Não é surpreendente que as empresas e marcas com milhares de utilizadores fiquem sobrecarregadas com imagens de facturas e recibos. Porque têm de verificar a autenticidade antes de efetuar o reembolso ou o pagamento aos seus clientes.
No entanto, ter de rever cada imagem manualmente é desgastante, especialmente porque algumas destas imagens foram geradas por IA, enganando até os revisores manuais mais detalhados.
No caso de uma dúzia ou mais de recibos falsos passarem pela revisão manual, isso pode custar milhares à sua empresa.
Então, qual é a melhor solução para este problema? É um detetor de imagens com IA para empresas.
Vamos entrar nos pormenores abaixo.
Principais conclusões
- A revisão manual de imagens (MIR) cria enormes estrangulamentos operacionais porque os humanos só conseguem processar algumas centenas de imagens por hora, enquanto as empresas lidam frequentemente com dezenas de milhares diariamente.
- A expansão das equipas manuais é financeiramente insustentável devido aos elevados custos de contratação e formação, combinados com o risco de “diminuição da vigilância”, em que a precisão humana diminui significativamente após apenas 30 minutos.
- Confiar apenas em seres humanos expõe as empresas a fraudes maciças, uma vez que os sofisticados deepfakes e recibos falsos gerados por IA podem facilmente enganar até os revisores manuais mais detalhados.
- A incapacidade de automatizar a moderação de imagens conduz a sérios riscos comerciais, incluindo multas regulamentares de vários milhões de dólares, abandono de anunciantes devido a problemas de segurança da marca e elevado desgaste dos funcionários.
- O TruthScan oferece uma alternativa escalável ao utilizar a 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 grande volume sem o atraso da revisão manual.
- Ao integrar uma ferramenta de alto desempenho como o TruthScan, as empresas podem automatizar a deteção de rotina e poupar o conhecimento humano para os casos mais complexos e os recursos mais complexos.
O que é a revisão manual de imagens em ambientes empresariais?
A Revisão Manual de Imagens (MIR) em ambientes empresariais é um processo de segurança conduzido por humanos, através do qual analistas humanos avaliam activos visuais em relação a políticas organizacionais formais, requisitos regulamentares e níveis de tolerância ao risco.
Através desta análise, os revisores podem decidir fazer uma das seguintes opções:
- Validar,
- Bandeira,
- Rejeitar, ou
- Escalar o conteúdo.
No caso de ser efectuada uma revisão manual da imagem, esta centra-se principalmente na filtragem de imagens inadequadas conteúdos gerados pelos utilizadores, A empresa tem um papel importante a desempenhar, validando a conformidade, protegendo a integridade da marca e atenuando os riscos jurídicos e de reputação.
Nunca mais se preocupe com fraudes de IA. TruthScan Pode ajudar-vos:
- Detetar a IA gerada imagens, texto, voz e vídeo.
- Evitar grandes fraudes impulsionadas pela IA.
- Proteja os seus mais sensível activos da empresa.
No entanto, a revisão manual cria estrangulamentos, reduzindo a eficiência da sua empresa e interrompendo assim os esforços de expansão.
Porque é que a revisão manual de imagens falha à escala
A revisão manual de imagens é indispensável para situações de alto risco em empresas que têm de selecionar cuidadosamente recibos fraudulentos.
Infelizmente, a revisão manual não foi concebida para ser dimensionada à medida que o volume de processamento de imagens aumenta. Nesta altura, as empresas enfrentam um estrangulamento insustentável.
Depois, um sistema que costumava funcionar para dezenas de revisões de imagens por semana começa a falhar de forma catastrófica quando as equipas precisam de rever milhares de imagens diariamente.
É isto que acontece à escala:
- Os revisores humanos só conseguem processar cerca de 100 a 300 imagens por hora, e isto é ser generoso. À escala empresarial, recebe mais de 10.000 imagens por dia. Nesse caso, precisaria de centenas de revisores a tempo inteiro, o que seria um encargo operacional insustentável. De facto, com menos revisores, as suas filas de revisão crescem mais rapidamente do que a sua equipa consegue aguentar, criando atrasos que podem ir de horas a dias ou mesmo semanas.
