Abläufe der Inhaltsmoderation optimieren
Die alleinige Moderation von Inhalten durch Menschen kann die Anforderungen an Sicherheit, Regulierung und Betrieb nicht erfüllen, was zu einem schlechten Benutzererlebnis, hohen Moderationskosten und Markenrisiken führt. Durch Machine Learning (ML) unterstützte Inhaltsmoderation kann Unternehmen dabei helfen, große und komplexe Mengen nutzergenerierter Inhalte (UGC) zu moderieren und bis zu 95 % der Zeit zurückzugewinnen, die ihre Teams für die manuelle Moderation von Inhalten aufwenden.
Die Services und Lösungen von Amazon zur Inhaltsmoderation bieten Funktionen für Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI), um eine zuverlässige Lösung für die Inhaltsmoderation zu implementieren, ohne dass ML-Fachkenntnisse erforderlich sind. Verwenden Sie diese Services, um Benutzer vor schädlichen Bedrohungen zu schützen und gleichzeitig die Kosten für die Inhaltsmoderation zu senken und Ihr Unternehmen vor Risiken, Haftung und Markenschäden zu schützen.
Vorteile
Sicherheit für Benutzer und Marken verbessern
Schützen Sie Nutzer und Marken vor unerwünschten Inhalten und Assoziationen, indem Sie jeden Inhalt proaktiv überprüfen.
Wie? Überprüfen Sie Bilder und Videos anhand einer Vielzahl von vordefinierten Kategorien oder anhand Ihrer eigenen Liste verbotener Begriffe, um Medien in großem Umfang mit Amazon Rekognition zu moderieren. Erweitern Sie Ihre Moderationsmöglichkeiten auf Audiodateien mit Amazon Transcribe. Gewinnen und verstehen Sie mit Amazon Comprehend wertvolle Erkenntnisse und Stimmungen.
Betrieb der Inhaltsmoderation optimieren
Mit den vortrainierten und anpassbaren Amazon-Rekognition-Moderationsmodellen und -Workflows müssen Sie keine neuen Tools entwickeln und keine Infrastruktur mehr verwalten.
Wie? Wandeln Sie mit Amazon Transcribe Sprache in Videos in Text um und überprüfen Sie sie auf die Verwendung von Schimpfwörtern oder Hassreden. Moderieren Sie Text in verschiedenen Sprachen mit neuronaler Maschinentechnologie in Amazon Translate. Erweitern Sie die Textanalyse mit den Funktionen in Amazon Comprehend für natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Integrieren Sie mit Amazon Augmented AI (Amazon A2I), um eine menschliche Überprüfung für jeden ML-Workflow zu ermöglichen.
Zuverlässigkeit steigern und Kosten senken
Erstellen Sie zuverlässige, skalierbare und wiederholbare Cloud-basierte Workflows für die Moderation von Inhalten ohne Vorabverpflichtungen oder teure Lizenzen.
Wie? Beginnen Sie mit einem der AWS-KI-Services für Inhaltsmoderation unter dem kostenlosen AWS-Kontingent und skalieren Sie nach Bedarf.
Kundenbeispiele
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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 ist ein führendes Unternehmen für gewerbliche Immobilieninformationen, Analysen, Technologie und Nachrichten und verfügt über eine der umfassendsten Datenplattformen auf dem Markt, die täglich mehr als 150 000 Bilder verarbeitet, die auf ihre Plattform hochgeladen werden.
