Hvorfor manuel billedgennemgang mislykkes i stor skala, og hvad man kan gøre i stedet

Det er ikke overraskende, at virksomheder og brands med tusindvis af brugere bliver overvældet af billeder af fakturaer og kvitteringer. Fordi de er nødt til at verificere ægtheden, før de refunderer eller udbetaler til deres kunder.

Men det er anstrengende at skulle gennemgå hvert billede manuelt, især fordi nogle af disse billeder er genereret af kunstig intelligens, som kan narre selv de mest detaljerede manuelle granskere.

Hvis et dusin eller flere falske kvitteringer går igennem den manuelle gennemgang, kan det koste din virksomhed tusindvis af kroner.

Så hvad er den bedste løsning til dette? Det er en AI-billeddetektor til virksomheder.

Lad os se nærmere på detaljerne nedenfor.

---

Det vigtigste at tage med

• Manuel billedgennemgang (MIR) skaber massive flaskehalse i driften, fordi mennesker kun kan behandle nogle få hundrede billeder i timen, mens virksomheder ofte håndterer titusinder af billeder dagligt.

• Det er økonomisk uholdbart at opskalere manuelle teams på grund af høje ansættelses- og uddannelsesomkostninger kombineret med risikoen for “vigilance decrement”, hvor den menneskelige nøjagtighed falder markant efter bare 30 minutter.

• At stole på mennesker alene udsætter virksomheder for massiv svindel, da sofistikerede AI-genererede deepfakes og falske kvitteringer nemt kan narre selv de mest detaljerede manuelle korrekturlæsere.

• Hvis man ikke automatiserer billedmoderering, fører det til alvorlige forretningsrisici, herunder bøder på flere millioner dollars, annoncører, der opgiver på grund af brandsikkerhedsproblemer, og høj udbrændthed blandt medarbejderne.

• TruthScan giver et skalerbart alternativ ved at bruge AI til at behandle billeder på under to sekunder med en nøjagtighedsgrad på 99%, så virksomheder kan håndtere arbejdsgange med store mængder uden den forsinkelse, som manuel gennemgang medfører.

• Ved at integrere et højtydende værktøj som TruthScan kan virksomheder automatisere rutinemæssig registrering og gemme den menneskelige ekspertise til de mest komplekse tilfælde og nuancerede klager.

---

Hvad er manuel billedgennemgang i virksomhedsmiljøer?

Manuel billedgennemgang (MIR) i virksomheder er en menneskestyret sikkerhedsproces, hvor menneskelige analytikere vurderer visuelle aktiver i forhold til formelle organisatoriske politikker, lovkrav og risikotoleranceniveauer.

Gennem denne analyse kan anmelderne beslutte at gøre et af følgende:

• Bekræft det, 
• Flag, 
• Afvis, eller 
• Eskaler indholdet.

I tilfælde, hvor der foretages manuel billedgennemgang, handler det primært om at filtrere upassende Brugergenereret indhold, validering af compliance, beskyttelse af brandintegritet og mindskelse af juridiske risici og omdømmerisici.

Men manuel gennemgang skaber flaskehalse, reducerer din virksomheds effektivitet og stopper dermed skaleringsindsatsen.

Hvorfor manuel billedgennemgang bryder sammen i stor skala

Manuel billedgennemgang er uundværlig i situationer, hvor der står meget på spil i virksomheder, der omhyggeligt skal screene falske kvitteringer.

Desværre er den manuelle gennemgang ikke bygget til at skalere, når billedbehandlingsmængden stiger. På dette tidspunkt står virksomhederne over for en uholdbar flaskehals. 

Så begynder et system, der plejede at fungere til dusinvis af billedgennemgange om ugen, at fejle katastrofalt, når teams skal gennemgå tusindvis af billeder dagligt.

Det er det, der sker i stor skala:

1. Menneskelige korrekturlæsere kan kun behandle mellem 100 og 300 billeder i timen, og det er generøst. I virksomhedsskala får du over 10.000 billeder hver dag. I så fald har du brug for hundredvis af fuldtidsanmeldere, hvilket vil være en uholdbar driftsbyrde. Med færre reviewere vokser dine review-køer faktisk hurtigere, end dit team kan håndtere, hvilket skaber forsinkelser, der kan strække sig fra timer til dage eller endda uger.
   
2. Det tager uger at oplære en ny medarbejder, og det øger dine samlede omkostninger, når du skal ansætte, oplære og fastholde dem.
   
