仅靠人工内容审核无法满足安全、监管和运营需求，这会导致用户体验差、审核成本高和品牌风险。采用机器学习（ML）的内容审核可以帮助组织审核大量复杂的用户生成内容（UGC），并节约高达 95% 的团队手动审核内容的时间。
Amazon 内容审核服务和解决方案提供自动化和人工智能（AI）功能，无需机器学习专业知识即可实施可靠的内容审核解决方案。使用这些服务可以防止用户接触到有害内容，同时降低内容审核成本，在各种风险、责任和品牌损害环境中为您的组织保驾护航。
优势
提高用户和品牌的安全性
通过主动审查每一段内容，保护用户和品牌免受不必要的内容曝光和关联。
如何实现？ 对照各种预定义类别，或根据您自己的禁止术语列表查看图像和视频，使用 Amazon Rekognition 大规模审核媒体。使用 Amazon Transcribe 将您的审核功能扩展到音频文件。使用 Amazon Comprehend 获得并理解有价值的见解和情绪。
简化内容审核操作
使用经过预先训练且可自定义的 Amazon Rekognition 审核模型和工作流，无需构建新工具或管理基础设施。
如何实现？ 使用 Amazon Transcribe 将视频中的语音转换为文本，并检查是否使用了亵渎或仇恨言论。使用 Amazon Translate 中的神经网络机器技术审核跨语言的文本。使用 Amazon Comprehend 中的自然语言处理（NLP）功能扩展文本分析。与 Amazon Augmented AI（Amazon A2I）集成，为任何 ML 工作流提供人工审查。
提高可靠性并降低成本
创建可靠、可扩展且可重复的基于云的内容审核工作流，无需预先付费或购买昂贵的许可证。
如何实现？ 从 AWS Free Tier 下的任何 AWS 内容审核 AI 服务开始，并根据需要进行扩展。
客户案例
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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 是商业房地产信息、分析、技术和新闻领域的领导者，拥有市场上最全面的数据平台之一，每天处理超过 15 万张上传到其平台的图像。
阅读成功案例“对于 CoStar 而言，上传到我们平台的图像必须符合我们最终用户协议的条款，并且不包含不适当的内容，以便我们能够确保一个包容、安全和数据驱动的用户社群。借助 Amazon Rekognition 的内容审核 API，我们能够轻松构建一个解决方案来自动分析所有上传的图像，帮助我们高效地为客户提供高价值的产品。Amazon Rekognition 提供了一套预先训练的计算机视觉 API，与内容审核、文本检测和对象检测一起，帮助我们进一步改进我们的产品，使我们收到的图像更容易被发现，我们的社区更具包容性。Amazon Rekognition 使我们能够快速行动，并通过其预先训练的模型将 AI 智能添加到我们的系统中，帮助我们专注于为房地产行业提供独特的解决方案。”
CoStar Group 首席软件工程师 Mark Osborn
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DeNA
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DeNA 是日本领先的移动游戏和互联网服务公司之一，主要业务领域包括移动游戏、体育、直播、医疗保健和汽车，现在推出了名为 Voice Pococha 的实时音频分发应用程序。
“在评估语音转文本服务时，我们专注于寻找一种服务，能够通过自动编辑禁用词，为用户创建一个安全的社群。这些禁用词通常是俚语，标准的语音转文本服务无法识别。通过 Amazon Transcribe 及其自定义词汇功能，可以识别和编辑禁用术语。展望未来，我们的团队很高兴在 Amazon Transcribe 等服务和 Amazon Web Services（AWS）团队的支持下发展 Voice Pococha 社群。”
DeNA 战略办公室直播业务部门 Takuto Noguchi（产品负责人）和 Takehiro Nakamori（技术负责人）
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Dream11
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Dream11 允许用户发布视频和图片，并在群聊中共享图像。作为其内容审核流程的一部分，该公司使用 Amazon Rekognition 每天自动对数千项资产进行媒体分析，以保护其 1 亿用户并为其提供引人入胜的体验。
了解更多“我们在做每一项决定时都会寻找数据和技术的支撑，同时考虑各项指标，不断添加令人眼前一亮的元素，帮助留住客户。AWS 提倡用户至上的文化，提供直观的云原生服务，帮助我们在没有任何依赖项的情况下快速推出产品。各种 AWS 技术产品帮助我们开发原型，并使其快速上线，即使在大规模的情况下也是如此。这使我们在速度至关重要的市场中具有竞争优势。”
Dream11 工程副总裁 Praveen Jain
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Mobisocial
