Dlaczego ręczny przegląd obrazów zawodzi w skali korporacyjnej i co należy zrobić zamiast tego?

Nic dziwnego, że firmy i marki z tysiącami użytkowników są przytłoczone obrazami faktur i paragonów. Muszą bowiem zweryfikować ich autentyczność przed dokonaniem zwrotu lub wypłaty pieniędzy swoim klientom.

Jednak konieczność ręcznego sprawdzania każdego obrazu jest obciążająca, zwłaszcza że niektóre z tych obrazów zostały wygenerowane przez sztuczną inteligencję, oszukując nawet najbardziej szczegółowych recenzentów ręcznych.

W przypadku, gdy tuzin lub więcej fałszywych paragonów przejdzie przez ręczną weryfikację, może to kosztować firmę tysiące.

Jakie jest więc najlepsze rozwiązanie? Detektor obrazu AI dla przedsiębiorstw.

Przejdźmy do szczegółów poniżej.

---

Kluczowe wnioski

• Ręczny przegląd obrazów (MIR) tworzy ogromne wąskie gardła operacyjne, ponieważ ludzie mogą przetwarzać tylko kilkaset obrazów na godzinę, podczas gdy przedsiębiorstwa często mają do czynienia z dziesiątkami tysięcy dziennie.

• Skalowanie zespołów manualnych jest finansowo niezrównoważone ze względu na wysokie koszty zatrudnienia i szkolenia, w połączeniu z ryzykiem “spadku czujności”, w którym dokładność człowieka znacznie spada po zaledwie 30 minutach.

• Poleganie wyłącznie na ludziach naraża firmy na masowe oszustwa, ponieważ wyrafinowane, generowane przez sztuczną inteligencję deepfakes i fałszywe paragony mogą z łatwością oszukać nawet najbardziej szczegółowych recenzentów ręcznych.

• Brak automatyzacji moderacji obrazów prowadzi do poważnych zagrożeń biznesowych, w tym wielomilionowych kar regulacyjnych, rezygnacji reklamodawców z powodu kwestii bezpieczeństwa marki i wysokiego wypalenia pracowników.

• TruthScan zapewnia skalowalną alternatywę, wykorzystując sztuczną inteligencję do przetwarzania obrazów w mniej niż dwie sekundy z dokładnością 99%, umożliwiając przedsiębiorstwom obsługę dużych przepływów pracy bez opóźnień związanych z ręczną weryfikacją.

• Integrując wysokowydajne narzędzie, takie jak TruthScan, firmy mogą zautomatyzować rutynowe wykrywanie i zachować ludzką wiedzę specjalistyczną dla najbardziej złożonych przypadków brzegowych i niuansowych odwołań.

---

Czym jest ręczna weryfikacja obrazów w środowiskach korporacyjnych?

Ręczny przegląd obrazów (MIR) w środowiskach korporacyjnych to proces bezpieczeństwa prowadzony przez człowieka, w którym analitycy oceniają zasoby wizualne pod kątem formalnych zasad organizacyjnych, wymogów regulacyjnych i poziomów tolerancji ryzyka.

Dzięki tej analizie recenzenci mogą zdecydować się na wykonanie jednej z poniższych czynności:

• Zatwierdź, 
• Flaga, 
• Odrzuć lub 
• Eskalacja treści.

W przypadku ręcznej weryfikacji obrazu, koncentruje się ona głównie na filtrowaniu nieodpowiednich obrazów. treści generowane przez użytkowników, Weryfikacja zgodności, ochrona integralności marki oraz ograniczanie ryzyka prawnego i reputacyjnego.

Jednak ręczna weryfikacja tworzy wąskie gardła, zmniejszając wydajność firmy, a tym samym zatrzymując wysiłki związane ze skalowaniem.

Dlaczego ręczna weryfikacja obrazu psuje się na dużą skalę?

Ręczna weryfikacja obrazów jest niezbędna w sytuacjach o wysokiej stawce w przedsiębiorstwach, które muszą dokładnie sprawdzać fałszywe paragony.

Niestety, ręczna weryfikacja nie jest przystosowana do skalowania wraz ze wzrostem ilości przetwarzanych obrazów. W tym momencie przedsiębiorstwa napotykają niezrównoważone wąskie gardło. 