3. Menneskelige bedømmere er ikke perfekte og er tilbøjelige til at begå fejl. Disse fejl øges, når de bliver trætte af at blive bombarderet med hundredvis af billeder hver dag. Den samme analytiker kan godkende et billede den ene dag og afvise et lignende den næste. Så i stor skala vil en anmelders træthed føre til inkonsekvente afgørelser og manglende overholdelse af reglerne.
   
4. Selvom menneskelig kontakt er vigtig for risikovurderinger, kan det at stole udelukkende på mennesker forhindre din virksomheds AI-billeddetekteringssystem i at indfange metadata og mønstre, der kan træne det bedre. Det vil låse dig fast i dyr manuel afhængighed.
   
5. Dertil kommer, at generativ AI har gjort tingene værre for virksomhederne. Siden 2023, AI-genererede deepfakes havde krævet en meget langsommere og grundigere gennemgang. Ellers kunne det koste tusinder eller millioner af dollars, som det skete for en finansmedarbejder på Arups kontor i Hongkong. Denne medarbejder blev narret til at overføre $25 millioner til svindlere på grund af en video-deepfake i 2024.
   
6. Virksomheder, der har mere end 50 manuelle reviewere, risikerer, at koordineringen og graden af enighed falder i de forskellige teams. På dette tidspunkt begynder man at betragte policy-drift som en stor compliance-risiko.

Vigtige begrænsninger ved manuel billedgennemgang

Menneskelige korrekturlæsere er utvivlsomt vigtige for at forstå kulturelle nuancer og sammenhænge. Men vi har bemærket, at den store hastighed, hvormed data uploades, kombineret med den menneskelige hjernes fysiologiske begrænsninger, ikke kan opskaleres.

Det skaber følgende begrænsninger for din virksomhed:

1. Manglende evne til at skalere med volumen

Generelt skal man bruge dobbelt så mange mennesker til at gennemgå dobbelt så mange billeder. Denne model bryder sammen under vægten af moderne internettrafik.

Lad os tage Instagram som et godt eksempel. Alene brugerne uploader over 95 millioner fotos og videoer om dagen. Og når vi ser på YouTube, uploader skaberne også 500 timers video hvert minut.

Baseret på disse data kan et team på 10.000 manuelle korrekturlæsere, der arbejder nonstop, ikke fysisk gennemgå hvert eneste stykke indhold med 100% effektivitet.

Det har nødvendiggjort en afhængighed af post-moderation-indstillinger, der gør det muligt for skadeligt indhold at forblive live i længere tid, før det bliver behandlet.

2. Nedsat årvågenhed og fejlrater

Mennesker er evolutionært dårligt rustet til gentagen manuel visuel scanning i høj hastighed. Kognitiv psykologi refererer endda til dette som nedsættelse af årvågenhed.

Det er et hurtigt fald i evnen til at opfange signaler over tid.

Desuden viser forskning, at en anmelders evne til at opdage fejl falder markant efter 15 til 30 minutters kontinuerlig overvågning.

Alt dette kulminerer i kognitiv træthed, som reducerer effektiviteten.

3. Påvirkning af mental sundhed

Facebook gik med til at betale $52 millioner i et forlig i 2020 til indholdsmoderatorer, der udviklede PTSD, mens de var på arbejde.

Denne sag er en ud af mange, der har vist, at manuelle anmeldere, især dem, der ofte ser indhold, der inkluderer vold, udnyttelse af børn og gore, kan opleve høj udbrændthed og psykologiske traumer, der forringer deres anmeldelseskvalitet og koster virksomheden penge.

4. Mangel på respons i realtid

Manuel gennemgang i virksomhedsskala kan ikke fungere til svar i realtid. Fejlen viser sig, når et menneske trækker et billede ud af en kø for at gennemgå det.

Når mennesket når frem til en beslutning, kan indholdet allerede være blevet set af tusindvis af brugere.

Et eksempel er Christchurch-angrebet i 2019, som blev livestreamet. Det livestream-video blev set 4.000 gange og delt videre med en hastighed på en i sekundet, før den blev taget ned af indholdsmoderationsteamet.

Det er tydeligt, at manuelle gennemgangskøer simpelthen ikke kan bevæge sig hurtigt nok til at stoppe viraliseringen af skadelige og AI-genererede billeder når de kommer ind i økosystemet.

5. Begrænsninger i uddannelse og ekspertise

Mange områder inden for billedgennemgang er afhængige af højtuddannet personale. Uddannelsesforløbene er lange, og der er ofte mangel på personale. I praksis gør det rent manuel gennemgang svær at opretholde i stor skala.