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Mobisocial 是一家领先的移动软件公司，专注于构建社交网络和游戏应用程序。该公司开发了 Omlet Arcade，这是一个全球社群，数千万移动游戏直播用户和电子竞技玩家聚集在这里分享游戏媒体。
“为了确保我们的游戏社群是一个能够进行社交活动和分享娱乐内容的安全环境，我们使用机器学习来识别不符合我们社群标准的内容。我们创建了一个工作流，利用 Amazon Rekognition 来标记包含不合规内容的上传图像和视频内容。Amazon Rekognition 的内容审核 API 帮助我们实现准确性和规模，以管理在全球拥有数百万游戏创作者的社群。自实施 Amazon Rekognition 以来，我们已将运营团队手动审查的内容数量减少了 95%，同时释放了工程资源以专注于我们的核心业务。我们期待着最新的 Rekognition 内容审核模型更新，它将提高准确性并增加新的审核类别。”
MobiSocial 高级架构师 Zehong
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SmugMug
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SmugMug 运营着两个大型在线照片平台 — SmugMug 和 Flickr，超过 1 亿会员能够安全地在这两个平台上存储、搜索、共享和出售数百亿张照片。Flickr 是世界上最大的以摄影师为中心的社群，让世界各地的摄影师能够找到灵感，相互联系，并与世界分享他们的热情。
“作为一个大型的全球性平台，不良内容给我们社群的健康带来了极为严重的风险，可能会令摄影师避而远之。我们使用 Amazon Rekognition 的内容审核功能来查找并恰当标记不良内容，从而为社群提供安全、融洽的体验。由于 Flickr 的规模巨大，如果不使用 Amazon Rekognition 基本上是不可能完成这一任务的。现在，得益于 Amazon Rekognition 的内容审核功能，我们的平台可以自动发现并突出显示更贴近会员期望的优质照片，从而落实我们启迪、联系和分享的使命。”
SmugMug 联合创始人、首席执行官兼首席技客 Don MacAskill
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ZOZO
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ZOZO, Inc. 拥有并运营着日本最大的时尚电子商务平台 ZOZOTOWN 以及为时尚爱好者分享款式和服装以及更多种类的服务的社交网站 WEAR。
“每天，我们的用户都会在 WEAR 上发布大量图片，需要检查每一张图片以确保其符合服务指南。我们基于 Amazon Rekognition 内容审核 API 构建了一个解决方案，该解决方案可自动检查和分析用户在 Amazon S3 中发布和存储的内容。Amazon Rekognition 通过自动分析图像，帮助我们将手动内容审查流程缩短了多达 40%。我们还能够减少在审查人员无法确定图像是否合适时上报给主管的审查，否则，这些审查会拖慢内容运营速度。”
ZOZO, Inc. 品牌解决方案开发部工程师 Yu Shigetani
使用案例
社交媒体
保护用户不会接触到约会应用和创意网络等内容共享平台上的不当内容。
游戏
防止仇恨言论、亵渎、欺凌和其他降低游戏空间安全性和参与度的行为。
电子商务
将非法或有争议的商品和列表从您的数字货架上撤下，以保护您的市场及其用户。
金融和医疗保健
识别和保护敏感的个人身份信息或健康信息（PII、PHI），以满足内部标准和实践（S&P），遵守外部法规，并为您的用户提高数字安全性。
教育
审核学生和教育工作者的贡献，帮助构建安全、包容和充实的学习体验。
广告
防止品牌建立不必要的关联，以满足合规要求。此外，还要实现能带来收入增长的品牌目标，例如品牌提升和喜爱度。
AWS 上的特色解决方案
探索专门构建的服务、AWS 解决方案、合作伙伴解决方案和指南，以快速应对您的业务和技术应用场景。
在 AWS 上审核内容的指南
本指南帮助您实施无服务器架构，可有效缓解渐增涌入的用户贡献内容和敏感信息。这些内容和信息可能来自多个行业，包括游戏、社交媒体、电子商务以及医疗保健和金融服务等受监管环境。
选择一个 AWS 解决方案
AWS 解决方案参考架构是由 AWS 创建的架构图集合。它们为应用程序提供了说明性的指导，以及在 AWS 账户中复制工作负载的其他说明。
AWS 解决方案实施旨在帮助您使用 AWS 平台提高解决常见问题的速度和构建速度。所有 AWS 解决方案实施均经过 AWS 架构师审查，具有操作高效、可靠、安全且经济高效的特点。每个 AWS 解决方案实施都附有详细的架构、部署指南以及对自动和手动部署的相关说明。
亲自尝试
轻松免费开始使用。Amazon 提供多种灵活的方法，您可以使用这些方法以较低的成本成功实施内容审核工作流。
每月免费处理数千张图像和视频，为期 12 个月，包含在 AWS Free Tier 中。
每月免费处理 200 万个字符，包含在 AWS Free Tier 中。
每月处理 60 分钟，为期 12 个月，包含在 AWS Free Tier 中。
每月为 9 个 API 中的每个 API 处理 5 万个单位的文本，以及 5 个作业，每个作业最多 1MB，为期 12 个月，包含在 AWS Free Tier 中。
前 12 个月，免费处理 500 个对象，包含在 AWS Free Tier 中。
