稿件审核

结合树模型和神经网络模型的优势，既保证检测结果的准确率，又保证文章秒级处理高速度，极大提高了客户的工作速度，根据不同领域、不同行业特征，倚靠超出主流的检测项数量，为客户定制解决方案，满足各种实际应用场景下客户不断衍生变化的需求，在稿件发布的前中后三个阶段，针对不同客户的不同角色，如撰写者、校对者及审核者，提供对应其角色需求的产品服务，为稿件的正常发布保驾护航

稿件审核的业务痛点

监管力度加大：面对于内容安全的监管不断加大，从之前的“有即可”，上升为内容风险“可查、可控、可溯”

数据增量：随着整个社会经济的数字化转型，业务数据呈指数级上涨趋势，单一的审核方式无法帮助企业实现“又快又准”的审核效果

政策把控：企业无法做到对于监管政策的准确解读和把控，无法贴合政策制定适合于自身的规则

稿件审核的数据清洗

数据清洗：对APP进行违规内容巡查评估分析，制定清洗策略，对后台数据进行数据检索回查和数据集中过滤，对清洗结果进行人工校验，人工拓展挖掘

移动应用前端对内容进行定期自查自纠、专项违规数据治理，有效规避线上业务内容运营风险。减少日常内容运营的工作负担，降低内容出错风险，保障内容的合规性及严谨性。

稿件审核的内容巡查概括

移动设备自动化控制技术，对移动APP、小程序、公众号等移动应用进行内容采集，通过内容自动比对、智能内容审核及人工内容审核方式，有效规避内容漏审、动态违规内容等业务风险。

网站内容巡查：基于较前的网络爬虫技术，对网站进行内容采集，通过内容自动比对和抽样内容审核，有效规避内容漏审、恶意篡改、违规动态广告等业务风险。