随着游戏行业的发展，其内容审核越来越严格，任何有害或敏感信息的曝光都可能使游戏公司平台遭受灾难。传统上需要大量人工审核这项工作，存在处理时间长、成本高的问题。而AI 赋能的内容审核可以大大加快流程。九河云对多家云厂商有所了解及有一定合作，下面将按客户的需求介绍aws的AI 赋能 UGC 内容审核解决方案。
背景：
游戏行业的内容审核、毒性控制和游戏的运营风险密切相关，任何宗教、民族、文化等攻击性内容都可能导致运营事故、游戏下线。而其具有社交网络的性质，产生了大量的文字、音频、图像、视频等非结构化数字内容，已经无法依靠人工或传统流程软件来处理。
架构概述：
该方案通过使用人工智能技术，能够自动识别不合规的数字内容，减少游戏企业运营风险，节省系统研究需要的人力和时间成本，且通过适配不同的海外市场， 降低运营的复杂度和成本。
平台组成：
（1）开发人员在 Amazon S3 中准备图像和标签数据
（2）Amazon SageMaker notebooks 和训练作业使用训练材料来训练自定义模型
（3）训练作业完成后，输出结果会保存在 Amazon S3 中
（4）模型会被部署到 SageMaker 端点以用于自定义审核处理程序
（5）图像会被发送到 Amazon API 网关进行图像审核请求
（6）Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) (Amazon ECR) 托管 Amazon Lambda 的镜像存储库
（7）基于 URL 中的参数，Amazon Lambda 中的审核处理程序处理请求，并合并处理程序的结果
（8）根据图像审核标签，审核处理程序将请求分发到 Amazon Rekognition
（9）根据图像审核标签，审核处理程序将请求分发到 Amazon SageMaker 端点
架构优势：
（1）多模态内容识别
通过完全自动化的人工智能服务，实现图像、视频、文本和音频审核工作流程的自动化，过滤不需要的内容并保护敏感信息。
（2）自动提取信息
完全托管的 AI 服务，自动从图像和视频文件中提取信息，以更快、更低的成本构建计算机视觉应用程序和模型，并可根据您的业务需求进行定制。
（3）自动审核内容
使用完全托管的 API 和可自定义的审核规则，有效地处理数百万张图像和视频，同时检测不当或不需要的内容，以确保用户安全和业务合规。
