Waarom handmatige Image Review mislukt op bedrijfsschaal en wat je in plaats daarvan moet doen

Het is niet verwonderlijk dat bedrijven en merken met duizenden gebruikers overspoeld worden met afbeeldingen van facturen en bonnetjes. Omdat ze de echtheid moeten verifiëren voordat ze geld terugbetalen of uitbetalen aan hun klanten.

Het handmatig beoordelen van elke afbeelding is echter belastend, vooral omdat sommige van deze afbeeldingen door AI zijn gegenereerd, waardoor zelfs de meest gedetailleerde handmatige beoordelaars voor de gek worden gehouden.

In het geval dat een dozijn of meer valse bonnen door de handmatige controle komen, kan dit je bedrijf duizenden euro's kosten.

Wat is hiervoor de beste oplossing? Het is een Enterprise AI beelddetector.

Laten we de details hieronder bekijken.

---

Belangrijkste opmerkingen

• Handmatige Image Review (MIR) zorgt voor enorme operationele knelpunten omdat mensen slechts een paar honderd beelden per uur kunnen verwerken, terwijl bedrijven er vaak dagelijks tienduizenden verwerken.

• Het schalen van handmatige teams is financieel onhoudbaar vanwege de hoge wervings- en trainingskosten, in combinatie met het risico van “vigilance decrement” waarbij de menselijke nauwkeurigheid al na 30 minuten aanzienlijk afneemt.

• Alleen vertrouwen op mensen stelt bedrijven bloot aan massale fraude, omdat geavanceerde AI-gegenereerde deepfakes en valse ontvangstbewijzen zelfs de meest gedetailleerde handmatige beoordelaars gemakkelijk voor de gek kunnen houden.

• Het niet automatiseren van beeldmoderatie leidt tot ernstige bedrijfsrisico's, waaronder boetes van miljoenen dollars, het afhaken van adverteerders vanwege merkveiligheidsproblemen en een hoge burn-out van medewerkers.

• TruthScan biedt een schaalbaar alternatief door AI te gebruiken om afbeeldingen in minder dan twee seconden te verwerken met een nauwkeurigheid van 99%, waardoor bedrijven grote workflows kunnen verwerken zonder de vertraging van handmatige controle.

• Door een hoogwaardige tool als TruthScan te integreren, kunnen bedrijven routinedetectie automatiseren en menselijke expertise bewaren voor de meest complexe randgevallen en genuanceerde beroepen.

---

Wat is handmatige beeldbeoordeling in bedrijfsomgevingen?

Manual Image Review (MIR) in bedrijfsomgevingen is een door mensen geleid beveiligingsproces waarbij menselijke analisten visuele middelen evalueren aan de hand van formeel organisatorisch beleid, wettelijke vereisten en risicotolerantieniveaus.

Op basis van deze analyse kunnen de beoordelaars besluiten om een van de volgende dingen te doen:

• Valideren, 
• Vlag, 
• Afwijzen, of 
• Inhoud escaleren.

In het geval van handmatige beeldbeoordeling gaat het vooral om het uitfilteren van ongepaste beelden. door gebruikers gegenereerde inhoud, Het valideren van compliance, het beschermen van merkintegriteit en het beperken van juridische en reputatierisico's.

Handmatig nakijken zorgt echter voor knelpunten, waardoor de efficiëntie van je bedrijf afneemt en de schaalvergroting tot stilstand komt.

Waarom handmatige beeldbeoordeling mislukt op schaal

Handmatige beeldcontrole is onmisbaar voor situaties waarbij veel op het spel staat in bedrijven die frauduleuze bonnetjes zorgvuldig moeten screenen.

Helaas is de handmatige controle niet berekend op schaalbaarheid naarmate het beeldverwerkingsvolume toeneemt. Op dit punt worden bedrijven geconfronteerd met een onhoudbaar knelpunt. 

Dan begint een systeem dat werkte voor tientallen beeldbeoordelingen per week catastrofaal te falen wanneer teams dagelijks duizenden beelden moeten beoordelen.