- A formação de um novo revisor humano demora semanas, o que aumenta o seu custo global quando tem de o contratar, formar e manter.
- Os revisores humanos não são perfeitos e são propensos a cometer erros. Estes erros aumentam à medida que se cansam de ser bombardeados com centenas de imagens diariamente. O mesmo analista pode aprovar uma imagem num dia e rejeitar outra semelhante no dia seguinte. Assim, à escala, o cansaço de um revisor conduzirá a decisões inconsistentes e a desvios de conformidade.
- Embora o toque humano seja importante para as avaliações de risco, confiar apenas em humanos pode impedir que o sistema de deteção de imagens com IA da sua empresa capte metadados e padrões que poderiam treiná-lo melhor. Isto irá prendê-lo a uma dependência manual dispendiosa.
- Para 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, poderia custar milhares ou milhões de dólares, como aconteceu com um funcionário do sector financeiro do escritório da Arup em Hong Kong. Este funcionário foi induzido a transferir $25 milhões para os autores da fraude devido a um vídeo deepfake em 2024.
- As empresas que têm mais de 50 revisores manuais correm o risco de as taxas de coordenação e concordância diminuírem entre as equipas. Nesta altura, começa-se a considerar a deriva da 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, verificámos que a velocidade de carregamento de dados, combinada com as limitações fisiológicas do cérebro humano, não pode ser aumentada.
Isto cria as seguintes limitações para a sua empresa:
- Incapacidade de aumentar o volume
Geralmente, para analisar o dobro das imagens, é necessário o dobro de humanos. Este modelo não funciona com o peso do tráfego moderno da Internet.
Tomemos o Instagram como um bom exemplo. Só os seus utilizadores carregam mais de 95 milhões de fotografias e vídeos por dia. E quando olhamos para o YouTube, os seus criadores também carregam 500 horas de vídeo por minuto.
Com base nestes dados, uma equipa de 10 000 revisores manuais a trabalhar sem parar não consegue rever fisicamente todos os conteúdos com uma eficiência de 100%.
Esta situação exigiu a utilização de definições de pós-moderação que permitem que os conteúdos nocivos permaneçam activos durante períodos mais longos antes de serem tratados.
- Diminuição da vigilância e taxas de erro
Os seres humanos estão evolutivamente mal equipados para o rastreio visual manual repetitivo e de alta velocidade. A psicologia cognitiva refere-se mesmo a este facto como a diminuição da vigilância.
Trata-se de um declínio rápido da capacidade de detetar sinais ao longo do tempo.
Além disso, a investigação indica que a capacidade de um revisor para detetar erros com precisão diminui significativamente após 15 a 30 minutos de monitorização contínua.
Tudo isto culmina numa fadiga cognitiva que reduz a eficiência.
- Impacto na saúde mental
Facebook concordou em pagar $52 milhões num acordo de 2020 a moderadores de conteúdos que desenvolveram PTSD enquanto trabalhavam.
Este caso é um dos muitos que provaram que os revisores manuais, especialmente os que vêem frequentemente conteúdos que incluem violência, exploração infantil e violência sexual, podem sofrer de esgotamento e traumas psicológicos que degradam a sua qualidade de revisão e custam dinheiro à empresa.
- Falta de resposta em tempo real
A revisão manual à escala da empresa não pode funcionar para respostas em tempo real. A falha aparece no momento em que um humano retira uma imagem de uma fila para revisão.
No momento em que o ser humano toma uma decisão, o conteúdo pode já ter sido visto por milhares de utilizadores.
Um exemplo é o ataque de Christchurch de 2019 que foi transmitido em direto. O vídeo em direto foi visto 4.000 vezes e partilhado novamente a um ritmo de um por segundo antes de ser retirado pela equipa de moderação de conteúdos.
Evidentemente, as filas de espera para revisão manual não conseguem ser suficientemente rápidas para impedir a viralidade de mensagens nocivas e Imagens geradas por IA quando entram no ecossistema.