Następnie system, który działał w przypadku dziesiątek przeglądów obrazów tygodniowo, zaczyna katastrofalnie zawodzić, gdy zespoły muszą przeglądać tysiące obrazów dziennie.

To właśnie dzieje się na dużą skalę:

1. Ludzki recenzent może przetworzyć tylko około 100 do 300 obrazów na godzinę, a i to jest hojne. W skali korporacyjnej każdego dnia otrzymujesz ponad 10 000 obrazów. W takim przypadku potrzebne byłyby setki pełnoetatowych recenzentów, co byłoby niemożliwym do utrzymania obciążeniem operacyjnym. W rzeczywistości, przy mniejszej liczbie recenzentów, kolejki recenzji rosną szybciej niż zespół może sobie z tym poradzić, powodując opóźnienia, które mogą rozciągać się od godzin do dni, a nawet tygodni.
   
2. Przeszkolenie nowego recenzenta zajmuje tygodnie, co zwiększa ogólne koszty, gdy trzeba go zatrudnić, przeszkolić i utrzymać.
   
3. Recenzenci nie są doskonali i mają skłonność do popełniania błędów. Błędy te zwiększają się, gdy są zmęczeni bombardowaniem setkami obrazów dziennie. Ten sam analityk może jednego dnia zatwierdzić obraz, a następnego odrzucić podobny. Tak więc, na dużą skalę, zmęczenie recenzenta doprowadzi do niespójnych orzeczeń i dryfu zgodności.
   
4. Chociaż ludzki dotyk jest ważny dla oceny ryzyka, poleganie wyłącznie na ludziach może uniemożliwić systemowi wykrywania obrazów AI w przedsiębiorstwie przechwytywanie metadanych i wzorców, które mogłyby go lepiej wyszkolić. Doprowadzi to do kosztownej zależności ręcznej.
   
5. Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja pogorszyła sytuację przedsiębiorstw. Od 2023 r, Fałszerstwa generowane przez sztuczną inteligencję wymagały znacznie wolniejszego i dokładniejszego przeglądu. W przeciwnym razie mogłoby to kosztować od tysięcy do milionów dolarów, jak miało to miejsce w przypadku pracownika finansowego w biurze Arup w Hongkongu. Pracownik ten został nakłoniony do przekazania oszustom $25 milionów dolarów ze względu na deepfake wideo w 2024 roku.
   
6. Przedsiębiorstwa, które mają ponad 50 recenzentów ręcznych, narażają się na ryzyko spadku wskaźników koordynacji i porozumienia między zespołami. W tym momencie zaczynasz rozważać dryf polityki jako główne ryzyko zgodności.

Kluczowe ograniczenia ręcznej analizy obrazu

Niewątpliwie ludzcy recenzenci są niezbędni do zrozumienia niuansów kulturowych i kontekstu. Zauważyliśmy jednak, że sama prędkość przesyłania danych w połączeniu z fizjologicznymi ograniczeniami ludzkiego mózgu nie może być skalowana.

Stwarza to następujące ograniczenia dla przedsiębiorstwa:

1. Niezdolność do skalowania z wolumenem

Ogólnie rzecz biorąc, aby przejrzeć dwa razy więcej obrazów, potrzeba dwa razy więcej ludzi. Model ten załamuje się pod ciężarem współczesnego ruchu internetowego.

Weźmy Instagram jako najlepszy przykład. Jego użytkownicy przesyłają ponad 95 milionów zdjęć i filmów dziennie. A jeśli spojrzymy na YouTube, jego twórcy również przesyłają 500 godzin filmów na minutę.

Bazując na tych danych, zespół 10 000 recenzentów pracujących non stop nie jest w stanie fizycznie przejrzeć każdej treści z wydajnością 100%.

Wymusiło to poleganie na ustawieniach postmoderacji, które pozwalają szkodliwym treściom pozostać na żywo przez dłuższy czas, zanim zostaną one usunięte.

2. Spadek czujności i wskaźniki błędów

Ludzie są ewolucyjnie źle przystosowani do powtarzalnego, szybkiego ręcznego skanowania wzrokowego. Psychologia poznawcza określa to nawet mianem spadek czujności.

Jest to gwałtowny spadek zdolności do wykrywania sygnałów w czasie.

Co więcej, badania wskazują, że zdolność recenzenta do dokładnego wykrywania błędów znacznie spada po 15-30 minutach ciągłego monitorowania.

