Warum die manuelle Bildüberprüfung im Unternehmensmaßstab scheitert und was stattdessen zu tun ist

Es ist nicht verwunderlich, dass Unternehmen und Marken mit Tausenden von Nutzern mit Bildern von Rechnungen und Quittungen überhäuft werden. Denn sie müssen die Echtheit überprüfen, bevor sie ihren Kunden Geld erstatten oder auszahlen können.

Die manuelle Prüfung jedes einzelnen Bildes ist jedoch sehr mühsam, zumal einige dieser Bilder von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurden, die selbst die sorgfältigsten manuellen Prüfer täuschen kann.

Wenn ein Dutzend oder mehr gefälschte Quittungen die manuelle Überprüfung passieren, kann das Ihr Unternehmen Tausende kosten.

Was ist also die beste Lösung für dieses Problem? Es ist ein KI-Bilddetektor für Unternehmen.

Im Folgenden werden die Einzelheiten erläutert.

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Wichtigste Erkenntnisse

• Die manuelle Bildüberprüfung (MIR) führt zu massiven betrieblichen Engpässen, da Menschen nur einige hundert Bilder pro Stunde verarbeiten können, während Unternehmen oft täglich Zehntausende von Bildern bearbeiten.

• Die Skalierung manueller Teams ist aufgrund der hohen Einstellungs- und Schulungskosten sowie des Risikos eines “Wachsamkeitsabfalls”, bei dem die menschliche Genauigkeit bereits nach 30 Minuten deutlich abnimmt, finanziell nicht tragbar.

• Sich allein auf Menschen zu verlassen, setzt Unternehmen massiven Betrug aus, da ausgeklügelte KI-generierte Deepfakes und gefälschte Quittungen selbst die sorgfältigsten manuellen Prüfer leicht täuschen können.

• Wenn die Bildmoderation nicht automatisiert wird, führt dies zu ernsthaften Geschäftsrisiken, wie z. B. Geldstrafen in Millionenhöhe, Verzicht der Werbetreibenden aufgrund von Problemen mit der Markensicherheit und hohem Burnout der Mitarbeiter.

• TruthScan bietet eine skalierbare Alternative, indem es KI einsetzt, um Bilder in weniger als zwei Sekunden mit einer 99%-Genauigkeitsrate zu verarbeiten, so dass Unternehmen hochvolumige Workflows ohne die Verzögerung einer manuellen Überprüfung bewältigen können.

• Durch die Integration eines leistungsstarken Tools wie TruthScan können Unternehmen die routinemäßige Erkennung automatisieren und menschliches Fachwissen für die komplexesten Grenzfälle und differenzierten Beschwerden aufsparen.

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Was ist eine manuelle Image-Überprüfung in Unternehmensumgebungen?

Die manuelle Bildüberprüfung (Manual Image Review, MIR) in Unternehmen ist ein von Menschen geführter Sicherheitsprozess, bei dem menschliche Analysten visuelle Daten anhand formaler Unternehmensrichtlinien, gesetzlicher Anforderungen und Risikotoleranzstufen bewerten.

Anhand dieser Analyse können die Prüfer entscheiden, ob sie eine der folgenden Maßnahmen ergreifen:

• Bestätigen, 
• Fahne, 
• Ablehnen, oder 
• Inhalt eskalieren.

Bei der manuellen Bildüberprüfung geht es in erster Linie um das Herausfiltern unangemessener nutzergenerierte Inhalte, die Überprüfung der Einhaltung von Vorschriften, der Schutz der Markenintegrität und die Minderung von Rechts- und Reputationsrisiken.

Die manuelle Überprüfung führt jedoch zu Engpässen, die die Effizienz Ihres Unternehmens beeinträchtigen und die Skalierungsbemühungen zum Stillstand bringen.

Warum die manuelle Bildüberprüfung bei der Skalierung scheitert

Die manuelle Bildprüfung ist unverzichtbar für Unternehmen, die betrügerische Quittungen sorgfältig prüfen müssen, wenn viel auf dem Spiel steht.

Leider ist die manuelle Überprüfung nicht dafür ausgelegt, mit steigendem Bildverarbeitungsvolumen mitzuwachsen. An diesem Punkt stehen die Unternehmen vor einem unhaltbaren Engpass. 

Dann beginnt ein System, das früher für Dutzende von Bildüberprüfungen pro Woche funktionierte, katastrophal zu versagen, wenn die Teams täglich Tausende von Bildern überprüfen müssen.

