拥有成千上万用户的企业和品牌被发票和收据的图片淹没并不奇怪。因为在退款或付款给客户之前，他们必须验证其真实性。.
然而，人工审核每张图片的工作量非常大，尤其是有些图片是由人工智能生成的，即使是最细致的人工审核人员也会被骗过。.
如果有十几张假收据通过人工审核，可能会给公司造成数千元的损失。.
那么，最好的解决方案是什么呢？那就是企业人工智能图像检测器。.
下面让我们来详细了解一下。.
主要收获
- 人工图像审核（MIR）造成了巨大的运营瓶颈，因为人工每小时只能处理几百张图像，而企业每天往往要处理数以万计的图像。.
- 由于招聘和培训成本高昂，再加上 “警惕性下降 ”的风险（即人工准确性在 30 分钟后就会显著下降），扩大人工团队的规模在财务上是不可持续的。.
- 仅仅依靠人工，会使公司面临巨大的欺诈风险，因为复杂的人工智能生成的深度伪造和假收据甚至可以轻易骗过最细致的人工审核人员。.
- 如果不能自动进行图像审核，就会导致严重的业务风险，包括数百万美元的监管罚款、广告客户因品牌安全问题而放弃广告投放，以及员工的高度倦怠。.
- TruthScan 利用人工智能在两秒内处理图像，准确率高达 99%，提供了一种可扩展的替代方案，使企业能够处理大批量工作流程，而无需人工审核。.
- 通过集成像 TruthScan 这样的高性能工具，企业可以实现例行检测的自动化，并将人力专业知识用于最复杂的边缘案例和细微的申诉。.
什么是企业环境中的手动图像审核？
企业环境中的人工图像审查（MIR）是一个由人工主导的安全流程，人工分析师根据正式的组织政策、监管要求和风险容忍度对视觉资产进行评估。.
通过分析，审查员可以决定采取以下任何一种措施：
- 验证、,
- 旗帜,
- 拒绝，或
- 升级内容。.
在进行人工图像审查时，主要是过滤掉不适当的图像。 用户创造内容, 在此过程中，我们需要确保合规性、验证合规性、保护品牌完整性以及降低法律和声誉风险。.
然而，人工审核会造成瓶颈，降低业务效率，从而阻碍业务扩展。.
手动图像审核为何会在规模化时崩溃
对于必须仔细甄别欺诈性收据的高风险企业来说，人工图像审查是不可或缺的。.
遗憾的是，人工审核无法随着图像处理量的增加而扩展。此时，企业面临着难以为继的瓶颈。.
然后，当团队需要每天审查数千张图片时，过去每周审查几十张图片的系统就开始出现灾难性故障。.
这就是规模化的结果：
- 人工审核人员每小时只能处理 100 到 300 张图片，这还算宽裕。在企业规模中，每天要处理超过 10,000 张图片。在这种情况下，您需要数百名全职审核员，这将是无法承受的运营负担。事实上，如果审核人员较少，审核队列的增长速度就会超过团队的承受能力，从而造成从数小时到数天甚至数周的延误。.
- 培训一名新的人工审核员需要数周时间，这就增加了您雇用、培训和留住他们的总成本。.
- 人工审核员并不完美，很容易犯错。每天面对数以百计的图像，他们会感到疲惫，因此错误也会随之增加。同一个分析师可能前一天批准了一张图片，第二天又拒绝了一张类似的图片。因此，在一定范围内，审核人员的疲劳会导致裁决不一致和合规性偏离。.
- 虽然人工操作对于风险评估非常重要，但仅仅依靠人工操作会使企业人工智能图像检测系统无法捕捉元数据和模式，而这些元数据和模式可以更好地训练系统。这将使您陷入昂贵的人工依赖。.
- 除此之外，生成式人工智能还让企业雪上加霜。自 2023 年以来, 人工智能生成的深度伪造 需要更慢、更仔细的审查。否则，可能会造成数千至数百万美元的损失，奥雅纳香港办事处的一名财务员工就是如此。这名员工被骗向骗子转账 $.25 百万美元 由于视频深度伪造 2024 年。.
