Manuel Görüntü İnceleme Kurumsal Ölçekte Neden Başarısız Oluyor ve Bunun Yerine Ne Yapmalı?

Binlerce kullanıcısı olan işletmelerin ve markaların fatura ve makbuz görüntülerinden bunalması şaşırtıcı değil. Çünkü müşterilerine geri ödeme yapmadan veya ödeme yapmadan önce gerçekliğini doğrulamaları gerekiyor.

Bununla birlikte, her bir görüntüyü manuel olarak incelemek zorunda kalmak, özellikle de bu görüntülerden bazıları yapay zeka tarafından oluşturulduğundan, en ayrıntılı manuel incelemecileri bile kandırdığı için yorucudur.

Bir düzine veya daha fazla sahte makbuzun manuel incelemeden geçtiği bir durumda, bu şirketinize binlerce dolara mal olabilir.

Peki, bunun için en iyi çözüm nedir? Kurumsal bir yapay zeka görüntü dedektörü.

Ayrıntılara aşağıda girelim.

---

Önemli Çıkarımlar

• Manuel Görüntü İnceleme (MIR) büyük operasyonel darboğazlar yaratır çünkü insanlar saatte yalnızca birkaç yüz görüntüyü işleyebilirken, işletmeler genellikle günde on binlerce görüntüyle uğraşır.

• Manuel ekiplerin ölçeklendirilmesi, yüksek işe alma ve eğitim maliyetleri ve insan doğruluğunun sadece 30 dakika sonra önemli ölçüde düştüğü “uyanıklık azalması” riski nedeniyle finansal olarak sürdürülemez.

• Yalnızca insanlara güvenmek şirketleri büyük bir sahtekarlığa maruz bırakır, çünkü sofistike yapay zeka tarafından üretilen deepfake'ler ve sahte makbuzlar en ayrıntılı manuel incelemecileri bile kolayca kandırabilir.

• Görsel moderasyonunun otomatikleştirilmemesi, milyonlarca dolarlık yasal para cezaları, marka güvenliği sorunları nedeniyle reklamverenin vazgeçmesi ve yüksek çalışan tükenmişliği gibi ciddi iş risklerine yol açmaktadır.

• TruthScan, 99% doğruluk oranıyla görüntüleri iki saniyenin altında işlemek için yapay zekayı kullanarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar ve işletmelerin manuel incelemenin gecikmesi olmadan yüksek hacimli iş akışlarını yönetmesine olanak tanır.

• İşletmeler, TruthScan gibi yüksek performanslı bir aracı entegre ederek rutin tespitleri otomatikleştirebilir ve insan uzmanlığını en karmaşık uç durumlar ve incelikli itirazlar için saklayabilir.

---

Kurumsal Ortamlarda Manuel Görüntü İnceleme Nedir?

Kurumsal ortamlarda Manuel Görüntü İnceleme (MIR), insan analistlerin görsel varlıkları resmi kurumsal politikalar, düzenleyici gereklilikler ve risk tolerans seviyelerine göre değerlendirdiği, insan liderliğindeki bir güvenlik sürecidir.

Bu analiz sayesinde, gözden geçirenler aşağıdakilerden herhangi birini yapmaya karar verebilirler:

• Onaylayın, 
• Bayrak, 
• Reddet veya 
• İçeriği yükseltin.

Manuel görüntü incelemesinin yapıldığı durumlarda, öncelikle uygunsuz görüntülerin filtrelenmesine odaklanılır. kullanıcı tarafından oluşturulan içerik, uyumluluğun doğrulanması, marka bütünlüğünün korunması ve yasal ve itibar riskinin azaltılması.

Ancak, manuel inceleme darboğazlar yaratarak işletmenizin verimliliğini azaltır ve böylece ölçeklendirme çabalarını durdurur.

Manuel Görüntü İnceleme Ölçekte Neden Bozulur?

Manuel görüntü incelemesi, hileli makbuzları dikkatle taraması gereken işletmelerdeki yüksek riskli durumlar için vazgeçilmezdir.

Ne yazık ki manuel inceleme, görüntü işleme hacmi arttıkça ölçeklenebilecek şekilde tasarlanmamıştır. Bu noktada işletmeler sürdürülemez bir darboğazla karşı karşıya kalmaktadır. 

Ardından, haftada düzinelerce görüntü incelemesi için kullanılan bir sistem, ekiplerin günde binlerce görüntüyü incelemesi gerektiğinde felaket bir şekilde başarısız olmaya başlar.

