Автоматическая модерация изображений — AI Russia

3426

Январь, 2020 год.

Платформа для автоматического анализа и обработки контента «Робби».

ИТСоцсетиМаркетингКлиентский сервисКрупный бизнесСобственная разработкаMail.ru GroupРост производительностиComputer visionImage recognition

Какую проблему решали

Каждый день пользователи загружают в социальную сеть «Одноклассники» более 40 млн изображений. Некоторые картинки и фотографии могут содержать тексты негативного характера: оскорбления, спам, рекламу, нецензурные выражения и т.д.

Изображения проверялись командой модераторов вручную, что приводило к большим затратам на персонал и задержке в обнаружении нежелательного контента.

Решение проблемы

Команда «Антиспам» социальной сети «Одноклассники» разработала «Робби» – платформу для автоматического анализа и обработки контент.

«Робби» анализирует новые изображения и распознает основные типы негативного контента на стадии загрузки без участия человека. На ручную обработку отправляются только пограничные случаи, что позволяет принимать максимально точные решения.

Технология внедрена для модерации изображений в других сервисах Mail.ru Group: в Юла – для обнаружения контактных данных на фото (телефон, url-адреса, ники Инстаграма), в Ситимобил – для распознавания госномера автомобиля, в MyTarget – для дедупликация рекламных баннеров с одинаковым текстом.

Применяемые технологии

«Робби» – автоматизированная платформа на базе нейросетей и технологии big data.

Платформа приступает к анализу изображений сразу после их загрузки в «Одноклассники». Алгоритм PixelLink ищет картинки с текстом. Алгоритм CRNN определяет местоположение текста на изображении и распознает его. Модель использует технологию оптического распознавания текста OCR (optical character recognition).

Алгоритм Deep Averaging Network разделяет распознанный текст на различные классы. Негативные (реклама, спам, мошенничество и т.д.) удаляются автоматически.

Бизнес-процесс

До проекта:

• Поиск негативных изображений вручную.
• Большой штат модераторов.
• Длительный процесс удаления негативного контента.

После проекта:

• Автоматический поиск изображений с текстом.
• Распознавание текста на картинке.
• Категоризация контента по степени его негативности.
• Мгновенное удаление нежелательного контента.

Результаты

Команда проекта

Вадим Гуров

Руководитель проектов

Владислав Долганов

Руководитель группы разработки

Евгений Журин

Ведущий разработчик

Михаил Марюфич

Разработчик

Алексей Сенников

Руководитель проектов

Руслан Торобаев

Разработчик

Похожие кейсы

AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.

X5

Оплата взглядом на кассах самообслуживания

2021

уроки этикета от Data Scientist’a, часть 2 / Хабр

Привет, Хабр!

Мы продолжаем серию статей про модерацию контента на площадках Центра Развития Финансовых Технологий Россельхозбанка. В прошлой статье мы рассказывали, как решали задачу модерации текста для одной из площадок экосистемы для фермеров “Свое Фермерство”. Почитать немного о самой площадке и о том какой результат мы получили можно здесь.

Если коротко, то нами использовался ансамбль из наивного классификатора (фильтр по словарю) и BERT’a. Тексты, прошедшие фильтр по словарю, пропускались на вход в BERT, где они также проходили проверку.

А мы, совместно с Лабораторией МФТИ, продолжаем улучшать нашу площадку, поставив перед собой более сложную задачу премодерации графической информации. Эта задача оказалась сложнее предыдущей, так как при обработке естественного языка можно обойтись и без применения нейросетевых моделей. С изображениями все сложнее — большинство задач решается с помощью нейронных сетей и подбором их правильной архитектуры. Но и с этой задачей, как нам кажется, мы неплохо справились! А что у нас из этого получилось, читайте далее.

Что хотим?

Итак, поехали! Давайте сразу определимся, что из себя должен представлять инструмент модерации изображений. По аналогии с инструментом модерации текста это должен быть некоторого рода “черный ящик”. Подавая ему на вход изображение, загружаемое продавцами товаров на площадку, мы бы хотели понимать, насколько данное изображение приемлемо для публикации на площадке. Таким образом, получаем задачу: определить подходит ли изображение для публикации на сайте или нет.

