que têm mais de 50 revisores manuais correm o risco de reduzir as taxas de coordenação e concordância entre as equipes. Nesse ponto, você começa a considerar o desvio de política como um grande risco de conformidade.

Principais limitações da revisão manual de imagens

Sem dúvida, os revisores humanos são essenciais para compreender as nuances culturais e o contexto. No entanto, observamos que a velocidade do upload de dados, combinada com as limitações fisiológicas do cérebro humano, não pode ser ampliada.

Isso cria as seguintes limitações para sua empresa:

1. Incapacidade de escalonar com o volume

Em geral, para analisar o dobro de imagens, você precisa do dobro de humanos. Esse modelo não funciona com o peso do tráfego moderno da Internet.

Tomemos o Instagram como um exemplo importante. Somente seus usuários carregam mais de 95 milhões de fotos e vídeos por dia. E quando olhamos para o YouTube, seus criadores também carregam 500 horas de vídeo a cada minuto.

Com base nesses dados, uma equipe de 10.000 revisores manuais trabalhando sem parar não pode revisar fisicamente cada parte do conteúdo com eficiência de 100%.

Isso exigiu a dependência de configurações de pós-moderação que permitem que o conteúdo prejudicial permaneça ativo por períodos mais longos antes de ser abordado.

2. Diminuição da vigilância e taxas de erro

Os seres humanos são evolutivamente mal equipados para a varredura visual manual repetitiva e de alta velocidade. A psicologia cognitiva até se refere a isso como a diminuição da vigilância.

Trata-se de um rápido declínio na capacidade de detectar sinais ao longo do tempo.

Além disso, pesquisas indicam que a capacidade de um revisor de detectar erros com precisão cai significativamente após 15 a 30 minutos de monitoramento contínuo.

Tudo isso culmina em fadiga cognitiva que reduz a eficiência.

3. Impacto na saúde mental

Facebook concordou em pagar $52 milhões em um acordo de 2020 para moderadores de conteúdo que desenvolveram PTSD durante o trabalho.

Esse caso é um dos muitos que comprovam que os revisores manuais, especialmente aqueles que frequentemente visualizam conteúdo que inclui violência, exploração infantil e pornografia, podem enfrentar um alto nível de esgotamento e trauma psicológico que degrada a qualidade da revisão e custa dinheiro à empresa.

4. Falta de resposta em tempo real

A revisão manual em escala empresarial não pode funcionar para respostas em tempo real. A falha aparece no momento em que um humano retira uma imagem de uma fila para análise.

No momento em que o ser humano toma uma decisão, o conteúdo pode já ter sido visualizado por milhares de usuários.

Um exemplo é o ataque de Christchurch em 2019, que foi transmitido ao vivo. O transmissão de vídeo ao vivo foi visualizado 4.000 vezes e compartilhado novamente a uma taxa de um por segundo antes de ser retirado pela equipe de moderação de conteúdo.

Evidentemente, as filas de revisão manual simplesmente não conseguem ser rápidas o suficiente para interromper a viralidade de produtos nocivos e Imagens geradas por IA quando entram no ecossistema.

5. Restrições de treinamento e especialização

Muitos domínios de revisão de imagens dependem de pessoal altamente treinado. Os pipelines de treinamento são longos e a falta de pessoal é comum. Na prática, isso torna a revisão puramente manual difícil de ser mantida em escala.

Os riscos comerciais e de conformidade de se confiar na revisão manual

Embora as limitações operacionais da revisão manual criem gargalos, a revisão manual que não detecta conteúdo nocivo ou que o detecta muito lentamente pode levar às seguintes consequências:

Penalidades regulatórias

Os governos estão passando da autorregulamentação para estruturas legais rígidas para empresas que lidam com conteúdo visual.

Por exemplo, no Lei de Serviços Digitais da União Europeia (DSA), Em 2009, as Very Large Online Platforms (VLOPs) enfrentarão multas de até 6% de seu faturamento global anual por não combaterem adequadamente o conteúdo ilegal.

Você pode imaginar que, para uma empresa do porte da Meta, isso representa bilhões de dólares. Como resultado, a revisão manual é muito lenta e porosa para garantir os níveis de conformidade exigidos pelas novas leis.