- Restrições de formação e especialização
Muitos domínios de análise de imagens dependem de pessoal altamente qualificado. Os canais de formação são longos e a falta de pessoal é comum. Na prática, a revisão puramente manual é difícil de manter à escala.
Os riscos comerciais e de conformidade de confiar na revisão manual
Embora as limitações operacionais da revisão manual criem estrangulamentos, uma revisão manual que não detecte conteúdos nocivos ou que os detecte demasiado lentamente pode ter as seguintes consequências:
Sanções regulamentares
Os governos estão a passar da autorregulação para quadros jurídicos rigorosos para as empresas que lidam com conteúdos visuais.
Por exemplo, no âmbito do Lei dos Serviços Digitais da União Europeia (DSA), As plataformas em linha de muito grande dimensão (VLOP) podem ser objeto de coimas até 6% do seu volume de negócios anual global por não combaterem adequadamente os conteúdos ilegais.
Pode imaginar-se que, para uma empresa da dimensão da Meta, isto representa milhares de milhões de dólares. Como resultado, a revisão manual é demasiado 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 enfrenta também desafios por parte dos anunciantes. Os anunciantes estão a começar a não tolerar que as suas marcas apareçam ao lado de imagens NSFW, de ódio ou Deslizamento de IA.
De acordo com um estudo realizado em 2024 pelo Interactive Advertising Bureau (IAB) e Integral Ad Science (IAS), 51% dos consumidores são susceptíveis de deixar de utilizar uma marca que apareça perto de conteúdos censuráveis.
Assim, a revisão manual carece das capacidades de metadados e contexto para garantir a segurança da marca em grande escala. Isto pode levar à perda imediata de receitas quando ocorrem falhas.
Violações da privacidade dos dados
A revisão manual também exige que os utilizadores enviem as suas imagens, que também podem ser frequentemente imagens privadas ou sensíveis.
Por vezes, centros de externalização de processos empresariais (BPO) de terceiros ou funcionários internos têm acesso a estes dados brutos do utilizador. Se não forem geridos adequadamente, os revisores manuais humanos podem tornar-se a fonte de uma grande violação de dados e de violações de privacidade.
Lucro insustentável
À medida que a plataforma da sua empresa se expande, espera obter mais lucros.
No entanto, quando o custo da revisão manual cresce a par e passo com as receitas ou mais rapidamente, isso impedirá a sua empresa de obter o lucro que uma plataforma de moderação de imagens com IA normalmente proporciona.
Migração de utilizadores e toxicidade para a comunidade
Gartner previu que, até 2025, 50% das empresas terão de gerir uma “crise de marca” relacionada com a toxicidade nas suas plataformas, com impacto direto nas taxas de retenção de utilizadores.
Esta situação tem vindo a acentuar-se, com os utilizadores de plataformas como o X e o TikTok a insistirem numa melhor aplicação das diretrizes da comunidade.
Se as empresas continuarem a depender da revisão manual, isto irá aumentar a apatia dos utilizadores, porque as filas de revisão ficarão com mais atrasos e os conteúdos nocivos permanecerão online durante mais tempo. Esta toxicidade degrada a experiência do utilizador, fazendo com que os utilizadores abandonem a plataforma em favor de concorrentes mais seguros.
Porque é que as empresas estão a mudar para a moderação automatizada de imagens
Para os líderes empresariais, a mudança para a deteção automatizada de riscos de imagem é uma questão de sobrevivência.
Quando se lida com milhões de recibos carregados como um organização do comércio eletrónico, Para manter as coisas sob controlo, é necessário um detetor de recibos falsos.
Estas são as razões pelas quais as empresas estão a mudar:
- A IA proporciona consistência determinística. Se, na terça-feira, der ao modelo a mesma imagem que deu na segunda-feira, obtém o mesmo resultado. Esta estabilidade é necessária para aplicar diretrizes claras à comunidade e manter a confiança dos anunciantes.
- Para categorias com conteúdo visual perturbador, como auto-mutilação ou violência, a exposição constante pode afetar os revisores humanos. Ao automatizar a deteção de spam e violência óbvios, os moderadores humanos são libertados da deteção traumática para tratar de recursos complexos.