Задача премодерации изображений является распространенной, но решение зачастую отличается в зависимости от площадок. Так, изображения внутренних органов могут быть приемлемыми для медицинских форумов, но не подходить для соцсетей. Или, к примеру, изображения разделанных тушек животных допустимо на сайте, где их продают, но вряд ли понравится детям, которые заходят в интернет, чтобы посмотреть Смешариков. Что касается нашей площадки, то для нее были бы приемлемыми изображения сельскохозяйственных товаров (овощи/фрукты, корма для животных, удобрения и т.д). С другой стороны, очевидно, что тематика нашего маркетплейса не подразумевает наличие изображений с различным непотребным или оскорбляющим кого-то контентом.

Для начала мы решили ознакомиться с уже известными решениями задачи и попробовать адаптировать их под нашу площадку. Как правило, многие задачи модерации графического контента сводятся к решению задач класса NSFW, для которых существует датасет в открытом доступе.
Для решения задач NSFW, как правило, используются классификаторы на базе ResNet, которые показывают качество accuracy > 93%.

Матрица ошибок исходного NSFW классификатора

Хорошо, допустим у нас есть хорошая модель и уже готовый датасет для NSFW, но будет ли этого достаточно для определения приемлемости изображения для площадки? Оказалось, что нет. Обсудив такой первоначальный подход с моделью NSFW с владельцами нашей площадки, мы поняли, что необходимо определять немного больше категорий, а именно:

• людей (изображения с людьми мы не хотим видеть, так как они не соответствуют целям платформы)
• животных (нельзя пропускать мертвых животных, а, к примеру, от спящих их отличить весьма проблематично. Поэтому такие фото мы хотим отправлять дальше на ручную модерацию)
• а также корректно работать с надписями на изображениях (различные неприемлемые надписи нам также ни к чему)

То есть, нам все же пришлось составлять свой датасет и думать какие еще модели могли бы быть полезны.

Тут мы сталкиваемся с частой проблемой машинного обучения: нехваткой данных. Она обусловлена тем, что наша площадка создана не так давно, и на ней нет негативных примеров, то есть размеченных, как неприемлемые. Для её решения нам на помощь приходит метод few-shot learning. Суть этого метода в том, что мы можем дообучить, например, ResNet на небольших, собранных нами датасетах, и получить точность выше, чем если бы делали классификатор с нуля и только с использованием нашего небольшого датасета.

Как делали?

Ниже представлена общая схема нашего решения, начиная от входного изображения и заканчивая результатом детектирования различных категорий, в случае подачи на вход изображения яблока.

Общая схема решения

Рассмотрим каждую часть схемы подробнее.

1 этап: Graffiti detector

Мы ожидаем, что на наш сайт будут загружать товары с текстом на упаковках и, соответственно, возникает задача детектирования надписей и выявления их значения.
Первым этапом мы с помощью библиотеки OpenCV Text Detection находили надписи на упаковках.

OpenCV Text Detection — это инструмент оптического распознавания символов (OCR) для Python. То есть он распознает и «прочитает» текст, встроенный в изображения.

Пример работы EAST детектора

Пример детектирования надписей вы можете видеть на фото. Для выявления bounding box мы использовали модель EAST, но здесь читатель может почувствовать подвох, так как данная модель обучена на распознавание английских текстов, а на наших изображениях тексты на русском языке. Именно поэтому далее используется модель бинарной классификации (граффити/ не граффити) на базе ResNet, доученная до нужного качества на наших данных. Мы взяли ResNet-18, так как эта модель лучше всего показала себя при подборе архитектуры.

В нашей задаче мы бы хотели отличать фото, где надписи являются надписями на упаковках товаров от граффити. Поэтому решили разделить все фото с текстом на два класса: граффити и не граффити

Полученная точность модели составила 95% на заранее отложенной выборке:

Матрица ошибок детектора граффити

Неплохо! Теперь мы умеем вычленять текст на фото и с хорошей вероятностью понимать подходит ли оно для публикации. Но что делать, если текст на фото отсутствует?