Segurança da marca

Uma marca que não consegue manter imagens e conteúdos nocivos à distância também enfrenta desafios por parte dos anunciantes. Os anunciantes estão começando a ter tolerância zero para que suas marcas apareçam ao lado de imagens NSFW, de ódio ou Slop de IA.

De acordo com um estudo realizado em 2024 pela Interactive Advertising Bureau (IAB) e Integral Ad Science (IAS), Em relação ao conteúdo censurável, é provável que 51% dos consumidores deixem de usar uma marca que apareça perto de conteúdo censurável.

Em vista disso, a revisão manual não tem os recursos de metadados e contexto para garantir a segurança da marca em grande escala. Isso pode levar à perda imediata de receita quando ocorrem erros.

Violações de privacidade de dados

A revisão manual também exige que os usuários enviem suas imagens, que muitas vezes também podem ser imagens privadas ou confidenciais. 

Às vezes, centros de terceirização de processos de negócios (BPO) de terceiros ou funcionários internos têm acesso a esses dados brutos do usuário. Se não forem gerenciados adequadamente, os revisores manuais humanos podem se tornar a fonte de uma grande violação de dados e de violações de privacidade.

Lucro insustentável

À medida que sua plataforma empresarial se expande, você espera obter mais lucros.

No entanto, quando o custo da revisão manual cresce na mesma proporção que a receita ou mais rapidamente, isso impedirá que sua empresa obtenha o lucro que uma plataforma de moderação de imagens com IA geralmente proporciona.

Migração de usuários e toxicidade para a comunidade

Gartner previu que, até 2025, 50% das empresas terão que gerenciar uma “crise de marca” relacionada à toxicidade em suas plataformas, afetando diretamente as taxas de retenção de usuários.

Isso tem se tornado cada vez mais frequente, com usuários de plataformas como X e TikTok pressionando por uma melhor aplicação das diretrizes da comunidade.

Isso aumentará a apatia do usuário se as empresas continuarem confiando na revisão manual, pois as filas de revisão ficarão cheias e o conteúdo prejudicial permanecerá on-line por mais tempo. Essa toxicidade degrada a experiência do usuário, fazendo com que ele abandone a plataforma em favor de concorrentes mais seguros.

Por que as empresas estão migrando para a moderação automatizada de imagens

Para os líderes empresariais, a mudança para a detecção automatizada de riscos de imagem é uma questão de sobrevivência.

Quando você está lidando com milhões de recibos carregados como uma organização de comércio eletrônico, Se você não tiver um recibo falso, precisará de um detector de recibos falsos para manter tudo sob controle.

Esses são os motivos pelos quais as empresas estão mudando:

1. A IA oferece consistência determinística. Se você alimentar o modelo com a mesma imagem na terça-feira e na segunda-feira, obterá o mesmo resultado. Essa estabilidade é necessária para aplicar diretrizes claras da comunidade e manter a confiança dos anunciantes.
   
2. Para categorias com conteúdo visual perturbador, como automutilação ou violência, a exposição constante pode afetar os revisores humanos. Ao automatizar a detecção de spam e violência óbvios, os moderadores humanos são liberados da detecção traumática para lidar com recursos complexos.
   
3. Os modelos automatizados processam imagens em milissegundos. Portanto, ao integrar Detecção de imagens por IA, Com a detecção em tempo real, as empresas podem oferecer detecção em tempo real. Esse imediatismo aumenta a retenção de usuários e as taxas de conversão.
   
4. A revisão manual é cara em escala e prejudica os lucros. No entanto, com a automação, as empresas podem eliminar os atrasos, acabar com a fadiga humana, otimizar a moderação de imagens para diferentes locais e obter facilmente um retorno sobre o investimento.
   
5. A moderação automatizada pode gerar registros estruturados, pontuações de modelos, registros de data e hora, substituições de revisores e trilhas de decisão. Isso facilita muito o suporte à conformidade, à garantia de qualidade interna e aos relatórios de clientes, em vez de depender de anotações manuais dispersas.

