智能app内容检测的优势

精细化的标签体系

1000+三级内容标签体系，深入不同行业审核场景，提供***、精细、全方面的个性化内容审核方案

账号级的检测能力

关联用户行为多维检测，针对高频违规行为可进行账号级的识别和标注处理

灵活化的需求扩容

全地球多集群部署，秒级弹性扩容，每日承载数十亿级海量识别请求

秒级的迭代更新

实时跟踪结合case分析驱动优化，增量模型小时级更新，时刻迭代升级

智能app内容巡查的主要功能

1. 路线管理：设置多条巡检路线，在各路线中自定义添加巡检站点，实现路线与站点的灵活配置

2. 测项管理：根据每个巡检站点的实际业务需求灵活配置观察与抄表测项，自定义观察要求、标准值、上下限

3. 异常处理：支持巡检异常上报，通过文字、图片记录异常内容，上报后实时通知巡检负责人，关联隐患排查、设备故障进行标准化处理与跟踪

4. 到位管理：通过gps、蓝牙信标、nfc标签等多种方式记录巡检人员轨迹、监督巡检人员到位

5. 人员排班管理：可根据业务实际情况建立多个巡检班组，并为每个班组巡检计划，实现到时自动提醒

6. 数据统计：从巡检路线、时间、人员等不同维度提供到位率、异常统计，自动生成巡检记录与设备运行记录

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。