如何对短视频平台违规内容巡查？

根据视频内容分类巡查：短视频平台上对各类视频内容进行了分类，如生活记录类、知识传播类、新闻报道类、个人直播类，根据所需监测的类别进行查找，对所查找收集的视频内容信息进行巡查监测。

根据搜索关键词巡查：监管单位可通过在短视频平台搜索框输入所需巡查的信息作为关键词进行检索，对搜索出来的短视频内容逐个进行巡查，筛选和排查违规的视频内容信息。

移动端app内容巡检的创新点

1、移动端软件的开发，实现了巡查人员现场完成采集，且数据可分析；

2、后台管理软件的开发，实现了巡查工作的管理，能自动汇总分析报表；

3、数据采用离线采集机制，通过同步功能，无网络覆盖也能采集数据；

4、具有异常推送功能；

5、实现制造业巡检管理的云架构方式，提高巡检管理的效率及有效性。

内容巡查

不同业态可配置不同巡查标准

提前设置计划巡查时长，通过巡查用时（超时完成、提前完成、平均用时）等数据，分析各巡查路线用时区间数，辅助管理者制定合理的巡查时长。内容巡查实现人员排班智能化、任务调度自动化、巡查作业移动化、监管考核实时化、业务数据可视化。对巡查结果进行人工校验，人工拓展挖掘。准确掌握海量挖掘数据和内容巡查路径。

智能内容处理市场需要奇才

对于涉及内容风险控制相关的企业而言，内容巡查算是一个全新的解决方案。在积极尝试的同时，更看重的是通过提前自查自纠，避免监管机构的事后惩戒，防患于未然，堵住内容风险控制漏洞的同时，也堵住了企业的发展风险外溢，两全其美。

从技术发展层面而言，AI技术是可以做到像人一样初步判断出一条评论是否“阴阳怪气”，使用AI比人工进行内容风险管控，效率更高，成本更低。

当然，我们也看到AI对自然语言的理解与处理还无法贴近人类的思维，特别是在多样性语义环境变化中，以及边界定义模糊的条件下，比如维权类内容，机器还无法高精度识别。但这只是数据量的问题，AI通过大规模数据的不断训练，克服瓶颈也只是时间问题。

不久的将来，被大众寄予厚望的AI替代人工操作简单、重复度高的工作是大势所趋。

但我们希望的是，在内容、社交、电商、游戏等涉及内容风险控制的互联网企业能重视平台内部的自查自纠，积极引入更适合的内容风险控制体系，还互联网一个清朗空间。