Forretnings- og compliancerisici ved at forlade sig på manuel gennemgang

Mens de operationelle begrænsninger ved manuel gennemgang skaber flaskehalse, kan manuel gennemgang, der ikke fanger skadeligt indhold eller fanger det for langsomt, føre til følgende konsekvenser:

Regulatoriske sanktioner

Regeringer går fra selvregulering til strenge juridiske rammer for virksomheder, der beskæftiger sig med visuelt indhold.

For eksempel under EU's lov om digitale tjenester (DSA), Meget store onlineplatforme (VLOP'er) risikerer bøder på op til 6% af deres årlige globale omsætning, hvis de ikke håndterer ulovligt indhold i tilstrækkelig grad.

Du kan forestille dig, at det for en virksomhed på størrelse med Meta drejer sig om milliarder af dollars. Som følge heraf er manuel gennemgang for langsom og porøs til at garantere de overholdelsesniveauer, der kræves af nye love.

Brandsikkerhed

Et brand, der ikke kan holde skadelige billeder og indhold på afstand, står også over for udfordringer fra annoncørerne. Annoncører er begyndt at have nultolerance over for, at deres brands vises sammen med NSFW, hadefuldt eller AI-slop.

Ifølge en undersøgelse fra 2024 af Interactive Advertising Bureau (IAB) og Integral Ad Science (IAS), 51% af forbrugerne vil sandsynligvis stoppe med at bruge et brand, der optræder i nærheden af anstødeligt indhold.

I lyset af dette mangler manuel gennemgang metadata og kontekstfunktioner til at sikre stor brandsikkerhed i stor skala. Det kan føre til øjeblikkeligt tab af omsætning, når der sker fejl.

Overtrædelse af databeskyttelse

Manuel gennemgang kræver også, at brugerne sender deres billeder, som også ofte kan være private eller følsomme billeder. 

Nogle gange har tredjeparts BPO-centre (Business Process Outsourcing) eller interne medarbejdere adgang til disse rå brugerdata. Hvis de ikke håndteres korrekt, kan menneskelige, manuelle korrekturlæsere blive kilden til et større databrud og krænkelser af privatlivets fred.

Uholdbar profit

Når din virksomhedsplatform skaleres, forventer du at tjene mere.

Men når omkostningerne til manuel gennemgang vokser i takt med omsætningen eller hurtigere, vil det forhindre din virksomhed i at opnå den fortjeneste, som en AI-billedmodereringsplatform normalt giver.

Brugermigration og samfundstoksicitet

Gartner forudsagde, at 50% af virksomhederne i 2025 vil være nødt til at håndtere en “brandkrise” i forbindelse med toksicitet på deres platforme, hvilket vil have direkte indflydelse på brugernes fastholdelsesgrad.

Det er i stigende grad blevet tilfældet, og brugere på platforme som X og TikTok presser på for at få bedre håndhævelse af fællesskabets retningslinjer.

Det vil øge brugernes apati, hvis virksomhederne bliver ved med at forlade sig på manuel gennemgang, fordi gennemgangskøerne vil blive overfyldte, og skadeligt indhold vil forblive online længere. Denne giftighed forringer brugeroplevelsen og får brugerne til at forlade platformen til fordel for mere sikre konkurrenter.

Hvorfor virksomheder går over til automatiseret billedmoderation

For virksomhedsledere handler overgangen til automatiseret detektion af billedrisici om overlevelse.

Når du har at gøre med millioner af uploadede kvitteringer som en e-handelsorganisation, skal du bruge en falsk kvitteringsdetektor for at holde styr på tingene.

Det er grundene til, at virksomhederne flytter:

1. AI giver deterministisk konsistens. Hvis du giver modellen det samme billede om tirsdagen som om mandagen, får du det samme resultat. Denne stabilitet er nødvendig for at håndhæve klare retningslinjer for fællesskabet og opretholde annoncørernes tillid.
   
2. For kategorier med forstyrrende visuelt indhold som selvskade eller vold kan konstant eksponering påvirke menneskelige korrekturlæsere. Ved at automatisere registreringen af åbenlys spam og vold frigøres menneskelige moderatorer fra traumatisk registrering til at håndtere komplekse appeller.
   
3. Automatiserede modeller behandler billeder på millisekunder. Så ved at integrere AI-billeddetektering, kan virksomheder tilbyde detektion i realtid. Denne umiddelbarhed øger brugernes fastholdelse og konverteringsraten.
   
4. Manuel gennemgang er dyrt i stor skala og tærer på overskuddet. Men med automatisering kan virksomheder fjerne efterslæb, fjerne menneskelig træthed, strømline billedmoderering for forskellige lokationer og nemt få et afkast af deres investering.
   