- 拥有 50 多名人工审核员的企业面临着团队间协调和同意率下降的风险。这时，你就会开始将政策偏移视为一个主要的合规风险。.
手动图像审核的主要局限性
毫无疑问，人类审稿人对于理解文化的细微差别和上下文至关重要。然而，我们注意到，数据上传的速度之快，再加上人脑生理上的局限性，是无法按比例放大的。.
这给企业带来了以下限制：
- 无法根据数量进行扩展
一般来说，要审查两倍的图片，就需要两倍的人力。这种模式在现代互联网流量的重压下崩溃了。.
以 Instagram 为例。仅 Instagram 用户每天上传的照片和视频就超过 9500 万张。再看看 YouTube，其创作者每分钟也要上传 500 小时的视频。.
根据这些数据，由 10,000 名人工审核员组成的团队不可能以 100% 的效率对每篇内容进行实际审核。.
因此，有必要依赖于事后修改设置，使有害内容在得到处理之前能够保持较长的有效期。.
- 警惕性下降和错误率
人类在进化过程中并不具备重复、高速手动视觉扫描的能力。认知心理学甚至将其称为 警惕性下降.
随着时间的推移，检测信号的能力会迅速下降。.
此外，研究表明，在连续监测 15 至 30 分钟后，审稿人准确发现错误的能力会明显下降。.
所有这些都会导致认知疲劳，从而降低效率。.
- 对心理健康的影响
在 Facebook 上 同意在 2020 年向在工作中患上创伤后应激障碍的内容版主支付 $52 万美元的赔偿金。.
这个案例是众多案例中的一个，它证明了人工审核员，尤其是那些经常浏览暴力、剥削儿童和血腥内容的审核员，可能会面临高度的职业倦怠和心理创伤，从而降低审核质量，并使企业蒙受损失。.
- 缺乏实时响应
企业规模的人工审核无法实现实时响应。当人工从队列中提取图像进行审核时，故障就会出现。.
当人工做出决定时，内容可能已经被成千上万的用户浏览过了。.
例如，2019 年克赖斯特彻奇袭击事件的现场直播。该事件 直播视频 在被内容审核团队撤下之前，它被浏览了 4000 次，并以每秒一次的速度被转发。.
显而易见，人工审核队列的速度根本无法阻止有害的病毒传播。 人工智能生成的图像 一旦它们进入生态系统。.
- 培训和专业知识限制
许多图像审查领域都依赖于训练有素的人员。培训管道很长，人员短缺也很常见。在实践中，纯手工审查很难大规模持续下去。.
依赖人工审核的业务和合规风险
虽然人工审核在操作上的局限性会造成瓶颈，但如果人工审核未能捕捉到有害内容或捕捉速度太慢，则会导致以下后果：
监管处罚
各国政府对处理视觉内容的企业正在从自律转向严格的法律框架。.
例如，根据 欧盟《数字服务法》（DSA）, 由于未能充分解决非法内容问题，超大型在线平台 (VLOP) 将面临高达其全球年营业额 6% 的罚款。.
可以想象，对于 Meta 这样规模的公司来说，这意味着数十亿美元。因此，人工审核的速度太慢，漏洞太多，无法保证达到新法律要求的合规水平。.
品牌安全
如果一个品牌无法阻止有害图片和内容的出现，那么它也将面临来自广告商的挑战。广告商开始对自己的品牌出现在 NSFW、仇恨或 人工智能泔水.
根据 互动广告局（IAB）和整合广告科学（IAS）, 51%的消费者可能会停止使用出现在不良内容附近的品牌。.
有鉴于此，人工审核缺乏元数据和上下文功能，无法确保大规模的品牌安全。一旦出现差错，就会立即导致收入损失。.
侵犯数据隐私
人工审核还要求用户发送他们的图像，而这些图像通常也可能是私人或敏感图像。.
有时，第三方业务流程外包 (BPO) 中心或内部员工可以访问这些原始用户数据。如果管理不当，人工审核人员可能成为重大数据泄露和隐私侵犯的源头。.
不可持续的利润
随着企业平台规模的扩大，您期望获得更多利润。.
然而，当人工审核成本与收入同步增长或增长更快时，这将使您的公司无法获得人工智能图像审核平台通常提供的利润。.