Büyük ölçekte olan budur:

1. İnsan incelemeciler saatte yalnızca 100 ila 300 görüntü işleyebiliyor ve bu da cömert bir yaklaşım. Kurumsal ölçekte, her gün 10.000'den fazla görüntü alırsınız. Bu durumda, yüzlerce tam zamanlı incelemeciye ihtiyacınız olacaktır ki bu da sürdürülemez bir operasyonel yük olacaktır. Aslında, daha az sayıda inceleme görevlisiyle inceleme kuyruklarınız ekibinizin başa çıkabileceğinden daha hızlı büyür ve saatlerden günlere hatta haftalara kadar uzayabilen gecikmelere neden olur.
   
2. Yeni bir insan gözden geçiriciyi eğitmek haftalar alır ve bu da onları işe almanız, eğitmeniz ve elinizde tutmanız gerektiğinde toplam maliyetinizi artırır.
   
3. İnsan değerlendiriciler mükemmel değildir ve hata yapmaya eğilimlidirler. Bu hatalar, her gün yüzlerce görüntüyle bombardımana tutulmaktan yoruldukça artar. Aynı analist bir gün bir görüntüyü onaylarken ertesi gün benzer bir görüntüyü reddedebilir. Dolayısıyla, büyük ölçekte, bir inceleme uzmanının yorgunluğu tutarsız kararlara ve uyumluluk sapmasına yol açacaktır.
   
4. Riskli değerlendirmeler için insan dokunuşu önemli olsa da, yalnızca insanlara güvenmek, kurumsal yapay zeka görüntü algılama sisteminizin kendisini daha iyi eğitebilecek meta verileri ve kalıpları yakalamasını engelleyebilir. Bu da sizi yüksek maliyetli manuel bağımlılığa mahkum edecektir.
   
5. Bunun da ötesinde, üretken yapay zeka, işletmeler için işleri daha da kötüleştirdi. 2023'ten beri, Yapay zeka tarafından üretilen derin sahtecilikler çok daha yavaş ve dikkatli bir inceleme gerektirebilirdi. Aksi takdirde, Arup'un Hong Kong ofisindeki bir finans çalışanında görüldüğü gibi, binlerce ila milyonlarca dolara mal olabilir. Bu çalışan $25 milyon doları dolandırıcılara aktarması için kandırıldı bir video deepfake nedeniyle 2024'te.
   
6. 50'den fazla manuel gözden geçiricisi olan kuruluşlar, ekipler arasında koordinasyon ve anlaşma oranlarının düşmesi riskiyle karşı karşıyadır. Bu noktada, politika sapmasını büyük bir uyum riski olarak görmeye başlarsınız.

Manuel Görüntü İncelemesinin Temel Sınırlamaları

Kuşkusuz, insan hakemler kültürel nüans ve bağlamı anlamak için gereklidir. Ancak, veri yükleme hızının insan beyninin fizyolojik sınırlamaları ile birleştiğinde ölçeklendirilemeyeceğini belirtmiştik.

Bu, kuruluşunuz için aşağıdaki sınırlamaları yaratır:

1. Hacim ile Ölçeklenememe

Genel olarak, iki kat daha fazla görüntüyü incelemek için iki kat daha fazla insana ihtiyacınız vardır. Bu model modern internet trafiğinin ağırlığı altında çökmektedir.

En iyi örnek olarak Instagram'ı ele alalım. Sadece kullanıcıları günde 95 milyondan fazla fotoğraf ve video yüklüyor. YouTube'a baktığımızda, içerik oluşturucuları da her dakika 500 saatlik video yüklüyor.

Bu verilere dayanarak, durmaksızın çalışan 10.000 manuel gözden geçiriciden oluşan bir ekip, her içeriği 100% verimlilikle fiziksel olarak gözden geçiremez.

Bu durum, zararlı içeriğin ele alınmadan önce daha uzun süre yayında kalmasını sağlayan post-moderasyon ayarlarına güvenilmesini gerektirmiştir.

2. Uyanıklık Azalması ve Hata Oranları

İnsanlar evrimsel olarak tekrarlayan, yüksek hızlı manuel görsel tarama için yeterli donanıma sahip değildir. Hatta bilişsel psikoloji bu durumu uyanıklık azalması.

Bu, zaman içinde sinyalleri tespit etme kabiliyetinde hızlı bir düşüştür.

