單憑人工內容審核無法進行擴展來滿足安全、監管和營運需求，這會導致糟糕的使用者體驗、高審核成本和品牌風險。採用機器學習 (ML) 技術的內容審核可協助組織審核大量複雜的使用者產生內容 (UGC)，並將團隊手動審核內容的時間減少高達 95%。
Amazon 內容審核服務和解決方案提供自動化和人工智慧 (AI) 功能，無需機器學習專業知識即可實作可靠的內容審核解決方案。使用這些服務來保護使用者免受有害的暴露，同時降低內容審核成本，並保障您的組織免遭風險、責任和品牌損害。
優勢
改善使用者和品牌的安全性
透過主動審查每個內容片段，保護使用者和品牌免受不必要的內容曝光和關聯。
用的是什麼方式呢？ 根據各種預先定義的類別，或者您自己的禁止條款清單來檢閱影像和影片，以使用 Amazon Rekognition 大規模審核媒體。使用 Amazon Transcribe，將您的審核功能擴展至音訊檔案。使用 Amazon Comprehend，衍生並理解富有價值的洞察和情緒。
精簡內容審核操作
使用預先訓練和可自訂的 Amazon Rekognition 審核模型和工作流程，無需建置新工具或管理基礎設施。
用的是什麼方式呢？ 使用 Amazon Transcribe 將影片中的語音轉換為文字，並檢查其是否包含褻瀆或仇恨言論。在 Amazon Translate 中，使用神經機器技術跨語言審核文字。在 Amazon Comprehend 中，使用自然語言處理 (NLP) 功能擴展文字分析。與 Amazon 增強版 AI (Amazon A2I) 整合，為任何 ML 工作流程提供人工審查。
提高可靠性並降低成本
建立可靠、可擴展、可重複且以雲端為基礎的內容審核工作流程，無需預付費用承諾或昂貴的授權。
用的是什麼方式呢？ 從 AWS 免費方案下的任何 AWS 內容審核 AI 服務開始，並根據需要進行擴展。
客戶案例
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CoStar Group
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Dena
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Dream11
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Mobisocial
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SmugMug
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ZOZO
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CoStar Group
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CoStar 是商業房地產資訊、分析、技術和新聞領域的領導者，擁有市場上最全面的資料平台之一，每天處理超過 150,000 張上傳至其平台的影像。
閱讀成功案例「對於 CoStar，上傳至我們平台的影像必須遵守我們的最終使用者協議條款，並且不包含不當內容，這樣我們才能確保一個包容、安全和資料驅動型使用者社群。Amazon Rekognition 的 Content Moderation API 讓我們能夠輕鬆建置解決方案，以自動分析所有上傳的影像，從而高效地向客戶交付高價值產品。Amazon Rekognition 提供了一套預先訓練的電腦視覺 API，再加上內容審核、文字偵測和物件偵測，使我們收到的影像更容易被發現，讓我們的社群更具包容性，從而幫助我們進一步改進我們的產品。Amazon Rekognition 讓我們能夠快速行動，透過其預先訓練的模型將 AI 智慧新增至我們的系統中，從而協助我們專注於為房地產行業提供獨特的解決方案。」
CoStar Group 首席軟體工程師 Mark Osborn
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Dena
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DeNA 是日本領先的手機遊戲和網際網路服務公司之一，其主要業務領域包括手機遊戲、體育、即時串流、醫療保健和汽車，現在將推出一款名為 Voice Pococha 的即時音訊分發應用程式。
「在評估語音轉寫文字服務時，我們專注於尋找一項可以透過自動編輯禁用詞為使用者建立安全社群的服務。這些禁用詞通常是俚語，標準語音轉寫文字服務無法進行辨識。使用 Amazon Transcribe 及其自訂詞彙功能，可以識別和編輯禁用的術語。展望未來，我們的團隊期待在 Amazon Transcribe 和 Amazon Web Services (AWS) 團隊等服務的支援下發展 Voice Pococha 社群。
DeNA 策略辦公室即時串流業務部門產品負責人 Takuto Noguchi 和 Takehiro Nakamori (技術主管)
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Dream11
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Dream11 允許使用者發布影片和圖片，並在群聊中共用影像。該公司每天使用 Amazon Rekognition 自動對數千種資產進行媒體分析，作為其內容審核流程的一部分，以便為其 1 億使用者提供保護，同時為他們帶來引人入勝的體驗。
進一步了解「我們做出的每一個決定都以資料和技術為後盾，我們會考慮各種指標，不斷新增有助於留住客戶的「令人驚嘆的因素」。AWS 提倡使用者至上的文化，提供直觀的雲端原生服務，協助我們快速啟動，而無需任何相依項。各種 AWS 技術產品協助我們開發原型，並使其能夠非常快速地投入使用，即使大規模也是如此。這讓我們在速度至關重要的市場上具有競爭優勢。」
