De ce eșuează revizuirea manuală a imaginilor la nivel de întreprindere și ce trebuie să faceți în schimb

Nu este surprinzător faptul că întreprinderile și mărcile cu mii de utilizatori sunt copleșite de imagini cu facturi și chitanțe. Pentru că trebuie să verifice autenticitatea înainte de a rambursa sau de a plăti clienților lor.

Cu toate acestea, revizuirea manuală a fiecărei imagini este obositoare, mai ales că unele dintre aceste imagini au fost generate de inteligența artificială, păcălind chiar și cei mai minuțioși evaluatori manuali.

În cazul în care o duzină sau mai multe chitanțe false trec de verificarea manuală, acestea ar putea costa compania dumneavoastră mii de euro.

Deci, care este cea mai bună soluție pentru acest lucru? Este un detector de imagini AI pentru întreprinderi.

Să intrăm în detalii mai jos.

---

Principalele concluzii

• Revizuirea manuală a imaginilor (MIR) creează blocaje operaționale masive, deoarece oamenii pot procesa doar câteva sute de imagini pe oră, în timp ce întreprinderile se confruntă adesea cu zeci de mii de imagini zilnic.

• Extinderea echipelor manuale este nesustenabilă din punct de vedere financiar din cauza costurilor ridicate de angajare și formare, combinate cu riscul de “scădere a vigilenței”, în care precizia umană scade semnificativ după doar 30 de minute.

• Faptul că se bazează doar pe oameni expune companiile la fraude masive, deoarece deepfakes și chitanțe false sofisticate, generate de AI, pot păcăli cu ușurință chiar și cei mai minuțioși recenzori manuali.

• Eșecul de a automatiza moderarea imaginilor conduce la riscuri de afaceri grave, inclusiv amenzi de reglementare de mai multe milioane de dolari, renunțarea advertiserilor din cauza problemelor de siguranță a mărcii și epuizarea angajaților.

• TruthScan oferă o alternativă scalabilă prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a procesa imaginile în mai puțin de două secunde, cu o rată de acuratețe de 99%, permițând întreprinderilor să gestioneze fluxuri de lucru de volum mare, fără întârzierile revizuirii manuale.

• Prin integrarea unui instrument de înaltă performanță precum TruthScan, întreprinderile pot automatiza detectarea de rutină și pot păstra expertiza umană pentru cele mai complexe cazuri limită și apeluri nuanțate.

---

Ce este revizuirea manuală a imaginilor în mediile enterprise?

Revizuirea manuală a imaginilor (MIR) în cadrul întreprinderilor este un proces de securitate condus de oameni, prin care analiștii umani evaluează bunurile vizuale în raport cu politicile organizaționale formale, cerințele de reglementare și nivelurile de toleranță la risc.

Prin această analiză, evaluatorii pot decide să facă oricare dintre următoarele:

• Validați, 
• Steag, 
• Respingeți, sau 
• Intensificați conținutul.

În cazul în care se realizează o revizuire manuală a imaginilor, aceasta se concentrează în principal pe filtrarea imaginilor nepotrivite conținut generat de utilizatori, validarea conformității, protejarea integrității mărcii și diminuarea riscurilor juridice și reputaționale.

Cu toate acestea, revizuirea manuală creează blocaje, reducând eficiența afacerii dvs. și stopând astfel eforturile de extindere.

De ce revizuirea manuală a imaginilor nu funcționează la scară largă

Revizuirea manuală a imaginilor este indispensabilă pentru situațiile cu miză mare din întreprinderile care trebuie să filtreze cu atenție chitanțele frauduloase.

Din păcate, revizuirea manuală nu este construită pentru a se adapta la creșterea volumului de prelucrare a imaginilor. În acest moment, întreprinderile se confruntă cu un blocaj nesustenabil. 

Apoi, un sistem care obișnuia să funcționeze pentru zeci de revizuiri de imagini pe săptămână începe să eșueze catastrofal atunci când echipele trebuie să revizuiască mii de imagini zilnic.