Dit is wat er gebeurt op schaal:

1. Menselijke beoordelaars kunnen slechts 100 tot 300 afbeeldingen per uur verwerken, en dan ben ik nog royaal. Op bedrijfsschaal krijg je meer dan 10.000 afbeeldingen per dag. In dat geval heb je honderden fulltime beoordelaars nodig, wat een onhoudbare operationele last is. Sterker nog, met minder beoordelaars groeien uw beoordelingswachtrijen sneller dan uw team aankan, waardoor vertragingen ontstaan die kunnen oplopen van uren tot dagen of zelfs weken.
   
2. Het trainen van een nieuwe menselijke reviewer neemt weken in beslag en dit verhoogt uw totale kosten wanneer u ze moet aannemen, trainen en behouden.
   
3. Menselijke beoordelaars zijn niet perfect en kunnen fouten maken. Deze fouten nemen toe naarmate ze moe worden van de dagelijkse bombardementen met honderden afbeeldingen. Dezelfde analist kan de ene dag een afbeelding goedkeuren en de volgende dag een soortgelijke afbeelding afkeuren. Op grote schaal zal de vermoeidheid van een beoordelaar dus leiden tot inconsistente uitspraken en compliance drift.
   
4. Hoewel menselijke inbreng belangrijk is voor risicovolle beoordelingen, kan het alleen vertrouwen op mensen voorkomen dat je AI-beelddetectiesysteem metadata en patronen vastlegt waarmee het beter kan worden getraind. Hierdoor raak je afhankelijk van kostbare handmatige handelingen.
   
5. Bovendien heeft generatieve AI de situatie voor bedrijven verslechterd. Sinds 2023, AI-gegenereerde deepfakes veel langzamere en zorgvuldige beoordeling nodig zijn geweest. Anders zou het duizenden tot miljoenen dollars kunnen kosten, zoals is gebleken bij een financiële medewerker in het kantoor van Arup in Hongkong. Deze werknemer werd erin geluisd om $25 miljoen over te maken aan fraudeurs. door een video deepfake in 2024.
   
6. Ondernemingen met meer dan 50 handmatige reviewers lopen het risico dat de coördinatie en overeenstemming tussen teams afneemt. Op dit punt begin je beleidsdrift te beschouwen als een groot nalevingsrisico.

Belangrijkste beperkingen van handmatige beeldbeoordeling

Ongetwijfeld zijn menselijke beoordelaars essentieel voor het begrijpen van culturele nuance en context. Toch hebben we opgemerkt dat de enorme snelheid waarmee gegevens worden geüpload, in combinatie met de fysiologische beperkingen van het menselijk brein, niet kan worden opgeschaald.

Dit creëert de volgende beperkingen voor je onderneming:

1. Onvermogen om mee te schalen met volume

Over het algemeen heb je twee keer zoveel mensen nodig om twee keer zoveel afbeeldingen te bekijken. Dit model begeeft het onder het gewicht van het moderne internetverkeer.

Laten we Instagram als voorbeeld nemen. Alleen al de gebruikers uploaden meer dan 95 miljoen foto's en video's per dag. En als we kijken naar YouTube, uploaden de makers ook 500 uur video per minuut.

Op basis van deze gegevens kan een team van 10.000 handmatige reviewers die non-stop werken niet elk stuk content met 100% efficiëntie beoordelen.

Dit heeft een beroep gedaan op postmoderatie-instellingen waardoor schadelijke inhoud langer live kan blijven voordat het wordt aangepakt.

2. Afname van waakzaamheid en foutenpercentages

Mensen zijn evolutionair slecht uitgerust voor repetitief, handmatig scannen met hoge snelheid. Cognitieve psychologie verwijst hier zelfs naar als de afname waakzaamheid.

Dit is een snelle afname van het vermogen om in de loop van de tijd signalen te detecteren.