Dream11 工程副總裁 Praveen Jain
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Mobisocial
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Mobisocial 是一間領先的行動軟體公司，專注於建置社交網路和遊戲應用程式。該公司開發了 Omlet Arcade，其是一個全球社群，供數以千萬計的行動遊戲主播和電子競技玩家聚集在一起分享遊戲媒體。
「為確保我們的遊戲社群是社交和分享娛樂內容的安全環境，我們使用機器學習來識別不符合我們社群標準的內容。我們建立了一個工作流程，利用 Amazon Rekognition 來標記包含不合規內容的上傳影像和影片內容。我們需要管理一個擁有數百萬遊戲創作者的全球社群，Amazon Rekognition 的內容審核 API 可協助我們確保準確性和規模。自實作 Amazon Rekognition 以來，我們已將營運團隊手動審查的內容數量減少了 95%，同時釋放了工程資源以專注於我們的核心業務。我們對最新的 Rekognition 內容審核模型更新充滿期待，它將改善準確性並新增審核類別。」
Mobisocial 資深架構師 Zehong
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SmugMug
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SmugMug 經營著兩個非常大型的線上相片平台 SmugMug 和 Flickr，讓超過 1 億的會員能夠安全地儲存、搜尋、分享和銷售數百億張相片。Flickr 是全球最大的以攝影師為中心的社區，讓世界各地的攝影師能夠找到自己的靈感，相互聯繫，並與世界分享他們的激情。
「作為一個大型的全球平台，不需要的內容對我們社群的健康構成極大的風險，並可能對攝影師不友好。我們使用 Amazon Rekognition 的內容審核功能，來尋找並正確標記不需要的內容，從而為我們的社群提供安全和友好的體驗。以 Flickr 的龐大規模，在沒有 Amazon Rekognition 的情況下做到這一點幾乎不可能。現在，藉助 Amazon Rekognition 的內容審核，我們的平台可以自動探索和突出更符合我們會員期望的精彩攝影作品，從而促進我們激發、聯繫和與大家分享藝術的使命。」
SmugMug 共同創辦人、執行長兼首席技客 Don MacAskill
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ZOZO
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ZOZO, Inc. 擁有並經營日本最大的時尚電子商務網站 ZOZOTOWN 和 WEAR (分享服裝款式和穿搭的社交網路)，並為時尚愛好者提供更具多樣化的服務。
「每天都有使用者在 WEAR 上發佈大量圖片，我們需要檢查每一張圖片以確保其符合服務指南。我們以 Amazon Rekognition 內容審核 API 為基礎建置解決方案，可自動檢查以分析使用者在 Amazon S3 中張貼和儲存的內容。Amazon Rekognition 透過自動分析影像，協助我們將手動內容審查程序減少多達 40%。我們還能夠在人員無法確定影像是否適當時減少上報給主管的審查數量，因這會減緩內容操作速度。」
ZOZO, Inc. 品牌解決方案開發部門工程師 Yu Shigetani
使用案例
社交媒體
保護使用者免受內容共享平台 (如約會應用程式和創意網路) 上不當內容的影響。
遊戲
阻止仇恨言論、褻瀆、欺凌和其他降低遊戲空間安全性和參與度的行為。
電子商務
將非法或有爭議的物品和清單，從您的數位貨架上移除，以保護您的市場及其使用者。
金融與醫療保健
識別和保護敏感的個人身分資訊或健康資訊 (PII、PHI)，以滿足內部標準和實務 (S&P)、遵守外部法規，並提高使用者的數位安全性。
教育
審核學生和教育工作者的發佈內容，以協助建立安全、包容和充實的學習體驗。
廣告
保護品牌免遭不必要的關聯以滿足合規性。同時實現品牌目標，使營收獲得增長，例如品牌提升和喜愛度。
AWS 上的特色解決方案
探索專門打造的服務、AWS 解決方案、合作夥伴解決方案和指導，以快速解決您的商業和技術使用案例。
AWS 上的內容審核指導
本指導可協助您實作無伺服器架構，以有效地調節日益增加的使用者貢獻內容和敏感資訊湧入。這些內容和資訊可以來自廣泛的產業，包括遊戲、社交媒體、電子商務，以及受監管的環境，例如醫療保健和金融服務。
選擇 AWS 解決方案
AWS 解決方案參考架構是由 AWS 建立的架構圖集。它們為應用程式提供了方案指引，以及提供在您的 AWS 帳戶中複製工作負載的其他說明。
AWS Solutions Implementations 可協助您使用 AWS 平台解決常見問題並加快建置速度。所有 AWS Solutions Implementations 都經過 AWS 架構師審核，旨在有效率的操作、可靠、安全、經濟實惠。每組 AWS Solutions Implementation 都隨附詳細的架構、部署指南，以及自動和手動部署的說明。
自行完成
免費入門且輕鬆簡單。Amazon 提供了多種靈活的方法，讓您以低成本成功實作內容審核工作流程。
使用 AWS 免費方案，每月免費分析處理成千上萬的影像和影片，為期 12 個月。
使用 AWS 免費方案，每月免費處理 200 萬個字元。
使用 AWS 免費方案，每月免費處理 60 分鐘的音訊，為期 12 個月。
使用 AWS 免費方案，每月免費使用 9 個 API，每個處理 50,000 個文字單元，以及 5 個任務，每個處理最多 1MB 的内容，為期 12 個月。
使用 AWS 免費方案，前 12 個月免費使用 500 個物件。