Ayrıca araştırmalar, bir gözden geçiricinin hataları doğru bir şekilde tespit etme becerisinin 15 ila 30 dakikalık sürekli izlemeden sonra önemli ölçüde düştüğünü göstermektedir.

Tüm bunlar, verimliliği azaltan bilişsel yorgunlukla sonuçlanır.

3. Ruh Sağlığı Etkisi

Facebook iş başındayken TSSB geliştiren içerik moderatörlerine 2020 yılında $52 milyon ödemeyi kabul etti.

Bu vaka, manuel inceleme yapanların, özellikle de şiddet, çocuk istismarı ve vahşet içeren içerikleri sık sık görüntüleyenlerin, inceleme kalitelerini düşüren ve şirkete paraya mal olan yüksek tükenmişlik ve psikolojik travma ile karşı karşıya kalabileceğini kanıtlayan birçok vakadan biridir.

4. Gerçek Zamanlı Yanıt Eksikliği

Kurumsal ölçekte manuel inceleme, gerçek zamanlı yanıtlar için işe yaramaz. Hata, bir insan incelemek için kuyruktan bir görüntü çektiğinde ortaya çıkar.

İnsan bir karara vardığında, içerik zaten binlerce kullanıcı tarafından görüntülenmiş olabilir.

Buna bir örnek olarak 2019 Christchurch saldırısının canlı yayınlanması verilebilir. Bu saldırı canlı yayın videosu 4.000 kez görüntülendi ve içerik moderasyon ekibi tarafından kaldırılmadan önce saniyede bir oranında yeniden paylaşıldı.

Açıkça görülüyor ki, manuel inceleme kuyrukları, zararlı ve tehlikeli virüslerin yayılmasını durduracak kadar hızlı hareket edemiyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan görüntüler ekosisteme girdiklerinde.

5. Eğitim ve Uzmanlık kısıtlamaları

Birçok görüntü inceleme alanı yüksek eğitimli personele bağlıdır. Eğitim hatları uzundur ve personel sıkıntısı yaygındır. Pratikte, tamamen manuel incelemenin geniş ölçekte sürdürülmesi zordur.

Manuel İncelemeye Güvenmenin İş ve Uyum Riskleri

Manuel incelemenin operasyonel sınırlamaları darboğazlar yaratırken, zararlı içeriği yakalayamayan veya çok yavaş yakalayan manuel inceleme aşağıdaki sonuçlara yol açabilir:

Düzenleyici Cezalar

Hükümetler, görsel içerikle uğraşan işletmeler için özdenetimden katı yasal çerçevelere doğru ilerliyor.

Örneğin, aşağıdaki durumlarda Avrupa Birliği'nin Dijital Hizmetler Yasası (DSA), Çok Büyük Çevrimiçi Platformlar (VLOP'lar) yasadışı içerikle yeterince mücadele edemedikleri için yıllık küresel cirolarının 6%'sına kadar para cezasıyla karşı karşıya kalmaktadır.

Meta büyüklüğünde bir şirket için bunun milyarlarca dolar anlamına geldiğini tahmin edebilirsiniz. Sonuç olarak, manuel inceleme, yeni yasaların gerektirdiği uyumluluk seviyelerini garanti etmek için çok yavaş ve gözeneklidir.

Marka Güvenliği

Zararlı görüntü ve içerikleri uzak tutamayan bir marka, reklamverenlerin de zorluklarıyla karşılaşıyor. Reklamverenler, markalarının müstehcen, nefret içerikli ya da zararlı içeriklerle birlikte görünmesine sıfır tolerans göstermeye başlıyor. AI slop.

2024 yılında yapılan bir araştırmaya göre İnteraktif Reklamcılık Bürosu (IAB) ve Integral Ad Science (IAS), Tüketicilerin 51%'si sakıncalı içeriğin yakınında görünen bir markayı kullanmayı bırakma eğilimindedir.

Bunun ışığında, manuel inceleme, büyük ölçekte mükemmel marka güvenliği sağlamak için meta veri ve bağlam özelliklerinden yoksundur. Bu durum, hatalar meydana geldiğinde anında gelir kaybına yol açabilir.

Veri Gizliliği İhlalleri

Manuel inceleme ayrıca kullanıcıların görüntülerini göndermelerini gerektirir, bunlar da genellikle özel veya hassas görüntüler olabilir. 

Bazen üçüncü taraf İş Süreci Dış Kaynak Kullanımı (BPO) merkezleri veya şirket içi çalışanlar bu ham kullanıcı verilerine erişebilir. Uygun şekilde yönetilmezse, insan manuel gözden geçiriciler büyük bir veri ihlalinin ve gizlilik ihlallerinin kaynağı haline gelebilir.