Das ist es, was in großem Maßstab geschieht:

1. Menschliche Prüfer können nur etwa 100 bis 300 Bilder pro Stunde verarbeiten, und das ist noch großzügig ausgedrückt. Im Unternehmensmaßstab erhalten Sie täglich über 10.000 Bilder. In diesem Fall bräuchten Sie Hunderte von Vollzeitprüfern, was eine untragbare operative Belastung wäre. Mit weniger Prüfern wachsen die Warteschlangen schneller, als Ihr Team sie bewältigen kann, was zu Verzögerungen führt, die sich von Stunden auf Tage oder sogar Wochen ausdehnen können.
   
2. Die Ausbildung eines neuen Mitarbeiters dauert Wochen, und das erhöht die Gesamtkosten, wenn Sie ihn einstellen, ausbilden und weiterbeschäftigen müssen.
   
3. Menschliche Prüfer sind nicht perfekt und neigen dazu, Fehler zu machen. Diese Fehler häufen sich, wenn sie durch die tägliche Überlastung mit Hunderten von Bildern müde werden. Derselbe Prüfer kann an einem Tag ein Bild genehmigen und am nächsten Tag ein ähnliches ablehnen. Die Ermüdung eines Prüfers führt also zu uneinheitlichen Entscheidungen und zu einer Abweichung von der Norm.
   
4. Obwohl die menschliche Note bei Risikobewertungen wichtig ist, kann die alleinige Abhängigkeit von Menschen Ihr KI-Bilderkennungssystem daran hindern, Metadaten und Muster zu erfassen, die es besser trainieren könnte. Dadurch werden Sie in eine kostspielige manuelle Abhängigkeit gedrängt.
   
5. Darüber hinaus hat die generative KI die Situation für Unternehmen verschlechtert. Seit 2023, KI-generierte Deepfakes eine viel langsamere und sorgfältigere Überprüfung erforderlich gemacht hätte. Andernfalls könnte es Tausende bis Millionen von Dollar kosten, wie das Beispiel eines Finanzangestellten im Arup-Büro in Hongkong zeigt. Dieser Mitarbeiter wurde dazu gebracht, $25 Millionen an Betrüger zu überweisen aufgrund eines Video-Deepfakes im Jahr 2024.
   
6. Unternehmen mit mehr als 50 manuellen Überprüfern laufen Gefahr, dass die Koordinations- und Zustimmungsraten zwischen den Teams sinken. An diesem Punkt beginnt man, das Abdriften von Richtlinien als großes Compliance-Risiko zu betrachten.

Die wichtigsten Einschränkungen der manuellen Bildüberprüfung

Zweifelsohne sind menschliche Gutachter für das Verständnis kultureller Nuancen und Zusammenhänge unerlässlich. Wir haben jedoch festgestellt, dass die schiere Geschwindigkeit des Daten-Uploads in Verbindung mit den physiologischen Grenzen des menschlichen Gehirns nicht skalierbar ist.

Daraus ergeben sich für Ihr Unternehmen die folgenden Einschränkungen:

1. Unfähigkeit, mit dem Volumen zu skalieren

Um doppelt so viele Bilder zu prüfen, braucht man in der Regel doppelt so viele Menschen. Dieses Modell bricht unter der Last des modernen Internetverkehrs zusammen.

Nehmen wir Instagram als Paradebeispiel. Allein seine Nutzer laden täglich über 95 Millionen Fotos und Videos hoch. Und bei YouTube laden die Macher jede Minute 500 Stunden Video hoch.

Auf der Grundlage dieser Daten kann ein Team von 10.000 manuellen Prüfern, die ununterbrochen arbeiten, nicht jeden Inhalt mit einer Effizienz von 100% physisch prüfen.

Dies hat dazu geführt, dass man sich auf Post-Moderationseinstellungen verlassen muss, die es ermöglichen, dass schädliche Inhalte über einen längeren Zeitraum online bleiben, bevor sie behandelt werden.

2. Vigilanzverringerung und Fehlerquoten

Der Mensch ist von der Evolution her für wiederholtes, schnelles manuelles Abtasten schlecht gerüstet. Die Kognitionspsychologie bezeichnet dies sogar als die Wachsamkeitsminderung.

Dies bedeutet, dass die Fähigkeit, Signale zu erkennen, mit der Zeit rapide abnimmt.

Außerdem haben Untersuchungen ergeben, dass die Fähigkeit eines Prüfers, Fehler genau zu erkennen, nach 15 bis 30 Minuten kontinuierlicher Überwachung deutlich abnimmt.