Aceasta este ceea ce se întâmplă la scară largă:

1. Recenzorii umani pot procesa doar între 100 și 300 de imagini pe oră, și asta fiind generos. La nivel de întreprindere, primiți peste 10.000 de imagini în fiecare zi. În acest caz, veți avea nevoie de sute de recenzori cu normă întreagă, ceea ce va fi o povară operațională nesustenabilă. De fapt, cu mai puțini recenzori, cozile de recenzii cresc mai repede decât poate face față echipa dvs., creând întârzieri care se pot întinde de la ore la zile sau chiar săptămâni.
   
2. Formarea unui nou recenzor uman durează săptămâni, iar acest lucru se adaugă la costul total atunci când trebuie să îl angajați, să îl formați și să îl păstrați.
   
3. Evaluatorii umani nu sunt perfecți și sunt predispuși să facă greșeli. Aceste greșeli cresc pe măsură ce ei obosesc fiind bombardați cu sute de imagini zilnic. Același analist poate aproba o imagine într-o zi și să respingă una similară în ziua următoare. Astfel, la scară largă, oboseala unui revizor va duce la decizii inconsecvente și la abateri de la conformitate.
   
4. Deși atingerea umană este importantă pentru evaluările riscante, faptul că vă bazați exclusiv pe oameni poate împiedica sistemul dvs. de detectare a imaginilor cu inteligență artificială să capteze metadate și modele care l-ar putea antrena mai bine. Acest lucru vă va bloca într-o dependență manuală costisitoare.
   
5. În plus, inteligența artificială generativă a înrăutățit lucrurile pentru întreprinderi. Din 2023, Deepfakes generate de AI ar fi necesitat o revizuire mult mai lentă și mai atentă. În caz contrar, ar putea costa de la mii la milioane de dolari, așa cum s-a întâmplat în cazul unui angajat financiar din cadrul biroului Arup din Hong Kong. Acest angajat a fost păcălit să transfere $25 milioane către escroci din cauza unui deepfake video în 2024.
   
6. Întreprinderile care au peste 50 de recenzori manuali riscă să înregistreze o scădere a ratelor de coordonare și acord între echipe. În acest moment, începeți să considerați derapajul politicilor drept un risc major de conformitate.

Principalele limitări ale examinării manuale a imaginilor

Fără îndoială, evaluatorii umani sunt esențiali pentru înțelegerea nuanțelor culturale și a contextului. Cu toate acestea, am observat că viteza mare de încărcare a datelor, combinată cu limitările fiziologice ale creierului uman, nu poate fi mărită.

Acest lucru creează următoarele limitări pentru întreprinderea dumneavoastră:

1. Incapacitatea de a crește în funcție de volum

În general, pentru a examina de două ori mai multe imagini, aveți nevoie de de două ori mai mulți oameni. Acest model cedează sub greutatea traficului internet modern.

Să luăm Instagram ca exemplu. Numai utilizatorii săi încarcă peste 95 de milioane de fotografii și videoclipuri pe zi. Iar dacă ne uităm la YouTube, creatorii săi încarcă, de asemenea, 500 de ore de videoclipuri în fiecare minut.

Pe baza acestor date, o echipă de 10.000 de recenzori manuali care lucrează non-stop nu poate revizui fizic fiecare bucată de conținut cu o eficiență de 100%.

Acest lucru a necesitat o dependență de setările de post-moderare care permit conținutului dăunător să rămână activ pentru perioade mai lungi înainte de a fi abordat.

2. Scăderea vigilenței și ratele de eroare

Din punct de vedere evolutiv, oamenii nu sunt pregătiți pentru scanarea vizuală manuală repetitivă, de mare viteză. Psihologia cognitivă chiar se referă la acest lucru ca la decrement de vigilență.

Acesta este un declin rapid al capacității de a detecta semnale în timp.

