在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，文本、圖像、音頻、視頻等海量數(shù)據(jù)涌現(xiàn)。數(shù)據(jù)標(biāo)簽化作為大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，可從海量信息中智能化、自動化進行知識抽取，為企業(yè)提供了精準(zhǔn)營銷和智能決策的新途徑。然而，數(shù)據(jù)標(biāo)簽化過程中往往面臨多模態(tài)數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、人工標(biāo)注成本高昂、處理耗時長、業(yè)務(wù)場景理解不足等問題，阻礙了企業(yè)借助數(shù)據(jù)智能化充分釋放商業(yè)價值。
海量數(shù)據(jù)浪潮下，標(biāo)簽化引擎重構(gòu)商業(yè)應(yīng)用新范式
隨著經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷推進，生成式人工智能快速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)量正出現(xiàn)大幅度的增長。IDC預(yù)測，到2028年全球數(shù)據(jù)量將增長至393.8ZB，相比于2018年增長9.8倍。在所有數(shù)據(jù)中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍然是最主要的數(shù)據(jù)形式，IDC數(shù)據(jù)顯示，2023年的數(shù)據(jù)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占92.9%。
數(shù)據(jù)蘊含著巨大的價值，但同時也帶來了數(shù)據(jù)分析、管理和應(yīng)用的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)標(biāo)注與標(biāo)簽化作為大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，為企業(yè)提供了精準(zhǔn)營銷和智能決策的新途徑。通過結(jié)構(gòu)化處理海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)打標(biāo)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機器可理解的語義特征，提煉出有價值的信息，幫助企業(yè)理解用戶的需求和偏好，支撐企業(yè)實現(xiàn)從用戶洞察到策略執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)。
在商業(yè)應(yīng)用中，社交媒體數(shù)據(jù)作為企業(yè)挖掘用戶行為、指導(dǎo)營銷方向的關(guān)鍵內(nèi)容，在多個領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值?；诨劭朴崢I(yè)多年數(shù)據(jù)打標(biāo)助力企業(yè)商業(yè)價值提升的經(jīng)驗，總結(jié)出社媒數(shù)據(jù)打標(biāo)最具價值的應(yīng)用場景如下：
場景一：標(biāo)簽驅(qū)動企業(yè)精準(zhǔn)決策與增長
用戶畫像構(gòu)建與精準(zhǔn)營銷：通過用戶興趣、消費能力、行為習(xí)慣等標(biāo)簽，企業(yè)可構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像并展開營銷。如企業(yè)可通過電商平臺上“高頻活躍用戶”等標(biāo)簽設(shè)計會員專屬優(yōu)惠，提升復(fù)購率，有效降低營銷成本、提升ROI。
輿情監(jiān)控與品牌管理：對社交內(nèi)容打標(biāo)(如情感傾向、話題熱度、爭議點)，可實時監(jiān)測品牌口碑。如車企可以通過負面評論的“質(zhì)量問題”標(biāo)簽，快速召回產(chǎn)品，避免危機擴散，實時、高效維護品牌聲譽。
最新市場趨勢預(yù)判：企業(yè)可通過分析標(biāo)簽化數(shù)據(jù)(如流行話題、消費趨勢)預(yù)判市場需求。如通過短視頻平臺“穿搭挑戰(zhàn)賽”標(biāo)簽熱度，推動服裝品牌提前備貨爆款單品。
場景二：最大化企業(yè)數(shù)據(jù)中臺商業(yè)價值
數(shù)據(jù)打標(biāo)是企業(yè)“數(shù)據(jù)中臺”的核心需求，可更好的實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)閉環(huán)管理和應(yīng)用，支持企業(yè)以“數(shù)據(jù)中臺”或“數(shù)據(jù)倉儲”為核心的大數(shù)據(jù)綜合商業(yè)價值挖掘和管理。例如：結(jié)合科學(xué)的數(shù)據(jù)治理、情感標(biāo)注、畫像分析，策略制定、精準(zhǔn)整合營銷、效果復(fù)盤等全流程數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。
從數(shù)據(jù)標(biāo)簽化到商業(yè)應(yīng)用，多模態(tài)數(shù)據(jù)治理困局浮現(xiàn)
數(shù)據(jù)標(biāo)注與標(biāo)簽化對商業(yè)應(yīng)用場景的價值不可小窺，但在實操過程中，海量多模態(tài)數(shù)據(jù)為業(yè)界創(chuàng)造了諸多的困難和挑戰(zhàn)，例如：數(shù)據(jù)復(fù)雜度高、人工成本高昂、傳統(tǒng)NLP不精準(zhǔn)、LLM高成本低穩(wěn)定、對業(yè)務(wù)應(yīng)用理解不足等痛點。
