视频分析/审核

常见问题

• 内容审核的具体职责是什么？

  内容审核：1：根据内部审核标准，负责相关内容的审核，包括文字、图片、视频等多种形式的内容；2：审核过程中存在问题的反馈，辅助优化审核流程；3：提取、总结审核内容的特点，辅助自动化审核的建立；4：定期对审核的内容进行抽样检测。
  图片审核：准确识别图像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。图像使用先进的目标检测及内容识别算法，实时自动检测图片中的违规内容。搭建了复杂的模型体系，利用Resnet， DBnet，CRNN等多个模型对违规内容综合判断，避免错杀漏杀。
  文本审核：采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、涉政、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。文本审核系统协助企业客户自动识别文本中出现的涉政、色情、暴恐、辱骂、广告等违纪违规违法内容，帮助客户降低违规风险，为使用者打造和谐业务使用环境，提升用户体验。
   
   

• 人工智能审核的优势有哪些？

  随着信息技术的发展和智能终端的普及，从文字、图片、音频，到视频、直播，互联网内容展现形式层出不穷，内容主体也在不断丰富。数量庞大、形态多样、主体多元的互联网内容行业，也出现了鱼龙混杂的局面。低俗、标题党、历史虚无……互联网上出现的种种问题交织在一起，对国家安全、社会安定和谐，特别是对青少年成长，都造成了不良影响。
   
  人工对于某些特殊细节能够更加细节、准确，但是效率不够高，不能跟上业务的快速发展，且人工容易疲惫，导致出错率、准确率不稳定。
   
  而采取人工智能的审核方式，可以做到更快、大批量、高效地进行审核，精准程度比较稳定。但是部分内容审核准确率会不足。
   
  目前市场上的内容审核多采用人工智能技术，数据库利用机器的深度学习和相关知识规则匹配可以实现对90%以上文本、图片的过滤。成熟的审核系统能自动审核95%甚至99%以上的内容，并做出处理。也就是说数据库越丰富，机器所掌握可作为鉴别的实例越多，执行任务就越为精准。确定有问题的会被自动删除，难以判断的会被标注，进入人工审核程序。
   
  在内容风控中，人工智能技术越来越重要，自然语言处理、图像识别、声纹识别等技术已经得到了越来越多的运用。人工智能审核不存在疲惫和精力不集中等问题。据有效数据显示，人工智能审核的效率是人工识别的1000倍。不可否认无论是审核速度还是识别准确率上机器都并不逊色，人工智能内容审核的优势得到了充分的体现。
   
   

• 如何才能做到数据的精准分析？

  1、明确分析目的
   
  业务理解
  从事数据分析工作的前提就是懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己的业务见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果没有太大的使用价值。
  如何做到懂业务？首先我们要明白我们业务的商业模式是怎么样的？即我们通过什么样的方式发生关系并最终产生什么样的商业价值。其次我们要了解我们商业模式的核心组成要素，例如我们的客户细分、收入来源、关键业务、核心的资源、成本的结构等等。除此之外我们要对核心的环境因素有所了解，例如宏观经济、市场影响、行业趋势等等。
   
  明确目的
  数据分析第一步，不是分析数据而是把业务的问题或者目标定义清晰。通过这次数据分析想要解决一个什么样的问题，达成一个业务目标是什么？
   
  2、确定分析思路和框架
   
  在明确分析的目的之后，我们需要梳理分析思路，并确定分析框架，即从哪些角度进行分析，采用哪些分析指标。在梳理分析思路的时候，将常见的思维模型应用与分析，能够帮我们更加清晰的理解背后的逻辑线索，做到”不重不漏“（MECE）。常见的思维模型有：结构化思维模型、时间模型、逻辑演绎模型、重要性思维模型。
  当然在今天，除了思维模型，其实我们已经沉淀了很多经典的分析模型，这些分析模型历经随便的沉淀和检验。如果你熟悉这些分析框架你的思考会更加快速，有效。你不需要在另起炉灶，就能达到事半功倍。例如：SWOT分析模型、STP分析模型、RATER指数模型。
   
  掌握分析思维模型
  思维模型就是我们对客观世界的一种主观抽象描述，通过思维模型来分析问题，从而更为准确地找到解决问题的方法。查理·芒格说过：“思维模型是你大脑中做决策的工具箱。你的工具箱越多，你就越能做出最正确的决策。”
   
  1）结构化模型
  以事物的结构为思考对象，来引导思维、表达和解决问题的一种思考方法。例如麦肯锡的金字塔原理，5W2H七要素分析法。
   
  2）5W2H分析法
  又叫七问分析法，是二战中美国陆军兵器修理部首创。简单、方便，易于理解、使用，富有启发意义，广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。
   
