智能app內容巡查的主要功能

1. 路線管理：設置多條巡檢路線，在各路線中自定義添加巡檢站點，實現路線與站點的靈活配置

2. 測項管理：根據每個巡檢站點的實際業務需求靈活配置觀察與抄表測項，自定義觀察要求、標準值、上下限

3. 異常處理：支持巡檢異常上報，通過文字、圖片記錄異常內容，上報后實時通知巡檢負責人，關聯隱患排查、設備故障進行標準化處理與跟蹤

4. 到位管理：通過gps、藍牙信標、nfc標簽等多種方式記錄巡檢人員軌跡、監督巡檢人員到位

5. 人員排班管理：可根據業務實際情況建立多個巡檢班組，并為每個班組巡檢計劃，實現到時自動提醒

6. 數據統計：從巡檢路線、時間、人員等不同維度提供到位率、異常統計，自動生成巡檢記錄與設備運行記錄

智能app內容檢測的能力

內容更新檢測

網站、公眾號、微博每日更新文章數量是否存在應更新未更新的情況

內容表述錯誤檢測

發布的內容中是否存錯別字、意識形態問題、敏感信息和自定義檢測內容

錯鏈暗鏈檢測

發布的內容中是否存在鏈接無法訪問、內容空白、配圖無法打開等問題以及被植入不可見的引流第三方鏈接

通過內容自動比對、智能內容審核以及智能文本糾錯方式，定期進行內容巡查，有效規避內容表述不當及違規風險

智能內容處理市場需要奇才

根據報送資料顯示，博特智能的App內容巡查系統，采用自動化控制技術與檢測能力，在面向動態的違規信息和實時更新的UGC內容監控中，可以實現24小時對頁面進行抓取，進行抽樣專項巡查或者全量巡查，批量清理違規數據。在App端，則不需要讓企業推送數據，并能生成巡查報告，可以及時向企業發出漏審風險預警，制定下一階段的內容風險控制工作計劃。

2019年成立的博特智能，開始在智能內容處理市場嶄露頭角。梳理其背景后發現，博特智能很早之前就與中科院重點實驗室有深度的合作，雙方的研究人員還聯合研發內容科技的中心技術和產品。并獲得東湖創投、深創投集團等數千萬元的投資加持賽道突圍。

可以說，博特智能的“加速跑”，也證明了其在自然語言理解、文本識別與過濾、圖像識別、視頻內容分析、中文文本糾錯、格式文檔分析、文本摘要、文本感情的色彩判斷等方向已有多年的經驗和技術積累。

App內容巡查系統，本質上是一個主動監測系統，三級內容風險控制閘門在對文本、圖片、視頻、音頻、直播的巡查過程中，會比“人機協同”更具有后發優勢，在機器、人工都漏掉時，內容巡查系統依然能實時發現風險并前置處理。

智能內容處理市場需要奇才

對于涉及內容風險控制相關的企業而言，內容巡查算是一個全新的解決方案。在積極嘗試的同時，更看重的是通過提前自查自糾，避免監管機構的事后懲戒，防患于未然，堵住內容風險控制漏洞的同時，也堵住了企業的發展風險外溢，兩全其美。

從技術發展層面而言，AI技術是可以做到像人一樣初步判斷出一條評論是否“陰陽怪氣”，使用AI比人工進行內容風險管控，效率更高，成本更低。

當然，我們也看到AI對自然語言的理解與處理還無法貼近人類的思維，特別是在多樣性語義環境變化中，以及邊界定義模糊的條件下，比如維權類內容，機器還無法高精度識別。但這只是數據量的問題，AI通過大規模數據的不斷訓練，克服瓶頸也只是時間問題。

不久的將來，被大眾寄予厚望的AI替代人工操作簡單、重復度高的工作是大勢所趨。

但我們希望的是，在內容、社交、電商、游戲等涉及內容風險控制的互聯網企業能重視平臺內部的自查自糾，積極引入更適合的內容風險控制體系，還互聯網一個清朗空間。