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内容巡查的应用场景

快速响应监管要求

帮助企业快速响应监管要求，对平台内容进行自纠自查，清理专项违规内容

第三方服务质量管控

帮助审核管理人员进行第三方服务质量管控，发布前审核与发布后巡查结合，及时发现审核漏洞，提高审核效果

历史数据风险管控

帮助审核管理人员对历史数据进行风险管控，清除潜伏违规数据的危害，完善内容风险管控体系

内容巡查的效率

巡查人员未认真巡查，可设置三级督办，每超时一级便往上提报一级，适时升级，管理介入，提升服务品质和管理效率

接单/处理超时督办

接单环节和处理环节均可设置超时督办超时时间范围可设；督办层级可设

三级督办提醒

工单接单超时每超过一级，均会有新语音消息和信息推送提醒，巡查工单内容会显示为红色和超时标记

不断扩招的后顾之虑

综合各路媒体报道来看，字节跳动内容审核员已扩招超2万人，快手、B站、腾讯等各平台也分别有数千人。整体不到十万数量级的内容审核员，在面对数亿人民产生的倍量内容时，互联网秩序的维护者们也显得有些力不从心。

内容审核员就如“互联网保安”，24小时在文本、图片、音频、视频的不间断“巡逻”，拦截那些***、低俗、涉政、广告等违规内容，如果拦截不及时，随时就可能上演“全民知晓”的内容安全事故。而长期熬夜、身体紊乱、长期面对***、低俗等内容，对审核员的精神，心理，造成非常大的损伤。

国内外已有不少从业者受到类似困扰，轻则“恶心到吃不下饭”，“晚上做噩梦”，严重的心理创伤，甚至可以让人变得麻木和暴躁，越来越具有攻击性，甚至有审核员猝死。

可以说，当前依靠人工审核来控制内容合规安全，已达到较高负荷的状态。

那不断扩大审核团队规模，就可以“后顾无忧”吗？显然这已不再是较优解。眼下还是平台可以增加人力成本，扩招人工、“少赚一点”的阶段，但作为企业，都会在成本和收益之间想达到一个平衡。

如果单纯把内容风险控制当成一件纯技术性的事情，或者说只认为是企业的成本负担，不能创造收益。那企业只需要准备大量训练数据，一些判断模型就可以直接拿来用，甚至还可以拿出去做成生意。但真正经历过内容安全痛苦的企业就会知道，内容风险控制掌握着企业发展的命门。

海量的内容，在人工之外如何做好内容的合规和安全？现已成了所有内容相关企业绕不开的话题，而内容风险控制细分领域头部玩家们，也瞄准了贴近人类思维的AI内容审核机制的算法研究。

智能内容处理市场需要奇才

对于涉及内容风险控制相关的企业而言，内容巡查算是一个全新的解决方案。在积极尝试的同时，更看重的是通过提前自查自纠，避免监管机构的事后惩戒，防患于未然，堵住内容风险控制漏洞的同时，也堵住了企业的发展风险外溢，两全其美。

从技术发展层面而言，AI技术是可以做到像人一样初步判断出一条评论是否“阴阳怪气”，使用AI比人工进行内容风险管控，效率更高，成本更低。

当然，我们也看到AI对自然语言的理解与处理还无法贴近人类的思维，特别是在多样性语义环境变化中，以及边界定义模糊的条件下，比如***类内容，机器还无法高精度识别。但这只是数据量的问题，AI通过大规模数据的不断训练，克服瓶颈也只是时间问题。

不久的将来，被大众寄予厚望的AI替代人工操作简单、重复度高的工作是大势所趋。

但我们希望的是，在内容、社交、电商、游戏等涉及内容风险控制的互联网企业能重视平台内部的自查自纠，积极引入更适合的内容风险控制体系，还互联网一个清朗空间。