  3、数据细化分析
  当得到初步的结论时，需要进一步的进行细拆分。在这些综合指标的使用过程中，很容易就忽视了关键的数据细化。指标本身的变化也是需要分析变化产生的原因。数据细化是需要进行多种维度的拆分。细分分析就是要多问些为什么，这是得到结论的关键。
  分不同的时间，短数据是不是会发生了变化；分渠道，不用的来源渠道的流量是否会有不用的变化；用户本身就会有不同，分新用户以及老用户，这新老用户之间是否存在着差异；不同的地区也会带来不同的数据。
   
   

• 人工智能审核厂商有哪些？

  1、数美科技
  成立于 2015 年 6 月，是一家专业的在线业务风控解决方案提供商，为客户提供天网-全栈式智能业务风控和天净-全栈式智能内容风控两大核心产品，致力于解决在线业务中广泛存在的业务风险与内容风险，为企业数字化转型保驾护航。
  数美科技的全栈式实时智能风控引擎已实现全球化AI SaaS多集群部署，覆盖中国大陆、欧洲、北美、东南亚、印度等十余个国家和地区，日均风控服务达30亿次以上。
   
  2、百度大脑AI开放平台
  百度AI内容审核平台针对图像、文本、语音、视频等多媒体内容，提供全方位的审核能力，覆盖涉黄、违禁、恶意推广、低质灌水、恶心不适等丰富的识别维度，为业务健康发展保驾护航；平台提供灵活的自定义配置功能，界面化调整识别维度和松紧度，5分钟即可完成规则配置，高效便捷。具备准确识别图片中的色情、广告、恶心、违禁等不良内容，也能从美观和清晰等维度对图像进行筛选，支持自定义图像黑白名单库，全面过滤违规、低质图像等功能。
   
  3、竹间智能审核系统
  以独特的情感计算、自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础，将AI能力整合到企业业务中，为企业赋能，智能化转型的变革，竹间自动化AI平台产品包括 Bot Factory²²对话式AI平台，Gemini²²知识工程平台、 AICC+²² 解决方案平台、NLP²²自然语言处理平台、Scorpio²²自动化机器学习平台，以及WFEA²²超级工作流程自动化6大平台。目前在AI+金融、AI+企业、AI+健康医疗、AI+制造、AI+智能终端、AI+政务等领域提供完整的解决方案。
   
   
   

• 内容分析的方法、策略

  内容分析法是一种对文本内容进行分类、编码、语义判断及形成可供统计分析之用的量化分析方法，它广泛应用在社会科学研究领域。近年来，随着研究技术的进步和研究场景的演变，传统内容分析法也不断与时俱进，发展出了结合人工智能算法和大数据技术的全新的内容分析法。
   
  全新的内容分析法既是一种机遇，又是一种挑战，尤其是对于那些缺少计算机编程经验的社科研究者而言，就算有再好的研究思路，如果不会写代码、没有好用的研究工具，面对海量的文本资料的时候也是一筹莫展。
   
  (1)解读式内容分析法
  解读式内容分析法是一种通过精读、理解并阐释文本内容来传达意图的方法。“解读”的含义不只停留在对事实进行简单解说的层面上，而是从整体和更高的层次上把握文本内容的复杂背景和思想结构。从而发掘文本内容的真正意义。这种高层次的理解不是线性的，而具有循环结构：单项内容只有在整体的背景环境下才能被理解，而对整体内容的理解反过来则是对各个单项内容理解的综合结果。
  这种方法强调真实、客观、全面地反映文本内容的本来意义，具有一定的深度，适用于以描述事实为目的的个案研究。但因其解读过程中不可避免的主观性和研究对象的单一性，其分析结果往往被认为是随机的、难以证实的，因而缺乏普遍性。
   
  (2)实验式内容分析法
  实验式内容分析主要指定量内容分析和定性内容分析相结合的方法。20世纪20年代末，新闻界首次运用了定量内容分析法，将文本内容划分为特定类目，计算每类内容元素出现频率，描述明显的内容特征。该方法具有三个基本要素，即客观、系统、定量。
  用来作为计数单元的文本内容可以是单词、符号、主题、句子、段落或其他语法单元，也可以是一个笼统的“项目”或“时空”的概念。这些计数单元在文本中客观存在，其出现频率也是明显可查的，但这并不能保证分析结果的有效性和可靠性。一方面是因为，统计变量的制定和对内容的评价分类仍由分析人员主观判定，难以制定标准，操作难度较大；另一方面计数对象也仅限于文本中明显的内容特征，而不能对潜在含义、写作动机、背景环境、对读者的影响等方面展开来进行推导，这无疑限制了该方法的应用价值。