- Os modelos automatizados processam imagens em milissegundos. Assim, ao integrar Deteção de imagens por IA, Se o utilizador não tiver a certeza de que está a ser utilizado, as empresas podem oferecer deteção em tempo real. Este imediatismo aumenta a retenção de utilizadores e as taxas de conversão.
- A revisão manual é dispendiosa em grande escala e consome os lucros. No entanto, com a automatização, as empresas podem eliminar os atrasos, acabar com a fadiga humana, otimizar a moderação de imagens para diferentes locais e obter facilmente um retorno do seu investimento.
- A moderação automatizada pode gerar registos estruturados, pontuações de modelos, carimbos de data/hora, anulações de revisores e pistas de decisão. Isto torna muito mais fácil apoiar a conformidade, o controlo de qualidade interno e os relatórios dos clientes do que depender de notas manuais dispersas.
O que fazer em vez disso: Uma abordagem escalável baseada em IA
A alternativa ao exército de humanos que revêem manualmente cada imagem não é eliminar totalmente os humanos.
É necessário encarar a IA como um auxiliar no processo de moderação e utilizar Verificador de imagem AI para gerir o processo de deteção, tornando-o mais rápido, mais escalável e significativamente menos propenso a erros humanos.
Utilizar a análise automatizada de imagens como a primeira linha de defesa
Os sistemas de imagem automatizados mais duradouros não pedem aos humanos que vejam tudo. Pode definir a IA para lidar antecipadamente com decisões de elevado volume e elevada confiança.
Uma primeira linha de defesa prática é a seguinte:
- Efectue a classificação automática de todas as imagens no momento do carregamento para detetar as principais categorias de políticas.
- Classifique imagens com base em limiares de confiança, como a autorização automática, o bloqueio automático e o escalonamento para revisão humana.
- Utilizar um fluxo de trabalho humano no circuito para casos extremos e garantia de qualidade.
- Alimentar os resultados dos avaliadores com dados de formação e afinação de limiares para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
- Tratar a moderação como uma caraterística operacional e não como uma caraterística pontual que se desactiva ao fim de algum tempo.
- Adicione protecções para tácticas de evasão que os utilizadores podem utilizar para contornar o sistema. Além disso, actualize sempre os seus sistemas em caso de mudança rápida de políticas e de melhores produtos de geração de imagens de IA.
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 ID a conteúdos de redes sociais.
A revisão manual é impossível a esta escala, e a sofisticação da Geradores de imagens de IA como DALL-E e Midjourney tornam a revisão manual pouco fiável.
TruthScan oferece às empresas uma saída com uma taxa de deteção exacta de 97,5% para as imagens Midjourney e 96,71% para as imagens 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 formas de ajudar a sua empresa à 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 deteção otimizado processa imagens em segundos com infraestrutura de nível empresarial.
- Suporta o processamento em massa para fluxos de trabalho de grande volume.
- A plataforma oferece uma integração perfeita, suportando fluxos de trabalho automatizados e implementações personalizadas.
- Isto permite agora que as organizações integrem a deteção de imagens diretamente nas condutas de moderação de conteúdos existentes e no processamento de reclamações, etc.
- A cada conteúdo é atribuída uma pontuação de confiança de 0-100%, indicando a probabilidade de ter sido gerado ou manipulado por IA.
Fale com o TruthScan sobre como dimensionar a revisão de imagens com segurança
O TruthScan está pronto a trabalhar consigo e a dimensionar a sua deteção de imagens sem problemas. Pode contactar diretamente o TruthScan através da sua plataforma para integrar a sua automatização no 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 24/7
- SLA personalizado
- Gestor de conta dedicado
Não existe qualquer custo inicial; em vez disso, negociará o seu contrato com um agente de vendas TruthScan, para que possa obter um acordo adequado à sua empresa.
Além disso, tem a possibilidade de ganhar até $100k no Programa de parceiros utilizando as suas ligações para apresentar o TruthScan às marcas que são atacadas por conteúdos manipulados por IA e deepfake.