All dies führt zu einer kognitiven Ermüdung, die die Effizienz verringert.

3. Auswirkungen auf die psychische Gesundheit

Facebook stimmte zu, im Rahmen eines Vergleichs im Jahr 2020 $52 Millionen an Moderatoren zu zahlen, die während ihrer Arbeit an PTBS erkrankten.

Dieser Fall ist einer von vielen, die bewiesen haben, dass manuelle Prüfer, insbesondere diejenigen, die häufig Inhalte mit Gewalt, Kinderausbeutung und blutigen Szenen ansehen, einem hohen Burnout und einem psychologischen Trauma ausgesetzt sein können, was die Qualität ihrer Prüfungen mindert und das Unternehmen Geld kostet.

4. Mangelnde Reaktion in Echtzeit

Eine manuelle Überprüfung im Unternehmensmaßstab kann bei Echtzeitantworten nicht funktionieren. Der Fehler zeigt sich erst, wenn ein Mensch ein Bild aus einer Warteschlange zur Überprüfung herauszieht.

Bis der Mensch zu einer Entscheidung gelangt, kann der Inhalt bereits von Tausenden von Nutzern angesehen worden sein.

Ein Beispiel ist der Anschlag in Christchurch 2019, der per Livestream übertragen wurde. Die Livestream-Video wurde 4.000 Mal angesehen und mit einer Rate von einem pro Sekunde weiterverbreitet, bevor es vom Moderationsteam entfernt wurde.

Offensichtlich können manuelle Überprüfungsschlangen einfach nicht schnell genug arbeiten, um die Verbreitung schädlicher und AI-generierte Bilder sobald sie das Ökosystem betreten.

5. Anforderungen an Ausbildung und Fachwissen

In vielen Bereichen der Bildauswertung ist hochqualifiziertes Personal erforderlich. Die Ausbildungswege sind lang, und Personalknappheit ist an der Tagesordnung. In der Praxis ist eine rein manuelle Überprüfung in großem Umfang nur schwer aufrechtzuerhalten.

Die Geschäfts- und Compliance-Risiken einer manuellen Überprüfung

Während die operativen Beschränkungen der manuellen Überprüfung zu Engpässen führen, kann eine manuelle Überprüfung, bei der schädliche Inhalte nicht oder zu langsam erkannt werden, folgende Folgen haben:

Ordnungsrechtliche Sanktionen

Die Regierungen gehen von der Selbstregulierung zu strengen rechtlichen Rahmenbedingungen für Unternehmen über, die mit visuellen Inhalten arbeiten.

Zum Beispiel, unter der Gesetz über digitale Dienste der Europäischen Union (DSA), Sehr große Online-Plattformen (Very Large Online Platforms, VLOPs) müssen mit Geldbußen von bis zu 6% ihres weltweiten Jahresumsatzes rechnen, wenn sie nicht angemessen gegen illegale Inhalte vorgehen.

Sie können sich vorstellen, dass dies für ein Unternehmen von der Größe von Meta Milliarden von Dollar bedeutet. Infolgedessen ist eine manuelle Überprüfung zu langsam und zu löchrig, um die von den neuen Gesetzen geforderte Konformität zu gewährleisten.

Markensicherheit

Eine Marke, die schädliche Bilder und Inhalte nicht in Schach halten kann, sieht sich auch den Herausforderungen der Werbekunden gegenüber. Die Werbetreibenden beginnen, keine Toleranz für ihre Marken zu zeigen, die neben NSFW, hasserfüllten oder AI-Schlamm.

Laut einer 2024 durchgeführten Studie des Interactive Advertising Bureau (IAB) und Integral Ad Science (IAS), 51% der Verbraucher würden eine Marke, die in der Nähe von anstößigen Inhalten erscheint, wahrscheinlich nicht mehr verwenden.

Vor diesem Hintergrund fehlen bei der manuellen Überprüfung die Metadaten und Kontextfunktionen, die eine hohe Markensicherheit im großen Maßstab gewährleisten. Dies kann zu unmittelbaren Umsatzeinbußen führen, wenn Fehler auftreten.

Verstöße gegen den Datenschutz

Bei der manuellen Überprüfung müssen die Nutzer auch ihre Bilder einsenden, bei denen es sich oft um private oder sensible Bilder handelt. 