2 этап: NSFW detector

Если на картинке мы не обнаруживаем текст это не значит, что она неприемлема, поэтому дальше мы хотим оценить насколько контент на изображении соответствует тематике сайта.

На этом этапе задача состоит в том, чтобы отнести изображение к одной из категорий:

• наркотики (drugs)
• порно (porn)
• животные (animals)
• фото, способные вызвать отторжение (в том числе и рисунки) (gore/drawing_gore)
• хентай (hentai)
• нейтральные изображения (neutral)

При этом важно, чтобы модель возвращала не только категорию, но и степень уверенности в ней алгоритмов.

Для классификации использовали модель на базе NSFW. Она обучена так, что разделяет фото на 7 классов и только один из них мы ожидаем увидеть на сайте. Таким образом, мы оставляем только нейтральные фото.

Результат такой модели — 97% (в терминах accuracy)

Матрица ошибок NSFW детектора

3 этап: Person detector

Но даже после того, как мы научились фильтровать NSFW, задачу еще нельзя считать решенной. Например, фото человека не попадает ни в категорию с NSFW, ни в категорию фото с текстом, но и на сайте мы подобные изображения не хотели бы видеть. Тогда мы добавили в нашу архитектуру еще и модель детекции человека — Single Shot Detector (далее SSD).

Выделение людей или каких-либо других заранее известных объектов также является популярной задачей с широкой областью применения. Мы использовали готовую модель nvidia_ssd из pytorch.

Пример работы алгоритма SSD

Результаты работы модели ниже (accuracy — 96%):

Матрица ошибок детектора человека

Результаты

Мы оценивали качество работы нашего инструмента метриками weighted F1, Precision, Recall. Результаты представлены в таблице:

Метрика	Полученная точность
Weighted F1	0.96
Weighted Precision	0.96
Weighted Recall	0.96

А вот еще несколько наглядных примеров его работы:

Примеры работы инструмента

Заключение

В процессе решения мы пользовались целым “зоопарком” моделей, которые часто используются для задач компьютерного зрения. Мы научились “читать” текст с фото, находить людей, различать непозволительный контент.

Напоследок, хочется отметить, что рассмотренная задача полезна с точки зрения получения опыта и применения модифицированных классических моделей. Вот некоторые полученные нами инсайты:

1. Можно обходить проблему нехватки данных с помощью метода few-shot learning: большие модели можно доучить до необходимой точности на собственных данных
2. Не нужно стесняться добавлять ручную модерацию: чтобы отличить мертвое животное от спящего необходимы очень сложные модели, которые вряд ли оправдают потраченное на них время
3. Хорошей практикой является использование качественных моделей, обученных на больших датасетах, которые помогут закрыть хотя бы часть потребностей
4. Решать задачи с изображениями становится в разы проще, если удается вычленить из них текст, а значит примерно понимать к какой категории оно относится. Это довольно удобно для сайтов различных магазинов, так как по тексту и фону упаковки, как правило, можно быстро понять является ли товар допустимым или нет
5. Несмотря на то, что задача модерации изображений довольно популярная, ее решение, как и в случае с текстами, может отличаться от площадки к площадке, так как каждая из них рассчитана на разную аудиторию. В нашем случае, к примеру, мы, дополнительно к неприемлемому контенту, детектировали еще животных и людей

Благодарю за внимание и до встречи в следующей статье!

Что такое модерация изображений: выигрышный инструмент для брендов

Использование пользовательского контента (UGC) может быть рискованным, но это также эффективный способ лучше оценить вовлеченность аудитории. UGC похож на цифровую и модернизированную версию сарафанного радио, и именно это делает его одним из самых надежных источников для тщательного изучения брендов и оценки услуг, которыми они хотят воспользоваться.

Существуют разные типы модерации для каждого типа контента, отправляемого пользователями в онлайн-сообществе бренда; и модерация контента изображения является одним из них.

Изображения оказывают сильное влияние на конечных пользователей, поскольку они могут предоставить надежные образцы и доказательства того, как работают определенные продукты и услуги. По сравнению с текстом или подкастами, эмоциональное воздействие, которое изображения могут оказать на клиентов, является причиной того, что они являются таким эффективным инструментом рекламы бренда.

