6 年老圈友复盘：用 AI 改造业务的 2 年实战 —— 从替代 30 人审核团队到支撑 50 国运营

圈友们好，我是陈亮，今年 6 年老圈友，base 成都

这篇文章，我想复盘一下自己从 2023 年 5 月开始，通过把 Ai 引入到公司的业务中，对不同业务的改造的经历和细节。这个中间我主要介绍两个主要的场景，一个是通过 Ai 替换了公司接近 30 个小语种的审核外包团队的工作，第二个是把 Ai大模型引入到内容信息流改造，全自动化拓展至 50 个国家的内容运营工厂。

这篇文章比较长，信息密度也比较大，但是如果你对 Ai 全自动化内容运营、A业务流程改造感兴趣，耐性看完，你会有收获的。

成果

先说一下最终的成果：

对于 AI 替换小语种外包团队，按照在成都的小语种薪资大概在 8000 左右，大概就是 24W 一个月的人工成本。但是接入 AI 之后，一天原有工作的替代成本不到$100，并且把原来有限的审核内容，拓展成为了不受限于精力、人员管理等无限的内容审核量。（人员的管理、团队的配合、调班大家都知道这里面的成本才是巨大的）。

今年把 AI 运用到出海内容运营上面，原本国外内容运营受限于所在出海国的本地化人配置，但是当 AI 可以做这个事情的时候，做多国家内容运营和分发边际成本几乎为 0，可以低成本拓展更多国家运营，重要的是把这一套基于 AI 运营的工程化机器搭建稳定。

那么接下来，就和大家一起分享一下，我们团队一起最近这一两年在 AI 上面做的事情；

缘起：为何要做 Ai 工作流

2022 年8 月到现在，入职这家做非洲市场海外信息流的团队做事情。当时终面快结束的时候，CEO问我，你还有什么问题需要问我，“我如果来到这家公司，你希望我可以给公司带来什么”，这是我当时的问题，也是我在生财学到的思维，提供什么样子的价值给你的客户，利他及利己，这也是我这几年在公司里面做事的原则。

因为是一名全栈开发，进去之后做了很多提效的工作，也帮业务做了很多自动化的事情。但因为是技术的岗位，虽有业务超盘手的心，但是只能做业务执行者的事情，最多提供一些技术的视角，在原有的互联网生态系统里面，技术和业务的结合体的岗位是不存在的，或者说很少，你只能选择技术或者业务。

2022 年 12 月，当我在生财的风向标里面看见 chatGPT 。试用之后，我感觉到了这是一场新的力量，只是这个信念不够坚韧，因为没有看清底层的实现，三环内现在是属于教育不知道它可以做什么事情，在接下来半年时间，学习大概的实现原理，各种海外的技术分析，生财里面的各位老师各显神通。我就知道这一次我可以以一个业务操盘手的角色来做些事情了。

一个新的技术出现之后，一定会构建一个新的生态系统，这个新的生态系统里面，各个不同的生态位等着被填补，而这个时候，勇敢的人是能够获益最多的。

当时的目的很纯粹，要学到一身出海的本领，要在这个公司一身业务操盘手的能力，同时希望相互赋能，共同成长。2023 年 6 月，我开始利用 openai 的接口在一些业务和内部非关键主路径的业务做一些事情，这个过程拿到了一些不错的结果（这个有机会后面分享），在多次迭代的过程中，升级接入了企业级的 openai 服务接口（通过签国内的 Azure 代理公司），也完成了多次 Ai 在工业化的使用，积攒了一些认知，更加获得了公司首席 AI 架构师的称号，此时再做事情，也算是师出有名了。

业务 AI涅槃之路

背景：我们公司因为是做信息流业务的，DAU 大约有 4000 万，可以理解为是非洲以及中亚的今日头条。内容属于通过各种渠道的热门内容和本地网站抓取而来，内容语言种类繁多，包括英语、阿语、法语、葡语、阿姆哈拉语、斯瓦西里语，同时在多个非洲和中东国家运营。

原因：内容可能涉及到穆斯林文化等宗教信仰以及各国涉政问题，导致 APP 最后在应用商店下架的风险。

现状：所以公司有一个接近 30 人的小语种审核团队对所有消费比较好的内容做内容审核判定，以及一开始只运营了中非和东非的国家，并且在各个国家还要保留对应的内容运营团队。（小公司也训练不出来自己的内容审核模型，三方模型也适应不了很多不同国家的特质需求）

问题点：

内容风险不可控：

第一个是就算是 30 个人的审核团队，为了内容合规，负荷拉满，也只能审核一些高热的内容，我们最开始每天文章的入库量是4 万篇，小视频的入库量是 5 万。一个人每天最多审核的内容按照平均统计文章 300篇或者小视频 1000 个。30 个人最多也就只能覆盖小部分内容，并且对于审核这件事情，他是一个非标评判标准，标准再细化，对于不同的人可能最后也会有不同的认知。这就相当于始终会有一部分风险内容会在线上被人持续消费看到，这就相当于一把达摩克利斯之剑悬在头顶，不知道什么时候落下来，这对于做业务而言，是很难受的。

业务拓展困难：

这个点上面提过，当我们想要把内容再多做一个国家的时候，需要审核的内容量上涨，同时需要本地化内容运营人员，而对于跨国团队搭建这件事情，做过出来业务的老板应该是明白其中的苦，特别实在非洲这个素质教育不太完备的地方，人才密度底，找到合适的人更难。

内容审核改造（用 AI 全自动化改造 30 人的多语言内容审核工作）

2023 年下半年，就持续以 AI 首席架构师的名义和审核的运营管理同学聊这个事情，为什么不用一些 AI 为审核同学分担一些业务量，这样就可以把审核文章的数量扩展到更高。12 月，开始搞事情。

第一步：最小 MVP 验证最小可行性

2023 年 12 月份的时候，当时最好的大模型是 GPT4，只支持图片和文字，所以在当时，我们也不知道后续会有更多模态这种模型的出现。

所以第一步可以通过接入文本模型能够把 4 万篇文章分摊部分工作量，如果这套路可以成立，再继续推进图片。

因为一篇文章，构成就是文字和图片，所以我们的方案就是拆分文章的内容：

根据不同国家的标准，把标题、介绍、文字内容结合我们的审核提示词喂给模型，让模型来判断是否违规。

如果这个时候文字已经违规，就直接下架文章

如果文章文字没有违规，我们改造了文章审核人员的工作流，文章就只看图片是否有色情、暴力等；

如果图片违规，人工再下架。