Wszystko to prowadzi do zmęczenia poznawczego, które zmniejsza wydajność.

3. Wpływ na zdrowie psychiczne

Facebook zgodziła się zapłacić $52 mln euro w ramach ugody z 2020 r. na rzecz moderatorów treści, u których w trakcie pracy rozwinął się zespół stresu pourazowego.

Przypadek ten jest jednym z wielu, które dowiodły, że recenzenci ręczni, zwłaszcza ci, którzy często oglądają treści zawierające przemoc, wykorzystywanie dzieci i gore, mogą być narażeni na wypalenie zawodowe i uraz psychiczny, który obniża jakość ich recenzji i kosztuje przedsiębiorstwo pieniądze.

4. Brak reakcji w czasie rzeczywistym

Ręczna weryfikacja w skali przedsiębiorstwa nie może działać w przypadku odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Błąd pojawia się w momencie, gdy człowiek wyciąga obraz z kolejki do sprawdzenia.

Zanim człowiek podejmie decyzję, treść może być już oglądana przez tysiące użytkowników.

Przykładem jest atak w Christchurch w 2019 r., który był transmitowany na żywo. The transmisja wideo na żywo Wyświetlono go 4000 razy i udostępniano ponownie w tempie jednego na sekundę, zanim został usunięty przez zespół ds. moderacji treści.

Najwyraźniej ręczne kolejki recenzji po prostu nie są w stanie działać wystarczająco szybko, aby powstrzymać rozprzestrzenianie się szkodliwych treści. Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję po wejściu do ekosystemu.

5. Ograniczenia dotyczące szkoleń i wiedzy specjalistycznej

Wiele dziedzin związanych z przeglądaniem obrazów zależy od wysoko wykwalifikowanego personelu. Potoki szkoleniowe są długie, a braki kadrowe są powszechne. W praktyce sprawia to, że czysto ręczna weryfikacja jest trudna do utrzymania na dużą skalę.

Ryzyko biznesowe i ryzyko braku zgodności związane z ręczną weryfikacją

Podczas gdy ograniczenia operacyjne ręcznej weryfikacji tworzą wąskie gardła, ręczna weryfikacja, która nie wyłapuje szkodliwych treści lub wyłapuje je zbyt wolno, może prowadzić do następujących konsekwencji:

Kary regulaminowe

Rządy przechodzą od samoregulacji do ścisłych ram prawnych dla przedsiębiorstw zajmujących się treściami wizualnymi.

Na przykład, w ramach Akt prawny Unii Europejskiej o usługach cyfrowych (DSA), Bardzo Dużym Platformom Internetowym (VLOP) grożą grzywny w wysokości do 6% ich rocznych globalnych obrotów za brak odpowiedniej walki z nielegalnymi treściami.

Można sobie wyobrazić, że dla firmy wielkości firmy Meta oznacza to miliardy dolarów. W rezultacie ręczna weryfikacja jest zbyt powolna i porowata, aby zagwarantować poziom zgodności wymagany przez nowe przepisy.

Bezpieczeństwo marki

Marka, która nie jest w stanie powstrzymać szkodliwych obrazów i treści, staje również w obliczu wyzwań ze strony reklamodawców. Reklamodawcy zaczynają mieć zerową tolerancję dla swoich marek pojawiających się obok NSFW, nienawistnych lub AI slop.

Według badania przeprowadzonego w 2024 r. przez Interactive Advertising Bureau (IAB) i Integral Ad Science (IAS), 51% konsumentów prawdopodobnie przestanie korzystać z marki, która pojawia się w pobliżu treści budzących zastrzeżenia.

W świetle tego, ręczna weryfikacja nie posiada metadanych i możliwości kontekstowych, aby zapewnić duże bezpieczeństwo marki na dużą skalę. Może to prowadzić do natychmiastowej utraty przychodów w przypadku wystąpienia błędów.

Naruszenia prywatności danych

Ręczna weryfikacja wymaga również od użytkowników przesłania swoich zdjęć, które często mogą być prywatne lub wrażliwe. 

Czasami dostęp do tych nieprzetworzonych danych użytkowników mają zewnętrzne centra outsourcingu procesów biznesowych (BPO) lub pracownicy wewnętrzni. Jeśli nie jest to odpowiednio zarządzane, ręczni recenzenci mogą stać się źródłem poważnego naruszenia danych i prywatności.