用户迁移和社区毒性
Gartner 预测，到 2025 年，50% 的公司将不得不管理与其平台上的毒性有关的 “品牌危机”，这将直接影响用户留存率。.
随着 X 和 TikTok 等平台上的用户推动更好地执行社区准则，这种情况变得越来越严重。.
如果企业继续依赖人工审核，用户就会更加冷漠，因为审核队列会出现积压，有害内容在线时间会更长。这种毒性会降低用户体验，导致用户放弃平台，转而选择更安全的竞争对手。.
企业为何转向自动图像审核
对于企业领导者来说，转向自动图像风险检测关乎生存。.
在处理数以百万计的上传收据时，作为一个 电子商务组织, 因此，您需要一个假发票检测器来检查一切。.
这些都是企业迁移的原因：
- 人工智能提供确定性的一致性。如果您在周二向模型提供与周一相同的图片，您将得到相同的结果。执行明确的社区准则和维护广告商的信任都需要这种稳定性。.
- 对于自残或暴力等视觉内容令人不安的类别，持续曝光会影响人工审核员。通过自动检测明显的垃圾邮件和暴力内容，人类版主可以从创伤检测中解放出来，处理复杂的申诉。.
- 自动模型处理图像只需几毫秒。因此，通过整合 人工智能图像检测, 因此，企业可以提供实时检测。这种即时性提高了用户保留率和转换率。.
- 大规模人工审核成本高昂，而且会侵蚀利润。然而，通过自动化，企业可以清除积压、消除人工疲劳、简化不同地点的图像审核，并轻松获得投资回报。.
- 自动审核可以生成结构化日志、模型评分、时间戳、审核员覆盖和决策跟踪。这使得支持合规性、内部质量保证和客户报告远比依赖零散的人工记录要容易得多。.
取而代之的是什么？可扩展的人工智能驱动方法
除了人工审核每张图片外，还有一种方法可以替代人工审核。.
您必须将人工智能视为修改过程中的助手，并利用 AI 图像检查器 来处理检测过程，使其更快、更具可扩展性，并大大降低人为错误的发生率。.
将自动图像分析作为第一道防线
最耐用的自动图像系统不会要求人类查看所有内容。您可以预先将人工智能设置为处理大批量、高可信度的决策。.
实用的第一道防线是这样的
- 在上传时对每张图像进行自动分类，以检测关键政策类别。.
- 根据可信度阈值对图像进行分类，如自动允许、自动阻止和升级到人工审核。.
- 在边缘案例和质量保证中使用人在回路中的工作流程。.
- 将审查结果反馈到训练数据和阈值调整中，以逐步提高性能。.
- 将节制作为一项操作功能，而不是过一段时间就禁用的一次性功能。.
- 增加对用户可用于绕过系统的规避策略的保护。此外，在政策快速变化和更好的人工智能图像生成产品出现时，要始终更新系统。.
TruthScan 如何解决企业级图像审查问题
如今，从客户提交的收据和身份验证到社交媒体内容，企业面临着人工智能生成和处理图像的爆炸式增长。.
在这样的规模上，人工审查是不可能的，而 人工智能图像生成器 像《DALL-E》和《Midjourney》这样的人工审核并不可靠。.
真相扫描 为企业提供了一条出路，Midjourney 图像的准确检测率为 97.5%，DALL-E 图像的准确检测率为 96.71%。此外，独立比较显示正确率为 99%。.
这些成果巩固了 TruthScan 作为全面的企业级人工智能图像缓存平台的地位，该平台可保护企业免受人工智能生成的复杂威胁。.
它可以通过以下方式帮助企业扩大规模：
- TruthScan 的处理速度低于 2 秒，这对于处理数千到数百万图像的企业来说至关重要。优化的检测管道利用企业级基础架构在数秒内处理图像。.
- 它支持大容量工作流程的批量处理。.
- 该平台提供无缝集成，支持自动工作流程和定制实施。.
- 现在，企业可以将图像检测直接嵌入到现有的内容审核管道和索赔处理等中。.
- 每篇内容都会被分配一个置信度分数（0-100%），表示其由人工智能生成或操纵的可能性。.
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