稿件审核的协作与经验

协作 - 团队协作数据流转：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。

经验 - 上万家客户的服务较好评：在持续的服务过程中，我们积累了大量的经验，不断完善产品及服务，从中总结出比较贴合客户需求的方案，末了赢得客户的一致好评。

稿件审核的高速度

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效率

拦截下的存疑内容会进行下一步模型分析。通过涉时政相关表述模型、地域识别模型、劣迹艺人检测模型等多种检测模型进行专项分析。

智能校对功能模块，会提供相应的校对方案，包括音/形相似错误、涉政用语错误、地名错误等多方面的校对审核。

稿件审核使用避免出错

新闻媒体：媒体的文章稿中出现了劣迹艺人相关内容，谛听AI智能审核提醒编辑人员谨慎使用避免出错。

出版行业：出版社待出版文学作品在出版前用谛听AI智能审核发现了有关港澳台表述问题以及不对的字问题，避免了重大内容风险。

融媒体中心某融媒体中心每日处理上百条稿件，人工审核效率低，部署谛听AI智能审核后智能审核+人工审核，大大提升审核效率。

稿件审核的行业场景与业务需求

人工监管无技术平台：属地网络媒体的监管基本是依靠人工监管，上级下达监管任务，安排人工对候选网络媒体进行巡查

无统一规划：部分地市县部门采购了不同供应商的SAAS服务，数据安全漏洞百出

无法适应变化的监管：对于网络媒体业务的变化，相关技术的进步，属地监管无法适应这些变化

监管与服务割裂：属地监管的目的是为了服务本地的网络媒体环境，实际情况是为了监管而监管，网络媒体采用了各种对抗方法