Manchmal haben externe BPO-Zentren (Business Process Outsourcing) oder interne Mitarbeiter Zugang zu diesen rohen Benutzerdaten. Wenn sie nicht angemessen verwaltet werden, könnten menschliche, manuelle Überprüfer die Quelle einer großen Datenverletzung und eines Verstoßes gegen den Datenschutz sein.

Nicht nachhaltiger Gewinn

Je größer Ihre Unternehmensplattform wird, desto mehr Gewinn erwarten Sie.

Wenn jedoch die Kosten für die manuelle Überprüfung im Gleichschritt mit dem Umsatz oder noch schneller steigen, verhindert dies, dass Ihr Unternehmen den Gewinn erzielt, den eine KI-Plattform für die Bildmoderation normalerweise bietet.

Nutzerwanderung und Gemeinschaftstoxizität

Gartner prognostizierte, dass bis zum Jahr 2025 50% der Unternehmen eine “Markenkrise” im Zusammenhang mit Toxizität auf ihren Plattformen bewältigen müssen, was sich direkt auf die Nutzerbindungsraten auswirkt.

Dies ist zunehmend der Fall, da Nutzer auf Plattformen wie X und TikTok auf eine bessere Durchsetzung der Gemeinschaftsrichtlinien drängen.

Wenn sich Unternehmen weiterhin auf die manuelle Überprüfung verlassen, wird dies die Apathie der Nutzer verstärken, da sich die Warteschlangen für die Überprüfung stauen und schädliche Inhalte länger online bleiben werden. Diese Toxizität verschlechtert das Nutzererlebnis und führt dazu, dass die Nutzer die Plattform für sicherere Wettbewerber verlassen.

Warum Unternehmen auf automatisierte Bildmoderation umsteigen

Für Unternehmensleiter geht es bei der Umstellung auf die automatische Erkennung von Bildrisiken ums Überleben.

Wenn Sie mit Millionen von hochgeladenen Belegen zu tun haben E-Commerce-Organisation, brauchen Sie einen Detektor für gefälschte Quittungen, um die Dinge zu kontrollieren.

Dies sind die Gründe, warum sich Unternehmen bewegen:

1. KI bietet deterministische Konsistenz. Wenn Sie das Modell am Dienstag mit demselben Bild füttern wie am Montag, erhalten Sie dasselbe Ergebnis. Diese Stabilität ist notwendig, um klare Community-Richtlinien durchzusetzen und das Vertrauen der Werbekunden zu erhalten.
   
2. Bei Kategorien mit verstörenden visuellen Inhalten wie Selbstverletzung oder Gewalt kann die ständige Exposition menschliche Prüfer beeinträchtigen. Durch die automatische Erkennung von offensichtlichem Spam und Gewalt werden menschliche Moderatoren von der traumatischen Erkennung befreit, um komplexe Einsprüche zu bearbeiten.
   
3. Automatisierte Modelle verarbeiten Bilder in Millisekunden. Durch die Integration von AI-Bilderkennung, können Unternehmen Echtzeit-Erkennung anbieten. Diese Unmittelbarkeit steigert die Benutzerbindung und die Konversionsraten.
   
4. Die manuelle Überprüfung ist in großem Umfang teuer und frisst die Gewinne auf. Mit der Automatisierung können Unternehmen jedoch Rückstände abbauen, die menschliche Ermüdung beseitigen, die Bildmoderation für verschiedene Standorte rationalisieren und eine einfache Rendite erzielen.
   
5. Die automatisierte Moderation kann strukturierte Protokolle, Modellbewertungen, Zeitstempel, Überschreibungen von Prüfern und Entscheidungspfade erstellen. Das macht es viel einfacher, die Einhaltung von Vorschriften, die interne Qualitätssicherung und die Kundenberichterstattung zu unterstützen, als sich auf verstreute manuelle Notizen zu verlassen.

Was stattdessen zu tun ist: Ein skalierbarer KI-gesteuerter Ansatz

Die Alternative zu einem Heer von Menschen, die jedes Bild manuell überprüfen, besteht nicht darin, den Menschen ganz zu entfernen.

Sie müssen KI als einen Helfer im Moderationsprozess betrachten und die AI Image Checker um den Erkennungsprozess zu bewältigen, was ihn schneller, skalierbarer und deutlich weniger anfällig für menschliche Fehler macht.

Nutzen Sie die automatisierte Bildanalyse als erste Verteidigungslinie

Die langlebigsten automatisierten Bildsysteme verlangen nicht, dass der Mensch sich alles ansieht. Sie können die KI so einstellen, dass sie Entscheidungen mit hohem Volumen und hohem Vertrauen im Vorfeld trifft.