Bovendien blijkt uit onderzoek dat het vermogen van een beoordelaar om fouten nauwkeurig te detecteren aanzienlijk afneemt na 15 tot 30 minuten continue monitoring.

Dit alles leidt tot cognitieve vermoeidheid die de efficiëntie vermindert.

3. Invloed op de geestelijke gezondheid

Facebook heeft ermee ingestemd om $52 miljoen te betalen in een schikking voor 2020 aan content moderators die PTSS ontwikkelden tijdens hun werk.

Deze zaak is een van de vele die hebben bewezen dat handmatige recensenten, vooral degenen die vaak inhoud bekijken met geweld, kinderuitbuiting en gore, te maken kunnen krijgen met een hoge burn-out en psychologische trauma's die de kwaliteit van hun recensies verminderen en de onderneming geld kosten.

4. Gebrek aan realtime respons

Handmatige beoordeling op bedrijfsschaal kan niet werken voor realtime reacties. De fout is zichtbaar tegen de tijd dat een mens een afbeelding uit een wachtrij haalt om te beoordelen.

Tegen de tijd dat een mens een beslissing neemt, kan de inhoud al door duizenden gebruikers zijn bekeken.

Een voorbeeld hiervan is de aanslag in Christchurch in 2019 die live werd uitgezonden. De livestream video werd 4.000 keer bekeken en één keer per seconde opnieuw gedeeld voordat het werd verwijderd door het inhoudsmoderatieteam.

Het is duidelijk dat handmatige beoordelingswachtrijen gewoon niet snel genoeg kunnen zijn om de viraliteit van schadelijke en AI-gegenereerde afbeeldingen zodra ze het ecosysteem binnenkomen.

5. Beperkingen in training en expertise

Veel beeldbeoordelingsdomeinen zijn afhankelijk van hoog opgeleid personeel. Trainingstrajecten zijn lang en personeelstekorten komen vaak voor. In de praktijk is puur handmatige beoordeling moeilijk vol te houden op schaal.

De bedrijfs- en nalevingsrisico's van vertrouwen op handmatige controle

Hoewel de operationele beperkingen van handmatige controle knelpunten opleveren, kan handmatige controle waarbij schadelijke inhoud niet of te langzaam wordt gecontroleerd, leiden tot de volgende gevolgen:

Boetes

Overheden stappen over van zelfregulering naar strenge wettelijke kaders voor bedrijven die te maken hebben met visuele content.

Onder de Wet op de digitale diensten (DSA) van de Europese Unie, Very Large Online Platforms (VLOP's) riskeren boetes tot 6% van hun wereldwijde jaaromzet omdat ze illegale inhoud niet adequaat aanpakken.

Je kunt je voorstellen dat dit voor een bedrijf met de omvang van Meta miljarden dollars vertegenwoordigt. Als gevolg hiervan is handmatige controle te traag en te poreus om de complianceniveaus te garanderen die de nieuwe wetten vereisen.

Merk Veiligheid

Een merk dat schadelijke afbeeldingen en inhoud niet op afstand kan houden, wordt ook geconfronteerd met uitdagingen van adverteerders. Adverteerders beginnen een nultolerantiebeleid te voeren als hun merken verschijnen naast NSFW-, haatzaaiende of AI slop.

Volgens een onderzoek uit 2024 door de Interactive Advertising Bureau (IAB) en Integral Ad Science (IAS), 51% van de consumenten zal waarschijnlijk geen gebruik meer maken van een merk dat verschijnt in de buurt van aanstootgevende inhoud.

In het licht hiervan ontbeert handmatige controle de metadata en contextmogelijkheden om een grote merkveiligheid op schaal te garanderen. Dit kan leiden tot onmiddellijk inkomstenverlies wanneer er fouten worden gemaakt.

Schendingen van gegevensprivacy

Handmatige beoordeling vereist ook dat gebruikers hun afbeeldingen opsturen, wat vaak ook privé of gevoelige afbeeldingen kunnen zijn. 