Niezrównoważony zysk

W miarę skalowania platformy korporacyjnej oczekujesz większych zysków.

Jeśli jednak koszt ręcznej weryfikacji rośnie wraz z przychodami lub szybciej, uniemożliwi to firmie osiągnięcie zysku, który zwykle zapewnia platforma do moderacji obrazów AI.

Migracja użytkowników i toksyczność dla społeczności

Gartner przewiduje, że do 2025 r. 50% firm będzie musiało poradzić sobie z “kryzysem marki” związanym z toksycznością na ich platformach, co bezpośrednio wpłynie na wskaźniki retencji użytkowników.

Staje się tak coraz częściej, a użytkownicy platform takich jak X i TikTok naciskają na lepsze egzekwowanie wytycznych społeczności.

Zwiększy to apatię użytkowników, jeśli przedsiębiorstwa będą nadal polegać na ręcznej weryfikacji, ponieważ kolejki recenzji będą się zapychać, a szkodliwe treści będą dłużej dostępne online. Ta toksyczność pogarsza komfort użytkowania, powodując, że użytkownicy porzucają platformę na rzecz bezpieczniejszych konkurentów.

Dlaczego przedsiębiorstwa przechodzą na automatyczną moderację obrazów?

Dla liderów przedsiębiorstw przejście na zautomatyzowane wykrywanie ryzyka związanego z obrazami jest kwestią przetrwania.

Kiedy masz do czynienia z milionami przesłanych paragonów jako Organizacja handlu elektronicznego, Będziesz potrzebował wykrywacza fałszywych paragonów, aby utrzymać wszystko w ryzach.

Są to powody, dla których przedsiębiorstwa się przenoszą:

1. Sztuczna inteligencja zapewnia deterministyczną spójność. Jeśli we wtorek podasz modelowi ten sam obraz, co w poniedziałek, otrzymasz ten sam wynik. Ta stabilność jest niezbędna do egzekwowania jasnych wytycznych dla społeczności i utrzymania zaufania reklamodawców.
   
2. W przypadku kategorii z niepokojącymi treściami wizualnymi, takimi jak samookaleczenia lub przemoc, ciągła ekspozycja może wpływać na ludzkich recenzentów. Dzięki automatyzacji wykrywania oczywistego spamu i przemocy, ludzcy moderatorzy są wolni od traumatycznego wykrywania, aby obsługiwać złożone odwołania.
   
3. Zautomatyzowane modele przetwarzają obrazy w milisekundach. Tak więc, integrując Wykrywanie obrazu za pomocą sztucznej inteligencji, Przedsiębiorstwa mogą oferować wykrywanie w czasie rzeczywistym. Ta natychmiastowość zwiększa retencję użytkowników i współczynniki konwersji.
   
4. Ręczna weryfikacja jest kosztowna na dużą skalę i pochłania zyski. Jednak dzięki automatyzacji przedsiębiorstwa mogą usunąć zaległości, wyeliminować ludzkie zmęczenie, usprawnić moderację obrazów dla różnych lokalizacji i łatwo uzyskać zwrot z inwestycji.
   
5. Zautomatyzowana moderacja może generować ustrukturyzowane dzienniki, wyniki modeli, znaczniki czasu, zastąpienia recenzentów i ścieżki decyzyjne. Dzięki temu znacznie łatwiej jest wspierać zgodność, wewnętrzną kontrolę jakości i raportowanie klientów niż poleganie na rozproszonych ręcznych notatkach.

Co zrobić zamiast tego: Skalowalne podejście oparte na sztucznej inteligencji

Alternatywą dla armii ludzi ręcznie sprawdzających każdy obraz nie jest całkowite usunięcie ludzi.

Musisz postrzegać sztuczną inteligencję jako pomocnika w procesie moderacji i wykorzystywać Narzędzie do sprawdzania obrazów AI do obsługi procesu wykrywania, dzięki czemu jest on szybszy, bardziej skalowalny i znacznie mniej podatny na błędy ludzkie.

Zautomatyzowana analiza obrazu jako pierwsza linia obrony

Najtrwalsze zautomatyzowane systemy obrazu nie wymagają od ludzi patrzenia na wszystko. Możesz ustawić sztuczną inteligencję tak, aby z góry obsługiwała decyzje o dużej objętości i wysokim poziomie pewności.