O que fazer em vez disso: Uma abordagem escalável orientada por IA

A alternativa ao exército de humanos que revisam manualmente cada imagem não é remover totalmente os humanos.

Você precisa ver a IA como um ajudante no processo de moderação e utilizar Verificador de imagem AI para lidar com o processo de detecção, tornando-o mais rápido, mais dimensionável e significativamente menos propenso a erros humanos.

Use a análise automatizada de imagens como a primeira linha de defesa

Os sistemas de imagem automatizados mais duráveis não pedem que os humanos analisem tudo. Você pode configurar a IA para lidar antecipadamente com decisões de alto volume e alta confiança.

Uma primeira linha de defesa prática é a seguinte:

• Execute cada imagem por meio de classificação automatizada no upload para detectar as principais categorias de políticas.
• Classifique as imagens com base em limites de confiança, como permissão automática, bloqueio automático e escalonamento para revisão humana.
• Use um fluxo de trabalho humano no circuito para casos extremos e garantia de qualidade.
• Alimente os resultados dos avaliadores com dados de treinamento e ajuste de limites para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
• Trate a moderação como um recurso operacional e não como um recurso único que você desativa depois de algum tempo.
• Adicione proteções para táticas de evasão que os usuários podem usar para contornar o sistema. Além disso, sempre atualize seus sistemas em casos de mudanças rápidas de política e produtos de geração de imagens de IA melhores.

Como o TruthScan resolve a revisão de imagens em escala empresarial

Atualmente, as organizações enfrentam uma explosão de imagens geradas e manipuladas por IA, desde recibos enviados por clientes e verificação de identidade até conteúdo de mídia social.

A revisão manual é impossível em tal escala, e a sofisticação do Geradores de imagens de IA como DALL-E e Midjourney tornam a revisão manual pouco confiável.

TruthScan oferece às empresas uma saída com uma taxa de detecção precisa de 97,5% para imagens de Midjourney e 96,71% para imagens de DALL-E. Além disso, as comparações independentes mostram uma taxa de correção de 99%.

Esses resultados reforçaram a posição do TruthScan como uma plataforma abrangente de moderação de imagens com IA de nível empresarial que protege suas organizações contra ameaças sofisticadas geradas por IA.

Estas são as seguintes maneiras pelas quais ele pode ajudar sua empresa em escala:

• O TruthScan tem uma velocidade de processamento inferior a 2 segundos, o que é fundamental para empresas que lidam com milhares a milhões de imagens. O pipeline de detecção otimizado processa imagens em segundos com infraestrutura de nível empresarial.
• Ele oferece suporte ao processamento em massa para fluxos de trabalho de alto volume.
• A plataforma oferece integração perfeita, suportando fluxos de trabalho automatizados e implementações personalizadas.
• Isso agora permite que as organizações incorporem a detecção de imagens diretamente nos pipelines de moderação de conteúdo existentes e no processamento de reclamações, etc.
• Cada parte do conteúdo recebe uma pontuação de confiança de 0-100%, indicando a probabilidade de ter sido gerada ou manipulada por IA.

Fale com o TruthScan sobre como dimensionar a revisão de imagens com segurança

O TruthScan está pronto para trabalhar com você e dimensionar sua detecção de imagens sem problemas. Você pode entrar em contato diretamente com o TruthScan em sua plataforma para integrar a automação ao seu fluxo de trabalho.

As empresas que trabalham com o TruthScan obtêm os seguintes recursos:

• Grandes descontos para grandes volumes
• Implantações no local e regionais (Reino Unido, UE e outros locais negociados)
• Modelos personalizados da mais alta qualidade
• Integrações personalizadas
• Suporte dedicado 24 horas por dia, 7 dias por semana
• SLA personalizado
• Gerente de contas dedicado

Não há custo inicial; em vez disso, você negociará seu contrato com um agente de vendas da TruthScan, para que possa obter um acordo que se adapte à sua empresa.

Além disso, você tem a chance de ganhar até $100k no Programa de parceiros usando suas conexões para apresentar o TruthScan a marcas que são atacadas por conteúdo deepfake e manipulado por IA.