Eine praktische erste Verteidigungslinie sieht folgendermaßen aus:

• Durchlaufen Sie jedes Bild beim Hochladen einer automatischen Klassifizierung, um wichtige Richtlinienkategorien zu erkennen.
• Klassifizierung von Bildern auf der Grundlage von Vertrauensschwellenwerten wie automatisches Zulassen, automatisches Sperren und Eskalieren zur Überprüfung durch einen Menschen.
• Verwenden Sie einen Human-in-the-Loop-Workflow für Grenzfälle und Qualitätssicherung.
• Die Ergebnisse der Überprüfung fließen in die Trainingsdaten und die Schwellenwertabstimmung ein, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Behandeln Sie die Moderation als eine betriebliche Funktion und nicht als eine einmalige Funktion, die Sie nach einiger Zeit deaktivieren.
• Fügen Sie Schutzmaßnahmen für Umgehungstaktiken hinzu, mit denen Benutzer das System umgehen können. Aktualisieren Sie Ihre Systeme auch immer dann, wenn sich die Richtlinien schnell ändern und die Produkte zur Erzeugung von KI-Bildern besser werden.

Wie TruthScan die Bildüberprüfung im Unternehmensmaßstab löst

Unternehmen sehen sich heute mit einer explosionsartigen Zunahme von KI-generierten und manipulierten Bildern konfrontiert, die von vom Kunden eingereichten Quittungen über die ID-Verifizierung bis hin zu Inhalten in sozialen Medien reichen.

Eine manuelle Überprüfung ist in dieser Größenordnung unmöglich, und die Raffinesse der AI-Bildgeneratoren wie DALL-E und Midjourney macht eine manuelle Überprüfung unzuverlässig.

TruthScan bietet Unternehmen einen Ausweg mit einer Erkennungsrate von 97,5% für Midjourney-Bilder und 96,71% für DALL-E-Bilder. Außerdem zeigen unabhängige Vergleiche eine Korrektheit von 99%.

Diese Ergebnisse haben die Position von TruthScan als umfassende KI-Bildmoderationsplattform für Unternehmen gestärkt, die Ihr Unternehmen vor hochentwickelten, durch KI generierten Bedrohungen schützt.

Im Folgenden sind die Möglichkeiten aufgeführt, wie sie Ihr Unternehmen in großem Umfang unterstützen kann:

• TruthScan hat eine Verarbeitungsgeschwindigkeit von unter 2 Sekunden, was für Unternehmen, die Tausende bis Millionen von Bildern verarbeiten, entscheidend ist. Die optimierte Erkennungspipeline verarbeitet Bilder in Sekundenschnelle mit einer Infrastruktur auf Unternehmensniveau.
• Es unterstützt die Massenverarbeitung für Workflows mit hohem Volumen.
• Die Plattform bietet eine nahtlose Integration und unterstützt automatisierte Arbeitsabläufe und kundenspezifische Implementierungen.
• Damit können Unternehmen die Bilderkennung nun direkt in bestehende Content-Moderationspipelines, die Bearbeitung von Ansprüchen usw. einbetten.
• Jedem Inhalt wird ein Vertrauenswert von 0-100% zugewiesen, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass er von KI generiert oder manipuliert wurde.

Sprechen Sie mit TruthScan über die sichere Skalierung von Image Reviews

TruthScan ist bereit, mit Ihnen zusammenzuarbeiten und Ihre Bilderkennung reibungslos zu skalieren. Sie können TruthScan direkt über die Plattform erreichen, um die Automatisierung in Ihren Workflow zu integrieren.

Unternehmen, die mit TruthScan arbeiten, erhalten die folgenden Funktionen:

• Hohe Rabatte für große Mengen
• Vor-Ort- und regionale Einsätze (UK, EU und andere verhandelte Standorte)
• Kundenspezifische Modelle in höchster Qualität
• Benutzerdefinierte Integrationen
• 24/7-Support
• Benutzerdefinierte SLA
• Dedizierter Kundenbetreuer

Es fallen keine Vorabkosten an; stattdessen verhandeln Sie Ihren Vertrag mit einem TruthScan-Vertreter, so dass Sie eine Vereinbarung treffen können, die zu Ihrem Unternehmen passt.

Zusätzlich haben Sie die Chance, bis zu $100k im Partnerprogramm indem Sie Ihre Verbindungen nutzen, um TruthScan bei Marken anzupreisen, die von Deepfake- und KI-manipulierten Inhalten angegriffen werden.