Отличным примером краткого ответа на вопрос, что такое модерация изображений, является влияние хорошего логотипа. Логотипы удачно представляют бренд и служат конкретной идентификацией, которая отделяет одну компанию от другой. Точно так же продуманный рекламный баннер может побудить клиентов совершить покупку, подписаться на информационный бюллетень бренда, узнать о конкретной услуге или присоединиться к конкурсам и мероприятиям, связанным с продуктом, организованным брендом.

Бренды также используют графику, чтобы заявить о себе. Бывают случаи, когда слов недостаточно, чтобы передать идею или спровоцировать реакцию конечных пользователей. Таким образом, изображения могут привлечь внимание и помочь компаниям более творчески подойти к своей аудитории.

Бренды, которые демонстрируют высококачественные изображения своих продуктов, как правило, больше привлекают клиентов по сравнению с теми, кто может предоставить изображения продуктов только низкого качества. Он также может свидетельствовать о том, являются ли продукты эффективными или неэффективными. Клиенты могут использовать свои смартфоны и делиться своим опытом использования определенного продукта, делая фотографии, когда они используют или пробуют его.

Какую роль в этом играет служба модерации фотографий?

К сожалению, у пользовательского контента в виде изображений есть и свои минусы. Онлайн-брендинг компании может быть испорчен, если он связан с откровенными и нездоровыми изображениями. Примером может быть, когда логотип бренда редактируется таким образом, что продвигает негативные сообщения, противоречащие основным целям бренда.

Есть также те, кто публикует графические изображения, изображающие насилие и другие тревожные темы, на странице или в аккаунте компании в социальной сети. В свою очередь, это снизит доверие и вызовет сомнения у клиентов бренда. Это вероятные риски, которые делают обязательной модерацию изображений.

Хотите верьте, хотите нет, но в то время услуги модерации были такой дорогой необходимостью. Последовательная модификация — это то, что привело к впечатляющему набору модерации пользовательского контента, который мы имеем сегодня. Просмотр изображений стал настолько современным и адаптируемым, чтобы противостоять более зловещим способам, которые мошенники и хакеры используют, чтобы попытаться нарушить безопасность форумов, онлайн-чатов и страниц в социальных сетях.

Бренды нанимают экспертов, специализирующихся на проверке онлайн-контента изображений, чтобы привлечь нужную аудиторию и свести к минимуму случаи, когда интернет-пользователи пытаются подорвать их репутацию и безопасность своего интернет-сообщества

Это в первую очередь включает удаление оскорбительных и откровенных изображений, чтобы предотвратить включение откровенного контента в социальные сети бренда и ленту онлайн-сообщества. Изображения разных размеров и типов можно модерировать, в зависимости от того, чем занимается интернет-сообщество компании.

Чтобы гарантировать качество онлайн-сообщества, а также целостность бренда, можно разработать конкретные рекомендации в соответствии с целями бизнеса.

Создание рекомендаций по модерации

Изображения проще и легче обрабатываются человеческим мозгом. Он легко влияет на познание и эмоции людей. Это также причина, по которой модерация фотографий, размещенных пользователями, должна выполняться быстро, но без проблем.

Ключевые факторы, которые следует учитывать при создании рекомендаций для служб модерации изображений, включают:

• Формат — Установите форматы и размеры изображений, которым будут следовать члены сообщества. Укажите, разрешены ли изображения в формате .GIF или разрешены только неподвижные изображения. Укажите максимальный размер изображений, отправляемых пользователями. Это особенно важно для форумов, поскольку от пользователей обычно требуется загружать аватары, соответствующие их учетным записям.
   
  Следующие форматы и размеры изображений ускоряют загрузку страниц веб-сайта, тем самым улучшая взаимодействие с клиентами.
• Контекст — Помимо формата и размера, это детали, изображенные на фотографиях, которыми делятся участники сообщества. Модераторы бренда должны следить за тем, чтобы темы и функции, изображенные на фотографиях, соответствовали тому, что бренд или его сообщество стремится представлять.
   