5. Automatiseret moderation kan generere strukturerede logfiler, modelscores, tidsstempler, anmelderoverskridelser og beslutningsspor. Det gør det langt nemmere at understøtte compliance, intern kvalitetssikring og kunderapportering end at være afhængig af spredte manuelle noter.

Hvad skal man gøre i stedet? En skalerbar AI-drevet tilgang

Alternativet til en hær af mennesker, der manuelt gennemgår hvert billede, er ikke at fjerne mennesker helt.

Du skal se AI som en hjælper i moderationsprocessen og bruge AI-billedkontrol til at håndtere detektionsprocessen, hvilket gør den hurtigere, mere skalerbar og betydeligt mindre tilbøjelig til menneskelige fejl.

Brug automatiseret billedanalyse som første forsvarslinje

De mest holdbare automatiserede billedsystemer beder ikke mennesker om at se på alt. Du kan indstille AI'en til at håndtere store mængder og beslutninger med høj sikkerhed på forhånd.

En praktisk første forsvarslinje ser sådan ud:

• Kør hvert billede gennem automatisk klassificering ved upload for at opdage vigtige politik-kategorier.
• Klassificer billeder baseret på tillidstærskler som automatisk tilladelse, automatisk blokering og eskalering til menneskelig gennemgang.
• Brug et human-in-the-loop workflow til edge cases og kvalitetssikring.
• Feed reviewer-resultater tilbage til træningsdata og tærskelindstilling for at forbedre ydeevnen over tid.
• Behandl moderation som en driftsfunktion og ikke en engangsfunktion, som du deaktiverer efter et stykke tid.
• Tilføj beskyttelse mod omgåelsestaktikker, som brugerne kan bruge til at omgå systemet. Opdater også altid dine systemer i tilfælde af hurtige politikændringer og bedre produkter til generering af AI-billeder.

Sådan løser TruthScan billedgennemgang i virksomhedsskala

Organisationer står i dag over for en eksplosion af AI-genererede og manipulerede billeder fra kundeindsendte kvitteringer og ID-verifikation til indhold på sociale medier.

Manuel gennemgang er umulig på så stor en skala, og den sofistikerede AI-billedgeneratorer som DALL-E og Midjourney gør den manuelle gennemgang upålidelig.

TruthScan giver virksomhederne en udvej med en nøjagtig detektionsrate på 97,5% for Midjourney-billeder og 96,71% for DALL-E-billeder. Desuden viser uafhængige sammenligninger en korrekthedsgrad på 99%.

Disse resultater har styrket TruthScans position som en omfattende AI-billedmodereringsplatform i virksomhedsklassen, der beskytter dine organisationer mod sofistikerede AI-genererede trusler.

Det er følgende måder, hvorpå det kan hjælpe din virksomhed i stor skala:

• TruthScan har en behandlingshastighed på under 2 sekunder, hvilket er afgørende for virksomheder, der håndterer tusindvis til millioner af billeder. Den optimerede detektionspipeline behandler billeder på få sekunder med infrastruktur i virksomhedsklasse.
• Den understøtter massebehandling til workflows med store mængder.
• Platformen tilbyder problemfri integration og understøtter automatiserede workflows og brugerdefinerede implementeringer.
• Det giver nu organisationer mulighed for at integrere billedregistrering direkte i eksisterende pipelines til indholdsmoderation og behandling af krav osv.
• Hvert stykke indhold tildeles en tillidsscore fra 0-100%, der angiver sandsynligheden for, at det er genereret eller manipuleret af AI.

Tal med TruthScan om sikker skalering af billedgennemgang

TruthScan er klar til at arbejde sammen med dig og skalere din billedregistrering uden problemer. Du kan kontakte TruthScan direkte på deres platform for at integrere deres automatisering i dit workflow.

Virksomheder, der arbejder med TruthScan, får følgende funktioner:

• Store rabatter for store mængder
• On-site og regionale udrulninger (Storbritannien, EU og andre forhandlede steder)
• Brugerdefinerede modeller af højeste kvalitet
• Tilpassede integrationer
• 24/7 dedikeret support
• Brugerdefineret SLA
• Dedikeret account manager

Der er ingen omkostninger på forhånd; i stedet forhandler du din kontrakt med en TruthScan-salgsagent, så du kan få en ordning, der passer til din virksomhed.

Derudover har du en chance for at tjene op til $100k i Partnerprogram ved at bruge dine forbindelser til at sælge TruthScan til brands, der angribes af deepfake og AI-manipuleret indhold.