În plus, cercetările indică faptul că abilitatea unui revizor de a detecta erorile cu precizie scade semnificativ după 15 până la 30 de minute de monitorizare continuă.

Toate acestea culminează cu oboseala cognitivă care reduce eficiența.

3. Impactul asupra sănătății mintale

Facebook a fost de acord să plătească $52 milioane într-o înțelegere din 2020 moderatorilor de conținut care au dezvoltat PTSD în timpul serviciului.

Acest caz este unul dintre multele care au demonstrat că recenzorii manuali, în special cei care vizualizează adesea conținut care include violență, exploatarea copiilor și gore, se pot confrunta cu un grad ridicat de epuizare și traume psihologice care le degradează calitatea recenziei și costă întreprinderea bani.

4. Lipsa unui răspuns în timp real

Revizuirea manuală la nivel de întreprindere nu poate funcționa pentru răspunsuri în timp real. Defecțiunea apare în momentul în care un om extrage o imagine din coada de așteptare pentru a o examina.

În momentul în care omul ajunge la o decizie, conținutul poate fi deja vizualizat de mii de utilizatori.

Un exemplu este atacul din Christchurch din 2019, care a fost transmis live. Atacul livestream video a fost vizionată de 4 000 de ori și redistribuită cu o rată de una pe secundă înainte de a fi eliminată de echipa de moderare a conținutului.

Evident, cozile de reexaminare manuală pur și simplu nu se pot mișca suficient de repede pentru a opri viralizarea mesajelor dăunătoare și Imagini generate de AI odată ce intră în ecosistem.

5. Constrângeri legate de formare și expertiză

Multe domenii de examinare a imaginilor depind de personal foarte bine pregătit. Procesele de formare sunt lungi, iar deficitele de personal sunt frecvente. În practică, revizuirea pur manuală este greu de susținut la scară largă.

Riscurile comerciale și de conformitate care decurg din recurgerea la revizuirea manuală

În timp ce limitările operaționale ale revizuirii manuale creează blocaje, revizuirea manuală care nu prinde conținutul dăunător sau îl prinde prea lent poate avea următoarele consecințe:

Sancțiuni de reglementare

Guvernele trec de la autoreglementare la cadre juridice stricte pentru întreprinderile care operează cu conținut vizual.

De exemplu, în cadrul Legea serviciilor digitale (DSA) a Uniunii Europene, Platformele online foarte mari (VLOP) riscă amenzi de până la 6% din cifra lor de afaceri anuală globală pentru că nu abordează în mod adecvat conținutul ilegal.

Vă puteți imagina că, pentru o companie de mărimea Meta, aceasta reprezintă miliarde de dolari. Ca urmare, revizuirea manuală este prea lentă și poroasă pentru a garanta nivelurile de conformitate cerute de noile legi.

Siguranța mărcii

Un brand care nu poate ține la distanță imaginile și conținutul dăunător se confruntă cu provocări și din partea agenților de publicitate. Agenții de publicitate încep să aibă toleranță zero față de mărcile lor care apar alături de conținuturi NSFW, instigatoare la ură sau AI slop.

Conform unui studiu realizat în 2024 de către Interactive Advertising Bureau (IAB) și Integral Ad Science (IAS), 51% dintre consumatori ar putea să nu mai folosească o marcă care apare în apropierea unui conținut reprobabil.

Având în vedere acest lucru, revizuirea manuală nu dispune de metadatele și capacitățile contextuale necesare pentru a asigura o mare siguranță a mărcii la scară largă. Acest lucru poate duce la pierderi imediate de venituri atunci când apar scăpări.

Încălcări ale confidențialității datelor

Revizuirea manuală necesită, de asemenea, ca utilizatorii să își trimită imaginile, care pot fi adesea imagini private sau sensibile. 