  Также важно уделить внимание проверке достоверности фактов, отображаемых на представленных изображениях. Проверка точности изображения путем просмотра метаданных, подписи и даже источника изображения способствует обеспечению доверия к бизнесу.
   
  Приоритизация контекста также означает фильтрацию явного и оскорбительного контента. Спам и нежелательная реклама также предотвращаются более эффективно, если существуют четкие и краткие инструкции о том, как просматривать изображения, созданные пользователями.
  
• Оригинальность — Изображения, созданные с помощью иллюстраций, фотографий, редактирования фотографий или фотоманипуляций, защищены правами интеллектуальной собственности. Хотя тема признания и защиты авторских прав может быть довольно деликатной для изучения, защита прав интеллектуальной собственности членов сообщества положительно отразится на репутации бренда.
   
  Например, если компания проводит конкурс фотографии или искусства, участников следует поощрять к использованию оригинальных концепций и воздержанию от повторного использования или откровенного копирования чужих работ.
  

Ручная модерация изображений

Поскольку ручная модерация изображений зависит от модераторов-людей, она требует более пристального внимания к деталям. Хотя человеческая ошибка может быть неизбежна при таком типе модерации изображений, мониторинг изображений насилия, наготы и других непристойных изображений выполняется с осознанным принятием решений, а также с более высоким уровнем точности суждений.

Процесс модерации также можно настроить или сделать более гибким, особенно если есть исключения из правил. В идеале ручная модерация лучше всего подходит для малых предприятий с меньшим объемом изображений, которые необходимо регулировать или проверять ежедневно.

Поскольку модерация вручную занимает больше времени, было бы не идеально использовать ручную модерацию, если есть огромное количество фотографий, требующих проверки.

Автоматическая модерация фотографий

В отличие от ручной модерации, автоматическая модерация изображений поддерживается API, разработанным специально для того, чтобы сделать процесс мониторинга более быстрым и гибким. API может быть интегрирован либо в веб-сайт, либо в приложение для модерации изображений, что означает, что его можно запрограммировать на автоматическое обнаружение и удаление определенного контента или изображений в опубликованных изображениях. Автоматическую модерацию фотографий можно мгновенно улучшить и даже предотвратить случаи рассылки спама благодаря тому, как быстро она может обнаруживать дублированный контент.

Программное обеспечение, предназначенное для модерации фотографий, лучше всего использовать для просмотра большого количества постов и отправленных изображений. Однако, поскольку автоматическая модерация не включает в себя сознательный мониторинг изображений, могут быть случаи, когда она удаляет или сообщает об изображениях, которые технически не нарушают установленные правила. Скорее, это могут быть темы, идентичные тем, для обнаружения которых был запрограммирован API.

Выбирая между ручной или автоматической модерацией, лучше всего использовать комбинацию обоих, особенно если бренд ежедневно обслуживает огромные объемы изображений, создаваемых пользователями. Как человек, так и модерация с помощью ИИ имеют свои преимущества, которые можно комбинировать, чтобы сделать процесс сканирования и проверки более быстрым и эффективным.

Модерация с помощью ИИ — отличное решение для массовой модерации визуального контента, публикуемого участниками сообщества, посетителями сайта или подписчиками в социальных сетях. С другой стороны, модерация в режиме реального времени обнаруживает на изображениях более тонкие детали, которые компьютеры не могут легко обнаружить.

Когда модерация фотографий необходима для бизнеса?

Как правило, модерация изображений становится необходимостью, когда один или несколько из перечисленных ниже сценариев применимы к интернет-сообществу бренда:

• Услуги бренда также ориентированы на несовершеннолетних, поэтому необходимо сделать свой веб-сайт и каналы в социальных сетях удобными для детей
• Участники корпоративного веб-сайта или онлайн-сообщества ежедневно отправляют огромное количество изображений
• Помимо письменного контента, бренд также в значительной степени полагается на изображения для оценки вовлеченности и взаимодействия аудитории
• Конкурсы и онлайн-акции с изображением проводятся для целевой аудитории
• Конечные пользователи часто отправляют отчеты о нарушениях публикации в виде изображений
• Веб-сайт создан для предоставления инструкций или руководств по темам, связанным с предлагаемыми услугами, и поэтому требует добавления наглядных и точных примеров или иллюстраций
• Компания пользуется авторитетом в отрасли и должна защищать свой статус от порчи оскорбительным и/или скандальным содержанием