Die Erfolgsgeschichte lesen„Für CoStar ist es unerlässlich, dass Bilder, die auf unsere Plattform hochgeladen werden, den Bedingungen unserer Endnutzervereinbarung entsprechen und keine unangemessenen Inhalte enthalten, damit wir eine integrative, sichere und datengesteuerte Benutzergemeinschaft gewährleisten können. Mit der Inhaltsmoderations-API von Amazon Rekognition konnten wir auf einfache Weise eine Lösung zur automatischen Analyse aller hochgeladenen Bilder entwickeln, die es uns ermöglicht, unseren Kunden effizient hochwertige Produkte zu liefern. Amazon Rekognition bietet eine Reihe von vortrainierten Computer-Vision-APIs, die uns zusammen mit Inhaltsmoderation, Texterkennung und Objekterkennung dabei helfen, unser Produktangebot weiter zu verbessern, indem wir die Bilder, die wir erhalten, besser auffindbar machen und unsere Community umfassender gestalten. Amazon Rekognition ermöglicht es uns, schnell zu handeln und unsere Systeme mit seinen vortrainierten Modellen um KI-Kenntnisse zu erweitern. Das hilft uns, uns auf die Bereitstellung einzigartiger Lösungen für den Immobiliensektor zu konzentrieren.“
Mark Osborn, Principal Software Engineer, CoStar Group
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Dena
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DeNA, einer der führenden Anbieter von Mobile Gaming und Internet-Services in Japan mit den Hauptgeschäftsfeldern mobile Spiele, Sport, Live-Streaming, Gesundheitswesen und Automobil, bietet jetzt eine App namens Voice Pococha für die Live-Audio-Distribution an.
„Bei der Beurteilung von Services zur Umwandlung von Sprache in Text lag unser Schwerpunkt darauf, einen Service zu finden, der durch automatisches Redigieren verbotener Wörter eine sichere Community für unsere Benutzer schaffen würde. Diese verbotenen Wörter sind normalerweise umgangssprachlich und werden von standardmäßigen Sprache-zu-Text-Services nicht erkannt. Mit Amazon Transcribe und seinen benutzerdefinierten Vokabularfunktion können verbotene Begriffe erkannt und redigiert werden. Für die Zukunft freut sich unser Team auf eine wachsende Voice-Pococha-Community mit Unterstützung durch Services wie Amazon Transcribe und das Team von Amazon Web Services (AWS).“
Takuto Noguchi, Product Owner, und Takehiro Nakamori (Tech Lead), Live Streaming Business Unit, Strategy Office, DeNA
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Dream11
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Dream11 ermöglicht es Benutzern, Videos und Bilder zu posten und Bilder in Gruppenchats zu teilen. Das Unternehmen nutzt Amazon Rekognition, um die Medienanalyse von Tausenden von Inhalten täglich im Rahmen seines Prozesses zur Inhaltsmoderation zu automatisieren, um seinen 100 Millionen Nutzern ansprechende Erlebnisse zu bieten und sie zu schützen.
Weitere Informationen„Jede Entscheidung, die wir treffen, stützt sich auf Daten und Technologie, wobei wir verschiedene Metriken berücksichtigen, um ständig neue 'Wow-Faktoren' zu schaffen, die helfen, Kunden zu binden. AWS fördert eine Kultur, bei der der Benutzer im Mittelpunkt steht, mit intuitiven cloudnativen Services, die uns helfen, Dinge schnell und ohne Abhängigkeiten zu starten. Die verschiedenen Technologieangebote von AWS helfen uns dabei, unsere Prototypen zu entwickeln und sie sehr schnell in Betrieb zu nehmen, sogar in großem Maßstab. Das verschafft uns einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt, wo Schnelligkeit entscheidend ist.“
Praveen Jain, Vice President of Engineering, Dream11
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Mobisocial
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Mobisocial ist ein führendes Unternehmen für Software für Mobilgeräte, das sich auf die Entwicklung von Anwendungen für soziale Netzwerke und Spiele konzentriert. Das Unternehmen entwickelt Omlet Arcade, eine globale Community, in der Millionen von Live-Streamern und E-Sportlern zusammenkommen, um Gameplay-Medien zu teilen.