Soms hebben BPO-centra (Business Process Outsourcing) van derden of interne werknemers toegang tot deze ruwe gebruikersgegevens. Als dit niet goed wordt beheerd, kunnen menselijke handmatige beoordelaars de bron worden van een groot datalek en privacyschendingen.

Onhoudbare winst

Naarmate je bedrijfsplatform groter wordt, verwacht je meer winst te maken.

Als de kosten voor handmatige controle echter gelijke tred houden met de inkomsten of sneller stijgen, zal dit je bedrijf verhinderen om de winst te behalen die een AI-platform voor beeldmoderatie gewoonlijk oplevert.

Gebruikersmigratie en gemeenschapstoxiciteit

Gartner voorspelt dat tegen 2025 50% van de bedrijven een “merkcrisis” zal moeten beheren die gerelateerd is aan toxiciteit op hun platformen, wat een directe impact zal hebben op de retentiepercentages van gebruikers.

Dit is in toenemende mate het geval, waarbij gebruikers op platforms als X en TikTok aandringen op betere handhaving van de richtlijnen van de community.

Dit zal de apathie van gebruikers vergroten als bedrijven blijven vertrouwen op handmatige beoordelingen, omdat beoordelingswachtrijen vol raken en schadelijke inhoud langer online blijft. Deze giftigheid verslechtert de gebruikerservaring, waardoor gebruikers het platform verlaten voor veiligere concurrenten.

Waarom bedrijven overstappen op geautomatiseerde beeldmodulatie

Voor bedrijfsleiders is de overstap naar geautomatiseerde detectie van beeldrisico's een kwestie van overleven.

Als je te maken hebt met miljoenen geüploade bonnetjes als een e-commerce organisatie, Dan heb je een bonnendetector nodig om alles in de hand te houden.

Dit zijn de redenen waarom bedrijven verhuizen:

1. AI biedt deterministische consistentie. Als je het model dinsdag dezelfde afbeelding geeft als maandag, krijg je hetzelfde resultaat. Deze stabiliteit is nodig om duidelijke communityrichtlijnen af te dwingen en het vertrouwen van adverteerders te behouden.
   
2. Voor categorieën met verontrustende visuele inhoud, zoals zelfbeschadiging of geweld, kan constante blootstelling invloed hebben op menselijke beoordelaars. Door de detectie van duidelijke spam en geweld te automatiseren, worden menselijke moderatoren bevrijd van traumatische detectie om complexe bezwaarschriften te behandelen.
   
3. Geautomatiseerde modellen verwerken beelden in milliseconden. Dus door het integreren van AI-beelddetectie, kunnen bedrijven realtime detectie bieden. Deze directheid verhoogt de retentie en conversie van gebruikers.
   
4. Handmatige beoordeling is duur op schaal en vreet aan de winst. Met automatisering kunnen bedrijven echter achterstanden wegwerken, een einde maken aan menselijke vermoeidheid, beeldmoderatie stroomlijnen voor verschillende locaties en gemakkelijk rendement halen uit hun investering.
   
5. Geautomatiseerde moderatie kan gestructureerde logs, modelscores, tijdstempels, reviewer overrides en beslissingspaden genereren. Dat maakt het veel eenvoudiger om compliance, interne QA en rapportage aan klanten te ondersteunen dan te vertrouwen op verspreide handmatige notities.

Wat te doen in plaats daarvan: Een schaalbare AI-gestuurde aanpak

Het alternatief voor het leger van mensen die elke afbeelding handmatig beoordelen, is niet om mensen helemaal te verwijderen.

Je moet AI zien als een helper in het moderatieproces en gebruik maken van AI-afbeeldingscontrole om het detectieproces af te handelen, waardoor het sneller en schaalbaarder is en aanzienlijk minder vatbaar voor menselijke fouten.

Gebruik geautomatiseerde beeldanalyse als eerste verdedigingslinie

De meest duurzame geautomatiseerde beeldsystemen vragen niet aan mensen om overal naar te kijken. Je kunt de AI zo instellen dat beslissingen met een hoog volume en een hoge betrouwbaarheid vooraf worden genomen.

