亚马逊云科技助力HOLLA Group，AI审核重塑社交出海护城河

导读：社交平台出海，进入AI审核时代

近年来，伴随移动互联网的全球化红利，社交泛娱乐出海迎来了爆发式增长。但随之而来的监管治理挑战也越来越大。

全球监管环境正变得日益严格。欧洲的GDPR、美国的COPPA，澳大利亚针对16岁以下用户的社交禁令，都在宣告一个事实：社交平台粗放增长的时代正在结束。

据第三方调研机构Surfshark截至2025年的数据统计，十大最受欢迎社交媒体平台中，Facebook、Instagram、TikTok、LinkedIn和X五个平台均曾受到欧洲数据保护机构处罚，罚款总额达39亿欧元，其中约三分之一与不当处理儿童数据有关。

在这一背景下，合规审核已从后台能力，变成出海企业的生死线。但传统“海量人工+垂直机审”的审核模式，正在遭遇成本、效率等多重瓶颈。

近日，全球注册用户超2.3亿、日均视频匹配量超3000万次的视频社交出海头部企业HOLLA Group，分享了其在内容合规治理上的最新技术实践。通过与亚马逊云科技长达十年的技术合作，HOLLA Group正在借助AI重塑社交内容审核链路，并推动这一业务从“纯成本中心”向“商业护城河”演进。

三位一体，AI违规内容识别拦截率99.7%

HOLLA Group成立于2016年，旗下产品覆盖190多个国家和地区，累计注册用户超过2.3亿，月活近2000万，每日视频匹配超过3000万次。HOLLA Group的核心商业模式是订阅制，而订阅的前提是信任。任何涉黄、欺诈、未成年人误入、辱骂骚扰或恶意导流，都可能迅速破坏用户信任，进而影响留存与付费转化。

然而，陌生人实时视频社交的审核难度，也远高于一般内容平台。文字社区可以延迟审核，短视频平台可以先审后发，但视频社交要求平台兼顾低延迟体验和实时风险。

单纯依靠人工扩编无法覆盖每天数千万次匹配，传统垂直模型虽然速度快、成本低，但往往只能识别单一场景，例如涉黄、涉暴、头像异常或关键词违规，难以理解复杂语境和多模态风险。

AI和大模型的引入，彻底打破了这一僵局。

HOLLA Group CTO张玉智介绍，依托亚马逊云科技的Amazon Bedrock和Amazon Nova，HOLLA Group构建了“传统模型训练+大模型泛识别+本地/云端/产品策略”的“三位一体”智能审核体系。传统模型负责高频、低时延的基础识别，大模型负责多模态、上下文和复杂场景判断，最终仅通过人工审核处理模型无法完全确认的高风险灰区。

HOLLA Group业务中台VP王广威表示，Amazon Nova能够把图片、视频、语音、文本等多模态信息结合起来，并通过上下文识别传统模型难以发现的潜在风险。比如在聊天审核中，即使没有明显敏感词，大模型也可能通过连续对话判断出站外导流、欺诈诱导或不文明沟通等问题。

在准确率方面，目前HOLLA Group AI违规内容识别拦截率提升至99.7%，未成年人识别准确率大幅提升50%。

在成本方面，相比传统审核方式，借助Amazon Nova 模型HOLLA Group可以实现效率提升近20%，成本降低约40%，并可覆盖100%主流语种的合规审查。过去，一个新审核场景从需求提出到模型落地，往往需要按月计算。现在，相关场景管控周期可从“月”缩短至“小时”。

多模态与上下文感知：精准刺穿“杀猪盘”伪装

如果说识别明确的违规内容是审核的基本盘，那么更加隐蔽的黑灰产手段如“杀猪盘”则是行业公认的“深水区”。

典型的“个体杀猪盘”可能潜伏长达数月，骗子在前期沟通中表现得毫无异常，与真实交友无异。当传统审核策略去扫描这些聊天记录时，往往识别不到任何违规敏感词。直到双方建立深度信任，骗子开始诱导受害者前往WhatsApp、Instagram等外部平台，或抛出话术诱导转账时，风险才真正爆发。

应对此类高阶风险，Amazon Nova的“多模态+长上下文识别”能力成为了破局的关键武器。

大模型不再是割裂地审视单句文本，而是综合评估长时间的跨模态交互记录。当系统敏锐捕捉到长时间的高频互动中突然出现特定模式的跨平台导流动作时，大模型便会结合历史语境，精准评估潜在的金融欺诈风险。

对于群发型的“视频录播”诈骗，HOLLA Group则与亚马逊云科技合作，建立了庞大的黑灰产视频向量数据库，一旦识别出虚拟摄像头切入的画面与库中特征匹配，便在欺诈发生前对账号进行“秒级封禁”。

从基础设施到AI治理，视频社交的全球化底座

HOLLA Group与亚马逊云科技的合作说明，出海社交平台的竞争已经不只是前端产品竞争，而是底层基础设施、AI治理能力和全球合规能力的综合竞争。

HOLLA Group从创立早期就选择将业务构建在亚马逊云科技之上，目前100%工作负载运行在其平台上。这非单纯的云资源采购，而是贯穿了HOLLA Group从产品冷启动、业务增长、全球化扩张到生成式AI落地的完整周期。

在核心业务稳定运行方面，HOLLA Group使用亚马逊云科技的数据库、分析、计算、存储等服务，打造高质量、低延迟和可扩展的基础架构平台，保障业务连续性与高效运营。

HOLLA Group深度采用Amazon Lambda等无服务器架构，让资源能够按需自动扩缩容。对于一家面向全球用户、流量波动明显的视频社交平台而言，这种架构的价值不仅是降低服务器成本，更是降低运维复杂度。换言之，HOLLA Group能够用相对精简的技术和运维团队，支撑全球2.3亿注册用户的7×24小时运行，背后依靠的是云原生架构的弹性、自动化和高可用能力。

在AI方面，基于双方深度合作，HOLLA Group构建智能内容审核体系，实现自动化内容检测、智能匹配、场景化审核、AI翻译等场景，显著提升审核效率，并降低审核周期和成本。

未来，社交平台内容安全治理还会继续向自动化、智能化演进。

HOLLA Group与亚马逊云科技的合作，是社交平台出海进入新阶段的缩影：AI不再只是降本增效工具，而正在成为中国企业走向全球市场的核心竞争力。

本文为「智能进化论」原创作品。