Sürdürülemez Kâr

Kurumsal platformunuz ölçeklendikçe daha fazla kâr elde etmeyi beklersiniz.

Ancak, manuel incelemenin maliyeti gelirle aynı oranda veya daha hızlı arttığında, bu durum şirketinizin bir yapay zeka görüntü moderasyon platformunun genellikle sağladığı kârı elde etmesini engelleyecektir.

Kullanıcı Göçü ve Topluluk Toksisitesi

Gartner 2025 yılına kadar şirketlerin 50%“sinin platformlarındaki toksisite ile ilgili bir ”marka krizini" yönetmek zorunda kalacağı ve bunun da kullanıcı tutma oranlarını doğrudan etkileyeceği öngörülüyor.

Bu durum, X ve TikTok gibi platformlardaki kullanıcıların topluluk kurallarının daha iyi uygulanması için bastırmasıyla giderek daha da artmaktadır.

İşletmeler manuel incelemeye güvenmeye devam ederse bu durum kullanıcı ilgisizliğini artıracaktır, çünkü inceleme kuyrukları yedeklenecek ve zararlı içerik daha uzun süre çevrimiçi kalacaktır. Bu toksisite kullanıcı deneyimini kötüleştirerek kullanıcıların daha güvenli rakipler için platformu terk etmesine neden olur.

Kurumlar Neden Otomatik Görüntü Moderasyonuna Geçiyor?

Kurumsal liderler için otomatik görüntü riski tespitine geçiş hayatta kalmakla ilgilidir.

Bir şirket olarak milyonlarca yüklenmiş makbuzla uğraşırken e-ticaret organizasyonu, İşleri kontrol altında tutmak için bir sahte makbuz dedektörüne ihtiyacınız olacak.

İşletmelerin taşınmasının nedenleri bunlar:

1. Yapay zeka deterministik tutarlılık sağlar. Modele Pazartesi günü verdiğiniz görüntüyü Salı günü de verirseniz aynı sonucu alırsınız. Bu istikrar, net topluluk kurallarını uygulamak ve reklamveren güvenini korumak için gereklidir.
   
2. Kendine zarar verme veya şiddet gibi rahatsız edici görsel içeriğe sahip kategoriler için, sürekli maruz kalma insan değerlendiricileri etkileyebilir. Açık spam ve şiddet tespitini otomatikleştirerek, insan moderatörler karmaşık itirazları ele almak için travmatik tespitten kurtulur.
   
3. Otomatik modeller görüntüleri milisaniyeler içinde işler. Yani, entegre ederek Yapay zeka görüntü algılama, işletmeler gerçek zamanlı algılama sunabilir. Bu anındalık, kullanıcı elde tutma ve dönüşüm oranlarını artırır.
   
4. Manuel inceleme büyük ölçekte pahalıdır ve kârı azaltır. Ancak otomasyon sayesinde işletmeler birikmiş iş yüklerini temizleyebilir, insan yorgunluğunu ortadan kaldırabilir, farklı konumlar için görüntü denetimini kolaylaştırabilir ve yatırımlarının geri dönüşünü kolayca alabilir.
   
5. Otomatik moderasyon yapılandırılmış günlükler, model puanları, zaman damgaları, gözden geçiren geçersiz kılmaları ve karar izleri oluşturabilir. Bu da uyumluluğu, dahili KG'yi ve müşteri raporlamasını desteklemeyi, dağınık manuel notlara güvenmekten çok daha kolay hale getirir.

Bunun Yerine Ne Yapmalı? Ölçeklenebilir Yapay Zeka Odaklı Bir Yaklaşım

Her bir görüntüyü manuel olarak inceleyen insan ordusuna alternatif, insanları tamamen ortadan kaldırmak değildir.

Yapay zekayı moderasyon sürecinde bir yardımcı olarak görmeli ve şunları kullanmalısınız AI görüntü denetleyicisi Algılama sürecini daha hızlı, daha ölçeklenebilir ve insan hatasına çok daha az eğilimli hale getirir.