Uneori, centre terțe de externalizare a proceselor de afaceri (BPO) sau angajați interni au acces la aceste date brute ale utilizatorilor. Dacă nu sunt gestionați în mod corespunzător, recenzorii umani manuali pot deveni sursa unei încălcări majore a securității datelor și a confidențialității.

Profit nesustenabil

Pe măsură ce platforma dvs. de întreprindere se extinde, vă așteptați să obțineți mai mult profit.

Cu toate acestea, atunci când costul revizuirii manuale crește în același timp cu veniturile sau mai rapid, acest lucru va împiedica compania dvs. să obțină profitul pe care o platformă de moderare a imaginilor cu AI îl oferă de obicei.

Migrația utilizatorilor și toxicitatea comunitară

Gartner a prezis că, până în 2025, 50% dintre companii vor trebui să gestioneze o “criză de brand” legată de toxicitatea de pe platformele lor, cu impact direct asupra ratelor de retenție a utilizatorilor.

Acest lucru a devenit din ce în ce mai evident, utilizatorii de pe platforme precum X și TikTok făcând presiuni pentru o mai bună aplicare a ghidurilor comunității.

Acest lucru va duce la creșterea apatiei utilizatorilor dacă întreprinderile continuă să se bazeze pe revizuirea manuală, deoarece cozile de revizuire vor fi blocate, iar conținutul dăunător va rămâne online mai mult timp. Această toxicitate degradează experiența utilizatorului, determinându-l să abandoneze platforma pentru concurenți mai siguri.

De ce întreprinderile trec la moderarea automată a imaginilor

Pentru liderii întreprinderilor, trecerea la detectarea automată a riscurilor legate de imagini este o chestiune de supraviețuire.

Când aveți de-a face cu milioane de chitanțe încărcate ca un organizarea comerțului electronic, veți avea nevoie de un detector de chitanțe false pentru a ține lucrurile sub control.

Acestea sunt motivele pentru care întreprinderile se mută:

1. Inteligența artificială oferă coerență deterministă. Dacă marți furnizați modelului aceeași imagine pe care ați furnizat-o luni, veți obține același rezultat. Această stabilitate este necesară pentru aplicarea unor orientări clare ale comunității și pentru menținerea încrederii advertiserilor.
   
2. Pentru categoriile cu conținut vizual deranjant, cum ar fi automutilarea sau violența, expunerea constantă poate afecta recenzorii umani. Prin automatizarea detectării spam-ului evident și a violenței, moderatorii umani sunt eliberați de detectarea traumatică pentru a gestiona apelurile complexe.
   
3. Modelele automatizate procesează imaginile în milisecunde. Astfel, prin integrarea Detectarea imaginilor AI, întreprinderile pot oferi detectare în timp real. Această imediatețe sporește ratele de retenție și de conversie ale utilizatorilor.
   
4. Revizuirea manuală este costisitoare la scară largă și afectează profiturile. Cu toate acestea, prin automatizare, întreprinderile pot elimina întârzierile, pot scăpa de oboseala umană, pot raționaliza moderarea imaginilor pentru diferite locații și pot obține cu ușurință un randament al investițiilor.
   
5. Moderarea automatizată poate genera jurnale structurate, scoruri ale modelelor, marcaje temporale, anulări ale evaluatorilor și trasee ale deciziilor. Astfel, este mult mai ușor să sprijiniți conformitatea, asigurarea calității interne și raportarea clienților decât să vă bazați pe note manuale dispersate.

Ce să facem în schimb: O abordare scalabilă bazată pe inteligența artificială

Alternativa la armata de oameni care verifică manual fiecare imagine nu este eliminarea completă a oamenilor.

Trebuie să vedeți AI ca pe un ajutor în procesul de moderare și să utilizați Verificator de imagini AI pentru a gestiona procesul de detectare, făcându-l mai rapid, mai scalabil și mult mai puțin predispus la erori umane.

Utilizați analiza automată a imaginilor ca primă linie de apărare

Cele mai durabile sisteme automate de imagine nu cer oamenilor să se uite la orice. Puteți seta inteligența artificială să se ocupe în avans de deciziile cu volum mare și încredere ridicată.