Модерация изображений может стать отличным инструментом для продвижения онлайн-бренда

Защита бренда в Интернете — это не шутки. Неорганизованный подход к модерации фотографий может привести к тому, что подписчики бренда в социальных сетях откажутся от подписки или сообщат о том, что страница связана с крайне расстраивающими изображениями. Форумы и веб-сайты также приобретают плохую репутацию, уменьшая объем трафика и вероятность регистрации новых посетителей в качестве участников.

Использование штатной команды модераторов или обращение к аутсорсингу для модерации изображений гарантирует, что изображения, отправляемые конечными пользователями, или изображения, связанные с брендом, остаются в высшей степени актуальными для того, что бизнес стремится представлять.

Установление четких правил веб-сайта и критериев модерации, которые соответствуют требованиям бренда, являются ключевыми составляющими эффективного и отлаженного процесса модерации изображений. соблюдать, использование одного типа модерации для обеспечения соблюдения этого не было бы идеальным.
Модерация с участием человека не сможет обрабатывать массовое количество пользовательского контента, как только начнут проявляться усталость и стресс. Использование автоматической модерации может повысить скорость работы, но субъективная область пользовательских сообщений может быть неточно оценена. Какое поведение пользователя, мнение или идея, демонстрируемые изображениями, публикуемыми аудиторией бренда, являются приемлемыми, а какие нет? Необходимо определить, какие типы графического контента необходимо проверять, чтобы гарантировать, что модерация изображений, осуществляемая с помощью компьютерного программного обеспечения и людей, работает систематически.

Определенные риски могут быть оценены более точно, а определенные резервные процедуры для модерации пользовательского контента и изображений могут быть запланированы таким образом, чтобы обеспечить активное участие бизнес-аудитории.

Заключение

В конечном счете, эффективность ваших процессов просмотра изображений и других форм визуального контента также будет зависеть от эффективности персонала, которого вы нанимаете для выполнения этой работы. Если найти ближайших кандидатов на эту должность сложно, вы всегда можете воспользоваться услугами надежной компании по модерации изображений, такой как New Media Services. При поддержке опытной команды модераторов контента вы можете быть уверены, что NMS не принесет ничего, кроме надежной и разумной реализации руководящих принципов пользовательского контента для вашего онлайн-сообщества.

 

Как работает модерация фотографий?

Любое изображение, отправляемое на ваш веб-сайт из внешнего источника, должно пройти модерацию до или после публикации, чтобы убедиться, что изображение соответствует правилам публикации и общей теме или брендингу вашей страницы.

Модерация фотографий, как и модерация любого контента, осуществляется для поддержания качества и порядка в вашем интернет-сообществе. Что еще более важно, он также защищает ваши онлайн-ресурсы от непроверенной информации, мошеннических заявлений или любого контента, который может нанести ущерб вашей репутации.

Какие изображения можно модерировать?

Любое изображение может быть подвергнуто модерации независимо от его формата или типа. Это могут быть аватары, конкурсные работы, фотоальбомы, скриншоты, видеокадры, макросы изображений, изображения профиля — практически любое цифровое изображение, которое вы размещаете на своем сайте.

• Качество

  Соответствует ли фотография установленным вами критериям? Проверка качества может больше зависеть от технических аспектов изображения, таких как разрешение, цвет или размер. Проверка того, что изображено на изображении, также может подпадать под проверку качества. Это может быть этап процесса, когда ваши модераторы отфильтровывают фотографии, содержащие наготу, ненависть, насилие, употребление наркотиков или ненормативную лексику.

• Точность

  Проверка на точность гарантирует, что все, что изображено на изображении или заявлено о нем заявителем, соответствует действительности. Подписи, темы или метаданные могут быть включены в проверку точности, но рекомендуется также включить проверку оригинальности представления, чтобы избежать возможных обвинений в нарушении прав.
  

Процесс ручной или автоматический?