Otomatik Görüntü Analizini İlk Savunma Hattı Olarak Kullanın

En dayanıklı otomatik görüntü sistemleri insanlardan her şeye bakmalarını istemez. Yapay zekayı yüksek hacimli ve yüksek güvenirlikli kararları önceden ele alacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

Pratik bir ilk savunma hattı şuna benzer:

• Temel politika kategorilerini tespit etmek için yükleme sırasında her görüntüyü otomatik sınıflandırmadan geçirin.
• Görüntüleri otomatik izin verme, otomatik engelleme ve insan incelemesine yükseltme gibi güven eşiklerine göre sınıflandırın.
• Uç durumlar ve kalite güvencesi için döngü içinde bir insan iş akışı kullanın.
• Zaman içinde performansı iyileştirmek için inceleme sonuçlarını eğitim verilerine ve eşik ayarına geri besleyin.
• Moderasyonu, bir süre sonra devre dışı bıraktığınız tek seferlik bir özellik olarak değil, operasyonel bir özellik olarak ele alın.
• Kullanıcıların sistemi atlatmak için kullanabileceği kaçınma taktiklerine karşı korumalar ekleyin. Ayrıca, hızlı politika değişikliği ve daha iyi yapay zeka imaj oluşturma ürünleri durumunda sistemlerinizi her zaman güncelleyin.

TruthScan Kurumsal Ölçekte Görüntü İncelemeyi Nasıl Çözüyor?

Günümüzde kuruluşlar, müşteri tarafından gönderilen makbuzlar ve kimlik doğrulamadan sosyal medya içeriğine kadar yapay zeka tarafından üretilen ve manipüle edilen görüntü patlamasıyla karşı karşıya.

Böyle bir ölçekte manuel inceleme imkansızdır ve Yapay zeka görüntü oluşturucuları DALL-E ve Midjourney gibi manuel incelemeyi güvenilmez kılıyor.

TruthScan Midjourney görüntüleri için 97.5% ve DALL-E görüntüleri için 96.71%'lik doğru tespit oranıyla işletmelere bir çıkış yolu sunuyor. Ayrıca, bağımsız karşılaştırmalar 99%'lik bir doğruluk oranı göstermektedir.

Bu sonuçlar, TruthScan'in kuruluşlarınızı karmaşık yapay zeka kaynaklı tehditlerden koruyan kapsamlı bir kurumsal sınıf yapay zeka görüntü denetleme platformu olarak konumunu güçlendirdi.

Bunlar, işletmenize büyük ölçekte yardımcı olabileceği aşağıdaki yollardır:

• TruthScan, binlerce ila milyonlarca görüntü işleyen kuruluşlar için kritik olan 2 saniyenin altında bir işleme hızına sahiptir. Optimize edilmiş algılama işlem hattı, kurumsal düzeyde altyapı ile görüntüleri saniyeler içinde işler.
• Yüksek hacimli iş akışları için toplu işlemeyi destekler.
• Platform, otomatik iş akışlarını ve özel uygulamaları destekleyen sorunsuz entegrasyon sunar.
• Bu artık kuruluşların görüntü algılamayı doğrudan mevcut içerik denetleme işlem hatlarına ve talep işleme vb. süreçlere yerleştirmesine olanak tanıyor.
• Her bir içerik parçasına 0-100% arasında bir güven puanı atanır ve bu da içeriğin yapay zeka tarafından üretilmiş veya manipüle edilmiş olma olasılığını gösterir.

Görüntü İncelemesini Güvenle Ölçeklendirme Hakkında TruthScan ile Konuşun

TruthScan sizinle birlikte çalışmaya ve görüntü tespitinizi sorunsuz bir şekilde ölçeklendirmeye hazırdır. Otomasyonlarını iş akışınıza entegre etmek için TruthScan'e platformları üzerinden doğrudan ulaşabilirsiniz.

TruthScan ile çalışan kuruluşlar aşağıdaki özelliklere sahip olurlar:

• Yüksek hacimler için büyük indirimler
• Yerinde ve bölgesel dağıtımlar (Birleşik Krallık, AB ve diğer anlaşmalı yerler)
• En yüksek kalitede özel modeller
• Özel entegrasyonlar
• 7/24 özel destek
• Özel SLA
• Özel hesap yöneticisi

Herhangi bir ön maliyet yoktur; bunun yerine, sözleşmenizi bir TruthScan satış temsilcisi ile müzakere edersiniz, böylece işletmenize uygun bir düzenleme elde edebilirsiniz.

Ayrıca, $100k'ya kadar kazanma şansına sahipsiniz. Ortak Programı Bağlantılarınızı kullanarak deepfake ve yapay zeka tarafından manipüle edilen içeriklerin saldırısına uğrayan markalara TruthScan'i sunun.