Praktyczna pierwsza linia obrony wygląda następująco:

• Przeprowadź automatyczną klasyfikację każdego obrazu podczas przesyłania, aby wykryć kluczowe kategorie zasad.
• Klasyfikuj obrazy na podstawie progów zaufania, takich jak automatyczne zezwalanie, automatyczne blokowanie i eskalowanie do weryfikacji przez człowieka.
• Używaj przepływu pracy "człowiek w pętli" dla przypadków brzegowych i zapewniania jakości.
• Przekazywanie wyników weryfikacji z powrotem do danych szkoleniowych i dostrajanie progów w celu poprawy wydajności w czasie.
• Traktuj moderację jako funkcję operacyjną, a nie jednorazową funkcję, którą wyłączasz po pewnym czasie.
• Dodaj zabezpieczenia przed taktykami unikania, które użytkownicy mogą wykorzystać do ominięcia systemu. Ponadto zawsze aktualizuj swoje systemy w przypadku szybkich zmian polityki i lepszych produktów do generowania obrazów AI.

Jak TruthScan rozwiązuje przeglądanie obrazów w skali korporacyjnej

Organizacje stają dziś w obliczu eksplozji obrazów generowanych i manipulowanych przez sztuczną inteligencję, od paragonów przesyłanych przez klientów i weryfikacji tożsamości po treści w mediach społecznościowych.

Ręczna weryfikacja jest niemożliwa przy takiej skali, a zaawansowanie Generatory obrazów AI takie jak DALL-E i Midjourney sprawiają, że ręczna recenzja jest niewiarygodna.

TruthScan oferuje przedsiębiorstwom wyjście z sytuacji z dokładnym wskaźnikiem wykrywania wynoszącym 97,5% dla obrazów Midjourney i 96,71% dla obrazów DALL-E. Co więcej, niezależne porównania wykazały poprawność na poziomie 99%.

Wyniki te wzmocniły pozycję TruthScan jako kompleksowej platformy moderowania obrazów AI klasy korporacyjnej, która chroni organizacje przed wyrafinowanymi zagrożeniami generowanymi przez AI.

Oto następujące sposoby, w jakie może pomóc przedsiębiorstwu na dużą skalę:

• TruthScan ma prędkość przetwarzania poniżej 2 sekund, co ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw obsługujących od tysięcy do milionów obrazów. Zoptymalizowany potok detekcji przetwarza obrazy w kilka sekund dzięki infrastrukturze klasy korporacyjnej.
• Obsługuje przetwarzanie zbiorcze dla przepływów pracy o dużej objętości.
• Platforma oferuje płynną integrację, wspierając zautomatyzowane przepływy pracy i niestandardowe wdrożenia.
• Umożliwia to teraz organizacjom osadzanie wykrywania obrazów bezpośrednio w istniejących potokach moderacji treści i przetwarzania roszczeń itp.
• Każdemu fragmentowi treści przypisywany jest wynik zaufania od 0-100%, wskazujący prawdopodobieństwo, że został on wygenerowany lub zmanipulowany przez sztuczną inteligencję.

Porozmawiaj z TruthScan o bezpiecznym skalowaniu przeglądu obrazów

TruthScan jest gotowy do współpracy i płynnego skalowania wykrywania obrazów. Możesz bezpośrednio skontaktować się z TruthScan na ich platformie, aby zintegrować ich automatyzację z przepływem pracy.

Przedsiębiorstwa współpracujące z TruthScan otrzymują następujące funkcje:

• Duże rabaty dla dużych wolumenów
• Wdrożenia lokalne i regionalne (Wielka Brytania, UE i inne wynegocjowane lokalizacje)
• Najwyższej jakości modele niestandardowe
• Integracje niestandardowe
• Dedykowane wsparcie 24/7
• Niestandardowa umowa SLA
• Dedykowany menedżer konta

Nie ma żadnych kosztów z góry; raczej będziesz negocjować umowę z agentem sprzedaży TruthScan, dzięki czemu możesz uzyskać układ, który pasuje do Twojej firmy.

Dodatkowo, masz szansę zarobić do $100k w programie Program partnerski wykorzystując swoje kontakty, aby zaoferować TruthScan markom, które są atakowane przez treści deepfake i zmanipulowane przez sztuczną inteligencję.