Это можно сделать в любом случае. Ручная проверка представленных изображений лучше всего подходит для небольшого сообщества или для фотоконкурсов, где требуется сложное и сознательное суждение, чего не могут обеспечить беспилотные программы.

С другой стороны, автоматическая модерация удобна, если вы получаете большое количество материалов или если сообщения с изображениями должны публиковаться в режиме реального времени. Вы можете использовать систему модерации фотографий или добавить инструмент в систему модерации контента вашего сайта (CMS) для автоматической сортировки и распознавания пигментов, количества света, фотоэффектов или лиц.

Так как подобные программы не могут быть точными на сто процентов, настоятельно рекомендуется иметь аутсорсинговую команду рядом с вашей системой. Интеграция живых модераторов в вашу CMS может дать вам возможность модерировать тысячи изображений в день, не жертвуя человеческими стандартами.

Не позволяйте немодерируемому контенту запятнать репутацию вашего бренда. Open Access BPO, ключевой игрок в индустрии модерации контента, предлагает услуги по созданию и модерации контента в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы усилить присутствие вашего бренда в Интернете.

0 акции

• Поделиться
• Твит

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ К НАМ НА FACEBOOK

Открытый доступ BPO2 дня назад

Познакомьтесь с разнообразными супергероями нашей команды #ContactCenter! От аналитических умов до чутких слушателей — у нас есть все.

Листайте, чтобы увидеть невероятные личности, стили работы и мотиваторы, которые делают нашу службу поддержки сияющей!

———-
Наши стратегии #набора и обучения разработаны, чтобы привлечь лучших представителей для вашего бренда.
Наш источник с нами сегодня: OpenAccessBPO.com/get-started

#WeSpeakYourLanguage

5    Посмотреть на Facebook

Open Access BPO2 дня назад

#CallCenters необходимо создать последовательную и запоминающуюся #Customer Опыт охвата всех каналов, как цифровых и нецифровой. Вам нужна высокоэффективная команда #multichannel, которая сможет успешно реализовать вашу стратегию #CustomerService.

Вот как: https://buff.ly/3qvoHui

———-
Создадим многоканальную программу и команду для вашего бренда: OpenAccessBPO.com/get-started

#WeSpeakYourLanguage `

   Посмотреть на Facebook

Открытый доступ BPO3 дня назад

Среди прочих преимуществ, 𝗻 отслеживает и просматривает пользовательский контент для:
• обеспечения безопасности клиентов;
• борьба со спамом и возможным мошенничеством;
• предотвращение дезинформации и фейковых новостей;
• улучшить пользовательский опыт; и
• развивать инклюзивное сообщество.

𝗕𝘂𝘁 𝘄𝗵𝗶𝗰𝗵 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝘁 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗺 𝗲𝘁𝗵𝗼𝗱 𝗶𝘀 𝗿𝗶𝗴𝗵𝘁 𝗳𝗼𝗿 𝘆𝗼𝘂𝗿 𝗯𝘂𝘀𝗶𝗻𝗲𝘀𝘀?
Узнайте об увлекательных типах #ContentModeration, формирующих цифровой ландшафт: https://buff.ly/3WR5rn5

———-
Работайте с нашими экспертами по контенту, чтобы создать сообщество, в котором каждый чувствует себя услышанным и защищенным : OpenAccessBPO.com/get-started

#WeSpeakYourLanguage

4 2    Посмотреть на Facebook

Открытый доступ BPO4 дня назад

Предотвратить уход клиентов из вашего бренда может быть не так просто, как кажется, но вот 5 советов, которые должна учитывать команда по удержанию клиентов вашего аутсорсингового #CallCenter: https://buff.ly/3Nem7Sb

———-
Обеспечьте лояльность к бренду с помощью высококачественной службы Open Access BPO #CustomerSupport. Свяжитесь с нами сегодня: OpenAccessBPO.com/get-started

#WeSpeakYourLanguage
#CustomerRetention

   Просмотреть на Facebook

Open Access BPO4 дня назад

#CallCenter Руководители команд способствуют прогрессу и обеспечивают первоклассное обслуживание клиентов вашего бренда.