Een praktische eerste verdedigingslinie ziet er als volgt uit:

• Laat elke afbeelding bij het uploaden automatisch classificeren om belangrijke beleidscategorieën te detecteren.
• Afbeeldingen classificeren op basis van vertrouwensdrempels zoals automatisch toestaan, automatisch blokkeren en escaleren naar menselijke beoordeling.
• Gebruik een human-in-the-loop workflow voor edge cases en kwaliteitscontrole.
• Voer resultaten van beoordelaars terug naar trainingsgegevens en drempelinstellingen om de prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
• Behandel moderatie als een operationele functie en niet als een eenmalige functie die je na een tijdje uitschakelt.
• Voeg beveiligingen toe voor ontwijkingstactieken die gebruikers kunnen gebruiken om het systeem te omzeilen. Werk je systemen ook altijd bij bij snelle beleidswijzigingen en betere producten voor het genereren van AI-afbeeldingen.

Hoe TruthScan Image Review op bedrijfsschaal oplost

Organisaties worden tegenwoordig geconfronteerd met een explosie van door AI gegenereerde en gemanipuleerde beelden, van door klanten ingediende ontvangstbewijzen en ID-verificatie tot content op sociale media.

Handmatige controle is onmogelijk op een dergelijke schaal en de geavanceerdheid van AI afbeeldingsgeneratoren zoals DALL-E en Midjourney maakt handmatige beoordeling onbetrouwbaar.

TruthScan biedt ondernemingen een uitweg met een nauwkeurigheidspercentage van 97,5% voor Midjourney-beelden en 96,71% voor DALL-E-beelden. Bovendien laten onafhankelijke vergelijkingen een correctheidspercentage van 99% zien.

Deze resultaten hebben de positie van TruthScan versterkt als een veelomvattend enterprise-grade AI image moderation platform dat uw organisaties beschermt tegen geavanceerde AI-gegenereerde bedreigingen.

Dit zijn de volgende manieren waarop het uw onderneming op schaal kan helpen:

• TruthScan heeft een verwerkingssnelheid van minder dan 2 seconden, wat cruciaal is voor bedrijven die duizenden tot miljoenen beelden verwerken. De geoptimaliseerde detectiepijplijn verwerkt beelden binnen enkele seconden met enterprise-grade infrastructuur.
• Het ondersteunt bulkverwerking voor workflows met grote volumes.
• Het platform biedt naadloze integratie en ondersteunt geautomatiseerde workflows en aangepaste implementaties.
• Hierdoor kunnen organisaties nu afbeeldingsdetectie direct integreren in bestaande content moderatiepijplijnen en claimverwerking, enz.
• Elk stuk inhoud krijgt een betrouwbaarheidsscore van 0-100%, die aangeeft hoe waarschijnlijk het is dat het door AI is gegenereerd of gemanipuleerd.

Praat met TruthScan over het veilig schalen van Image Review

TruthScan staat klaar om met je samen te werken en je beelddetectie soepel op te schalen. Je kunt direct contact opnemen met TruthScan via hun platform om hun automatisering in je workflow te integreren.

Ondernemingen die met TruthScan werken, krijgen de volgende functies:

• Grote kortingen voor grote volumes
• On-site & regionale implementaties (VK, EU en andere overeengekomen locaties)
• Aangepaste modellen van de hoogste kwaliteit
• Aangepaste integraties
• 24/7 toegewijde ondersteuning
• SLA op maat
• Toegewijde accountmanager

Er zijn geen kosten vooraf; in plaats daarvan onderhandelt u over uw contract met een TruthScan-verkoopagent, zodat u een regeling kunt treffen die bij uw bedrijf past.

Daarnaast maak je kans om tot $100k te verdienen in de Partnerprogramma door je connecties te gebruiken om TruthScan te verkopen aan merken die worden aangevallen door deepfake en AI-gemanipuleerde inhoud.