O primă linie practică de apărare arată astfel:

• Treceți fiecare imagine printr-o clasificare automată la încărcare pentru a detecta principalele categorii de politici.
• Clasificați imaginile în funcție de pragurile de încredere, cum ar fi auto-autorizare, auto-blocare și escaladare către revizuire umană.
• Utilizați un flux de lucru uman în buclă pentru cazuri limită și asigurarea calității.
• Reintroduceți rezultatele evaluatorilor în datele de formare și în reglarea pragurilor pentru a îmbunătăți performanța în timp.
• Tratați moderarea ca pe o caracteristică operațională și nu ca pe o caracteristică unică pe care o dezactivați după un timp.
• Adăugați protecții pentru tacticile de evitare pe care utilizatorii le pot utiliza pentru a ocoli sistemul. De asemenea, actualizați întotdeauna sistemele în caz de schimbare rapidă a politicilor și de produse mai bune de generare a imaginilor AI.

Cum rezolvă TruthScan problema revizuirii imaginilor la scară enterprise

În prezent, organizațiile se confruntă cu o explozie de imagini generate și manipulate de inteligența artificială, de la chitanțe trimise de clienți și verificarea identității până la conținut social media.

Revizuirea manuală este imposibilă la o asemenea scară, iar sofisticarea Generatoare de imagini AI precum DALL-E și Midjourney face ca revizuirea manuală să nu fie fiabilă.

TruthScan oferă întreprinderilor o cale de ieșire cu o rată de detecție precisă de 97,5% pentru imaginile Midjourney și 96,71% pentru imaginile DALL-E. În plus, comparațiile independente arată o rată de corectitudine de 99%.

Aceste rezultate au consolidat poziția TruthScan ca platformă cuprinzătoare de moderare a imaginilor AI de nivel enterprise, care vă protejează organizațiile de amenințările sofisticate generate de AI.

Acestea sunt următoarele moduri în care vă poate ajuta întreprinderea la scară largă:

• TruthScan are o viteză de procesare sub 2 secunde, ceea ce este esențial pentru întreprinderile care gestionează mii până la milioane de imagini. Conducta de detecție optimizată procesează imaginile în câteva secunde cu o infrastructură de nivel enterprise.
• Suportă procesarea în masă pentru fluxuri de lucru de volum mare.
• Platforma oferă o integrare perfectă, suportând fluxuri de lucru automate și implementări personalizate.
• Acest lucru permite acum organizațiilor să integreze detectarea imaginilor direct în conductele existente de moderare a conținutului și de procesare a cererilor etc.
• Fiecărui conținut i se atribuie un scor de încredere între 0-100%, indicând probabilitatea ca acesta să fi fost generat sau manipulat de AI.

Discutați cu TruthScan despre scalarea imaginii în siguranță

TruthScan este gata să colaboreze cu dvs. și să vă mărească detectarea imaginilor fără probleme. Puteți lua legătura direct cu TruthScan pe platforma lor pentru a integra automatizarea lor în fluxul dvs. de lucru.

Întreprinderile care lucrează cu TruthScan beneficiază de următoarele caracteristici:

• Reduceri mari pentru volume mari
• Implementări la fața locului și regionale (Regatul Unit, UE și alte locații negociate)
• Modele personalizate de cea mai înaltă calitate
• Integrări personalizate
• Suport dedicat 24/7
• SLA personalizat
• Manager de cont dedicat

Nu există costuri inițiale; mai degrabă, vă veți negocia contractul cu un agent de vânzări TruthScan, astfel încât să puteți obține un acord care să se potrivească afacerii dvs.

În plus, aveți șansa de a câștiga până la $100k în Program pentru parteneri prin utilizarea conexiunilor dvs. pentru a prezenta TruthScan brandurilor care sunt atacate de conținuturi falsificate și manipulate de AI.