„Um sicherzustellen, dass unsere Spiele-Community eine sichere Umgebung ist, in der man Kontakte knüpfen und unterhaltsame Inhalte teilen kann, haben wir Machine Learning genutzt, um Inhalte zu identifizieren, die nicht mit unseren Community-Standards übereinstimmen. Wir haben einen Workflow entwickelt, der Amazon Rekognition nutzt, um hochgeladene Bild- und Videoinhalte zu kennzeichnen, die nicht konforme Inhalte enthalten. Die Content Moderation API von Amazon Rekognition hilft uns, die Genauigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen, um eine Community von Millionen von Spieleentwicklern weltweit zu verwalten. Seit der Implementierung von Amazon Rekognition haben wir die Menge der Inhalte, die von unserem Betriebsteam manuell überprüft werden, um 95 % reduziert und gleichzeitig technische Ressourcen freigesetzt, um uns auf unser Kerngeschäft zu konzentrieren. Wir freuen uns auf das neueste Update des Rekognition-Modells für die Inhaltsmoderation, das die Genauigkeit verbessern und neue Klassen für die Moderation hinzufügen wird.“
Zehong, Senior Architect, Mobisocial
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SmugMug
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SmugMug betreibt zwei sehr große Online-Fotoplattformen, SmugMug und Flickr, mit denen mehr als 100 Millionen Mitglieder Dutzende Milliarden Fotos sicher speichern, suchen, teilen und verkaufen können. Flickr ist die größte Fotografen-Community der Welt, die es Fotografen auf der ganzen Welt ermöglicht, ihre Inspiration zu finden, sich miteinander zu verbinden und ihre Leidenschaft mit der Welt zu teilen.
„Als große, globale Plattform sind unerwünschte Inhalte äußerst riskant für die Gesundheit unserer Community und können Fotografen abschrecken. Wir verwenden die Inhaltsmoderationsfunktion von Amazon Rekognition, um unerwünschte Inhalte zu finden und ordnungsgemäß zu kennzeichnen und so eine sichere und einladende Erfahrung für unsere Community zu ermöglichen. Bei dem riesigen Umfang von Flickr ist dies ohne Amazon Rekognition fast unmöglich. Dank der Inhaltsmoderation mit Amazon Rekognition kann unsere Plattform jetzt automatisch tolle Fotos, die den Erwartungen unserer Mitglieder besser entsprechen, entdecken und hervorheben. So können wir unsere Mission umsetzen und inspirieren, verbinden und teilen.“
Don MacAskill, Cofounder, CEO & Chief Geek, SmugMug
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ZOZO
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ZOZO, Inc. ist Eigentümer und Betreiber von ZOZOTOWN, Japans größtem Mode-E-Commerce, und WEAR, einer SNS für den Austausch von Stylings und Outfits, sowie weiterer verschiedener Services für Modefans.
„Auf WEAR wird täglich eine große Anzahl von Bildern von unseren Benutzern veröffentlicht, und es war notwendig, jedes Bild zu überprüfen, um sicherzustellen, dass es den Servicerichtlinien entspricht. Wir haben eine Lösung entwickelt, die auf der Content-Moderation-API von Amazon Rekognition basiert und die Inhalte, die Benutzer in Amazon S3 posten und speichern, automatisch überprüft und analysiert. Amazon Rekognition hat uns geholfen, den manuellen Prozess der Inhaltsüberprüfung durch die automatische Analyse von Bildern um bis zu 40 % zu reduzieren. Außerdem konnten wir die Eskalation der Überprüfungen durch Vorgesetzte reduzieren, die die Bearbeitung der Inhalte verlangsamt hätten, wenn eine Person nicht feststellen konnte, ob ein Bild angemessen war oder nicht.“
Yu Shigetani, Engineer, Brand Solution Development Division, ZOZO, Inc.
Anwendungsfälle
Soziale Medien
Schützen Sie Benutzer vor unangemessenen Inhalten auf Plattformen zum Austausch von Inhalten, wie Dating-Apps und Kreativitätsnetzwerken.
Gaming
Verhindern Sie Hassreden, Obszönitäten, Mobbing und andere Verhaltensweisen, die die Sicherheit und die Einbindung in Ihren Spielräumen verringern.
E-Commerce
Halten Sie illegale oder kontroverse Artikel und Angebote von Ihren digitalen Regalen fern, um Ihren Marktplatz und seine Benutzer zu schützen.
Finanz- und Gesundheitswesen
Identifizieren und schützen Sie sensible personenbezogene Daten oder Gesundheitsdaten (PII, PHI), um interne Standards und Praktiken (S&P) zu erfüllen, externe Vorschriften einzuhalten und die digitale Sicherheit für Ihre Benutzer zu erhöhen.
Bildung
Moderieren Sie die Beiträge von Schülern und Lehrern, um ein sicheres, integratives und erfüllendes Lernerlebnis zu schaffen.
