蓝色光标Blue AI AIGC合规性审核流程构建方案

基于搜索到的最新信息，我将为

蓝色光标Blue AI处理74%视频素材

的AIGC合规性审核流程构建提供系统分析。

一、蓝色光标Blue AI发展背景

1.1 Blue AI平台现状

根据2024-2025年发展数据，蓝色光标的Blue AI平台已实现深度行业融合[1]：

AI渗透率
：AI技术已渗透至95%以上的运营场景
视频处理能力
：AI处理视频素材比例达到
74%
案例规模
：已有过千个案例（含出海业务）通过生成式AI赋能创造，其中深度驱动并带来规模化收入的案例约在1/3以上
收入增长
：2024年由AI驱动的收入有望实现
10倍以上增长
，AI驱动收入在1个亿以上

1.2 战略合作布局

2024年11月28日，蓝色光标与火山引擎达成深度合作，共同探索视频生成、视频服务方案及营销领域的智能应用[2]。2025年2月7日，公司正式新增"AI智能体"概念，进一步强化AI战略布局。

二、中国AIGC监管政策框架

2.1 核心法规体系

中国已建立完整的AIGC监管框架，主要包括：

法规名称	发布日期	核心要求
《生成式人工智能服务管理暂行办法》	2023年8月15日	基本框架，包容审慎和分类分级监管[3]
《网络数据安全管理条例》	2025年1月1日	数据安全和个人信息保护[4]
《人工智能生成合成内容标识办法》	2025年3月	内容标识要求，显式标识和隐式标识[5]

2.2 关键合规要求

根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第四条，提供和使用生成式人工智能服务必须遵守以下规定[3]：

内容合规
：不得生成违法内容
算法公平
：防止产生歧视（民族、信仰、地域、性别、年龄等）
知识产权保护
：尊重商业道德，保守商业秘密
权益保护
：不得侵害他人肖像权、名誉权、隐私权等
透明度要求
：提高生成内容的准确性和可靠性

三、生成式广告AIGC合规性审核流程构建

基于监管要求和行业实践，建议构建以下

五阶段合规审核流程

：

3.1 第一阶段：内容生成前审核

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段一：生成前审核                                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  • 审核维度：品牌调性、广告法合规、敏感词过滤            │
│  • 技术手段：AI预审模型 + 规则引擎                       │
│  • 输出：生成许可/拒绝指令                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

具体措施

：

建立
广告合规知识库
，涵盖《广告法》禁止用语
配置
品牌调性检测模型
，确保生成内容符合品牌价值观
设置
敏感词实时过滤
，自动拦截违规内容

3.2 第二阶段：AI生成过程监控

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段二：生成过程监控                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  • 实时监测：生成内容的意识形态、价值观倾向              │
│  • 干预机制：自动调整或终止不当生成                      │
│  • 数据反溯源：记录生成过程，便于事后追溯                │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

技术实现

：

利用深度学习模型进行
实时监测和过滤
[6]
建立
内容溯源机制
，确保每份内容可追溯
实施
不间断实时监测
，确保生成过程合规

3.3 第三阶段：生成内容标识

根据《人工智能生成合成内容标识办法》要求[5]：

标识类型	适用场景	具体要求
显式标识	所有AI生成内容	在起始、中间或末尾添加文字提示或通用符号提示
隐式标识	文件数据层面	采取技术措施在文件数据中添加标识

实施要点

：

文本：在起始、末尾或中间适当位置添加标识
图片/视频：在内容显著位置添加水印标识
交互场景：在界面中添加显著的提示标识

3.4 第四阶段：人工复核机制

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段四：人工复核机制                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  复核层级：                                              │
│  ├── 初审：AI内容审核员                                  │
│  ├── 复审：合规部门专业人员                              │
│  └── 终审：法务部门确认                                  │
│                                                          │
│  复核重点：                                              │
│  • 复杂场景的判断（如隐喻、讽刺）                        │
│  • 品牌形象一致性                                        │
│  • 竞品对比合法性                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

3.5 第五阶段：发布后监测与反馈

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  阶段五：发布后监测与反馈                                │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  • 舆情监测：用户反馈和社会舆论监控                      │
│  • 风险预警：异常情况即时预警                            │
│  • 迭代优化：根据反馈持续优化审核模型                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

四、蓝色光标Blue AI合规实践建议

4.1 技术架构建议

基于蓝色光标现有业务特点，建议构建：

多层次审核架构
- 第一层：AI自动审核（效率优先）
- 第二层：规则引擎过滤（标准化审核）
- 第三层：人工复核（复杂场景）
智能化审核系统
- 集成
  敏感问题智能识别
  [6]
- 实现
  风险内容高效拦截
- 支持
  定制化审核策略
  （根据不同广告主需求）

4.2 流程优化路径

针对Blue AI已处理

74%视频素材

的现状，建议：

优化方向	具体措施	预期效果
效率提升	扩大AI审核覆盖面	目标：90%+自动化审核率
准确率提升	持续优化审核模型	目标：误判率<1%
覆盖扩展	从视频扩展至全媒体	文本、图片、音频全覆盖

4.3 合规管理体系建设

组织架构

：

设立
AI合规委员会
配置专职
AI内容审核团队
建立
跨部门协同机制

制度建设

：

制定《AIGC内容审核管理办法》
建立《AI生成内容标识规范》
完善《广告主合规审核指南》

五、风险防控与持续改进

5.1 主要风险点识别

风险类型	具体表现	防控措施
法律风险	违反广告法、知识产权法	建立法规库，定期培训
品牌风险	生成内容损害品牌形象	品牌调性审核前置
技术风险	AI生成内容失实	多重验证机制
数据风险	训练数据侵权	数据来源合规审查