文章
智慧合规破解内容审核难题
发布日期：2022年7月21日
近年来，随着公众对于企业发布内容合规性的关注度提高，及监管要求的日趋严格，对于内容审核的范围与精度进一步扩大。由于涉及到大量的文本、图片、视频等各类信息，依托于传统人工的检查效率难以覆盖日渐增多的合规审核领域与审核要求，从传统内容合规工作向数字化智能化内容合规管理的转型，可以有效降低内容检查成本，快速响应市场和受众对高质量内容的需求以及监管要求，构建内容合规的数字化管理体系，提升内容合规管理的覆盖面，降低内容合规管理的成本。
一. 什么是智能化合规工作
我们从工作模式、数据范围、风险监控、合规数据与检查方式这五个主题，区别传统合规工作、数字化合规工作与智能化合规工作。智能化合规的工作模式不仅通过流程与风险指标的驱动，同时运用人工智能技术，实现合规知识的全面管理与利用。基于这种工作模式的变革，智能化合规工作捕捉内部的企业数据及外部的监管内容并进行整合与学习，基于风险知识的感知对全量内容进行数字化审视和应用。
在智能化合规的工作中，合规团队在内容审核的工作面临着最大的挑战。如果我们从供需两端的角度来看内容审核这个业务，在需求端，企业在日常业务工作中持续的内容产出与发布导致内容繁多，如银行中间业务、保险营销、医药产品说明等行业场景，日渐严格的内容合规审查政策要求，内容审核的需求逐步转变为“重要、优先、紧急”。而在供给端，由于合规团队的人力有限，往往需要花费大量的工时与成本才能覆盖审核需求，如何通过智能化的手段实现内容审核成为企业合规的关注重点。
二. 内容审核助力合规数字化变革
通过搭建内容审核数字工厂平台，将集成企业内容合规与外部监管要求，建立风险标签树统一审核标准，基于风险标签知识全面洞察企业内容风险，快速定位到风险段落，建立数字化审核流程，对合规团队进行风险提醒，并收集反馈数据，迭代优化风险智能算法。实现更标准、更全面、更及时、更透明。
数字工厂平台将实现内容审核全流程数字化，即将各审核流程节点进行规范化、标准化，明确图片、文档、视频、音频等内容信息下各节点采用的内容审核技术、风险产出及展现形式。形成一条完整的内容审核链路，将全面、高效、迅速覆盖内容合规检查风险点，进一步提升内容审核效率及响应能力，最终根据内容审核关注重点构建合规管理可视化平台，建立体系化的风险标签，定位风险段落，洞察风险趋势。
三. 通过建设内容治理体系实现内容的全生命周期管控
德勤围绕内容治理，从内容的创建与捕获、内容存储、维护与使用到最终处置的全生命周期流程出发，基于战略与治理、技术架构、人员与文化与业务流程四大主题构造内容治理的管理体系。
在内容获取、内容存储、内容审核、内容发布的过程中持续进行内容风险管理，覆盖：元数据审核、敏感信息审核、针对合规政策的文本格式与特征审核以及根据业务需求创建对应的文本格式及特征审核。
内容治理体系关键的工作内容包括：制定内容治理、政策与标准；内容存储和安全；显示层与门户的设计；标签的监测、合规与衡量；内容搜索、分类和元数据管理。
四. 德勤内容审核数字工厂，“人工+AI”的内容合规大脑
为了实现内容审核数字化，德勤提出内容审核数字工厂，基于企业对于内容审核的“个性化需求”，叠加“算法数据”搭建的数字化解决方案，打造文理兼备的市场最优解。平台通过对于接入层、数据层、分析层、应用层与运营层的框架进行构建。
接入层：平台将根据企业内容存储的特性，通过API接口对接数据库中的内容，通过RPA提取流程节点与系统中的内容信息，通过人工上传收集员工电脑中的文档信息，并统一在接入层进行存储。
数据层：获取到企业的内容信息，平台将对内容进行分类贴源与加工处理。分类贴源即平台将根据内容的类型区分基础数据、文本型数据与多模数据，数据类型将决定需采用的文本提取方式。平台运用OCR、ASR、图像识别等方式将文本、视频、音频、图片中的信息进行提取。内容加工是通过自然语言处理算法将内容加工为元数据的模式。内容元数据支持平台的算法库通过深度学习、内容图谱等人工智能方式对内容进一步分析。
分析层：平台提供内容标签、审核规则、合规指标与合规工作流四项分析主题。建立内容标签构建完善的风险体系；创建审核规则将风险监测逻辑与内容审核规则结合形成内容审核人工大脑；统计合规指标对于平台中的风险发现情况、标签运用情况与风险趋势进行分析；搭建复合企业内容审核要求的工作流，在事前、事中、事后对于内容风险进行审核。
应用层：平台通过展示审核任务、审核报告与管理报表的方式，将分析企业的用户、内容类别、渠道/部门维度下的风险类别、风险等级、体量与频率/趋势。风险类别包括：产品推销、商业贿赂、垄断、财务与税收、集中采购、环境健康与安全、产品质量、数据合规与网络安全等维度。
五. 内容审核数字化流程，支撑“全面、精准、高效”的内容治理
内容审核数字化流程“7步走”：
- 内容输入：将需要审核的内容通过API、RPA或人工上传输入平台。
- 内容处理：将内容进行分类并提取文本信息，加工为内容元数据。
- 文本拆条：将文本通过自然语言处理进行拆条分段。
- 条款标签：将拆条后的内容按照标签树打上对应的标签。
- 风险审核：对于命中风险标签的段落或语句进行识别。
- 结果评估：将风险段落或语句进行人工复审，并反馈审核结果，基于评估结果优化内容审核算法。
- 分析与展示：统计全量内容审核的结果，并通过任务、报告与管理视图的方式统一展示。
从容立合规之念，智慧行合规之路。在合规管理趋于精细化的浪潮中，德勤内容审核数字工厂助力企业洞察负面内容行为风险，并发现更多风险场景；挖掘合规价值，通过构建关联关系，寻找背后暗藏的商业机会；打造专属于企业的智慧合规大脑，实现企业合规管理降本增效，建立企业新型全面的合规体系，促进企业合规管理更上层楼。