Werbung
Schützen Sie Marken vor unerwünschten Assoziationen, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Erreichen Sie auch Markenziele, die zu Umsatzwachstum führen, wie z. B. Markenbekanntheit und Bekanntheit.
Ausgewählte Lösung in AWS
Entdecken Sie speziell entwickelte Services, AWS-Lösungen, Partnerlösungen und Anleitungen, mit denen Sie Ihre geschäftlichen und technischen Anwendungsfälle schnell lösen können.
Orientierungshilfe für Inhaltsmoderation in AWS
Dieser Leitfaden hilft Ihnen, eine Serverless-Architektur zu implementieren, um den zunehmenden Zufluss von Inhalten und sensiblen Informationen, die von Benutzern bereitgestellt werden, effizient zu steuern. Diese Inhalte und Informationen können aus einem breiten Spektrum von Branchen stammen, darunter Glücksspiele, soziale Medien, E-Commerce und regulierte Umgebungen wie das Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen.
Wie Sie starten
Kontaktieren Sie uns, um mehr über Machine-Learning-Lösungen zur Inhaltsmoderation zu erfahren.
Wenden Sie sich an das AWS Partner Network, um mit unseren globalen Technologie- und Beratungspartnern zusammenzuarbeiten
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AWS-Services und -Lösungen für die Moderation von Inhalten erkunden
Die AWS-Professional-Services-Organisation ist ein weltweites Team aus Experten, die Ihnen beim Erzielen Ihrer gewünschten Geschäftsergebnisse mithilfe der AWS Cloud behilflich sein können.
Wählen Sie eine AWS-Lösung
Referenzarchitekturen für AWS-Lösungen sind eine Sammlung von Architekturdiagrammen, die von AWS erstellt wurden. Sie liefern Anleitungen für Anwendungen, sowie andere Anweisungen zum Replizieren der Workload in Ihrem AWS-Konto.
Orientierungshilfe für Inhaltsmoderation in AWS
Diese Orientierungshilfe ist eine Serverless-Architektur, mit der Sie effizient ein breiteres Verständnis Ihrer Medienbibliotheken erlangen, und wertvolle Metadaten analysieren und extrahieren können, um den zunehmenden Zustrom von nutzergenerierten Inhalten und sensiblen Informationen in allen Branchen einzudämmen.
Stellen Sie eine Lösung bereit, die markenbewussten Kunden hilft, die beliebtesten Themen, die aktiv diskutiert werden, zu verstehen, indem digitale Assets aufgenommen und Schlussfolgerungen und Analysen nahezu in Echtzeit durchgeführt werden.
Die AWS-Inhaltsanalyse-Lösung hilft Ihnen, ein umfassenderes Verständnis Ihrer Medienbibliotheken zu erhalten, sowie wertvolle Metadaten zu analysieren und zu extrahieren.
Weitere Informationen »
AWS-Lösungsimplementierungen helfen Ihnen dabei, gängige Probleme zu lösen und schneller Lösungen mit der AWS-Plattform zu entwickeln. AWS-Lösungsimplementierungen werden von AWS-Architekten geprüft und sind auf betriebliche Effizienz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosteneffizienz ausgelegt. Jede AWS-Lösungsimplementierung umfasst eine detaillierte Architektur, ein Bereitstellungshandbuch sowie Anleitungen sowohl zur manuellen als auch zur automatischen Bereitstellung.
Nehmen Sie Ihre Inhalte auf und verschieben Sie Video-Assets und deren Metadaten mit der AWS-Media2Cloud-Lösung in die Cloud.
Selbst entwickelte Lösung
Der Einstieg in AWS ist einfach und kostenlos. Amazon bietet mehrere flexible Ansätze, mit denen Sie Arbeitsabläufe zur Moderation von Inhalten erfolgreich und kostengünstig umsetzen können.
Tausende von Bildern und Videos kostenlos pro Monat für 12 Monate mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.
2 Millionen Zeichen kostenlos pro Monat mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.
60 Freiminuten pro Monat für 12 Monate mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.
50 000 Texteinheiten für jede der neun APIs pro Monat und fünf Aufträge mit jeweils bis zu 1 MB für 12 Monate mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.
500 Objekte kostenlos für die ersten 12 Monate mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.
