Amazon Rekognition Content Moderation

CoStar는 플랫폼에 업로드되는 이미지가 최종 사용자 계약 약관을 준수하고 부적절한 콘텐츠를 포함하지 않는지 확인하므로 포괄적이고 안전한 데이터 중심 사용자 커뮤니티를 보장할 수 있습니다. Amazon Rekognition의 콘텐츠 조정 API를 사용하면 업로드된 모든 이미지를 자동으로 분석하는 솔루션을 간편하게 구축하여 가치가 높은 제품을 효율적으로 고객에게 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 미리 훈련된 컴퓨터 비전 API 세트를 제공하는데, 콘텐츠 조정, 텍스트 탐지 및 객체 탐지와 이 API를 함께 사용하면 수신 이미지의 검색 가능성과 커뮤니티의 포용력을 높여 제품 오퍼링을 추가로 개선하는 데 도움이 됩니다. Amazon Rekognition을 사용하면 빠르게 진행하고 사전 훈련된 모델을 사용하여 AI 스마트 기능을 시스템에 추가할 수 있으므로 부동산 부문에 관련된 고유한 솔루션을 제공하는 데 계속 집중할 수 있습니다.

당사는 데이터와 기술을 기반으로 모든 의사 결정을 내리며, 다양한 지표를 고려하여 고객 유지에 도움이 되는 ‘신박한 요소’를 지속적으로 추가하고 있습니다. AWS의 직관적인 클라우드 네이티브 서비스는 사용자 우선 문화를 조성하는 동시에 어떤 종속성도 없이 출시를 앞당기는 데 도움이 됩니다. 다양한 AWS 기술 제품 및 서비스는 매우 큰 규모에서도 아주 빠르게 프로토타입을 개발하고 운영 환경으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 속도가 필수적인 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

대형 글로벌 플랫폼으로서, 원치 않는 콘텐츠는 당사 커뮤니티의 건전성에 매우 위험하며 그로 인해 사진작가들이 플랫폼을 사용하지 않게 될 수 있습니다. 당사는 Amazon Rekognition의 콘텐츠 관리 기능을 사용하여 바람직하지 않은 콘텐츠를 찾아내 적절한 플래그를 지정함으로써 당사 커뮤니티에서의 안전하고 건전한 경험을 보장합니다. Flickr의 대규모 콘텐츠에서 Amazon Rekognition 없이 이 작업을 하기란 사실상 거의 불가능합니다. Amazon Rekognition을 사용하여 콘텐츠를 관리한 덕분에 당사 플랫폼은 회원들의 기대에 더욱 부합하는 멋진 사진을 자동으로 발견하고 강조 표시할 수 있어 영감을 주고 소통하며 공유한다는 사명을 실현할 수 있습니다.

사용자가 매일 WEAR에 게시하는 많은 이미지가 모두 서비스 지침을 준수하는지 확인해야 했습니다. 이에 Amazon S3에 게시되고 저장되는 콘텐츠를 자동으로 검사하여 분석하는 Amazon Rekognition Content Moderation API 기반 솔루션을 구축했습니다. Amazon Rekognition으로 이미지를 자동으로 분석하여 수동 콘텐츠 검토 프로세스를 최대 40%까지 줄일 수 있었습니다. 또한 이미지의 적합성 여부를 판단할 수 없을 때 콘텐츠 작업 속도가 느려질 수 있는 관리자로의 검토 에스컬레이션을 줄일 수 있었습니다.