多模態(tài)數(shù)據(jù)，處理復(fù)雜度高：廣泛的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源如社媒大數(shù)據(jù)及企業(yè)內(nèi)部私有化數(shù)據(jù)，包含大量文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，增加了數(shù)據(jù)處理及標(biāo)注的復(fù)雜性。
大量人工操作成本高昂：面對海量數(shù)據(jù)，人工無法窮盡所有維度、不同表述的關(guān)鍵詞標(biāo)簽，尤其是對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型和高精度的標(biāo)注要求，需要專業(yè)的標(biāo)注人員進行仔細標(biāo)注，人工成本高，且難以提升效率。
傳統(tǒng)NLP算法不精準(zhǔn)：傳統(tǒng)自然語言處理(NLP)算法基于關(guān)鍵詞匹配邏輯進行打標(biāo)，容易因歧義產(chǎn)生廢文，或因別稱產(chǎn)生漏文導(dǎo)致處理不精準(zhǔn)。
最新LLM處理成本高、穩(wěn)定性差：借助最新大語言模型處理，則會由于數(shù)據(jù)量太大而帶來高昂的處理成本，也會高度依賴于服務(wù)器穩(wěn)定性，不適合規(guī)?；瘧?yīng)用。
實際應(yīng)用中對數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)理解要求高：面對社媒、電商、客服、工單、投訴等場景的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需求，要求企業(yè)對數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)充分理解，才能將數(shù)據(jù)應(yīng)用與業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合。
數(shù)據(jù)、技術(shù)、經(jīng)驗三重賦能TDaaS應(yīng)用，助企業(yè)最大化釋放數(shù)據(jù)商業(yè)價值
數(shù)據(jù)標(biāo)注將非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而提取出有效信息并加以應(yīng)用，成為數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的一個重要環(huán)節(jié)。因此，Training Data as a Service(TDaaS)應(yīng)運而生，服務(wù)商通過提供高質(zhì)量、定制化的標(biāo)注數(shù)據(jù)及配套服務(wù)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)標(biāo)記和管理、模型訓(xùn)練和評估，再到應(yīng)用開發(fā)和部署的全流程解決方案，幫助企業(yè)優(yōu)化數(shù)據(jù)打標(biāo)以及整體應(yīng)用處理等的降本增效。
背靠擁有100+ AI及大數(shù)據(jù)專家的Wisers AI Lab，慧科訊業(yè)TDaaS服務(wù)聚焦行業(yè)化大數(shù)據(jù)AI模型訓(xùn)練和標(biāo)注，通過行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)源、深厚AI技術(shù)積累和豐富行業(yè)knowhow，為數(shù)據(jù)打標(biāo)構(gòu)筑起技術(shù)“護城河”。
廣泛數(shù)據(jù)源，保障商業(yè)洞察數(shù)據(jù)基石：慧科訊業(yè)擁有覆蓋新聞、社交媒體、論壇、評論、視頻等多種數(shù)據(jù)來源，不僅為AI模型提供多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且確保企業(yè)商業(yè)洞察建立在真實、全面、動態(tài)的數(shù)據(jù)源上。
深厚NLP技術(shù)積累，助力多模態(tài)數(shù)據(jù)處理：慧科訊業(yè)長期專注NLP技術(shù)的推動及商業(yè)場景應(yīng)用，尤其在中文語義分析、情感分析、文本分類、多語言處理等方面表現(xiàn)突出。這些能力可以直接應(yīng)用于文本和語音數(shù)據(jù)的標(biāo)注與處理，幫助實現(xiàn)人工智能和數(shù)據(jù)價值最大化。
自研VKG小模型，保障高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)處理精度：慧科訊業(yè)通過大模型蒸餾的行業(yè)化小模型，在數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量、規(guī)模、效果、效率和成本上業(yè)界領(lǐng)先?；谪S富的客戶服務(wù)經(jīng)驗，慧科訊業(yè)自研垂直知識圖譜(VKG)小模型已支持主流100+行業(yè)、每個行業(yè)1000+維度，準(zhǔn)召率可達95%以上。
豐富行業(yè)knowhow加持，靈活應(yīng)對各類業(yè)務(wù)場景需求：慧科訊業(yè)在奢侈品、汽車、3C、家電、金融、服飾、美妝、醫(yī)療等行業(yè)與全球頂級品牌合作，深刻理解每個行業(yè)對AI訓(xùn)練及標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求特點，打磨出一套高效的AI+數(shù)據(jù)運營機制，快速靈活響應(yīng)具體業(yè)務(wù)場景中各類需求。
總體而言，慧科訊業(yè)TDaaS服務(wù)通過結(jié)構(gòu)化處理原始數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供加速AI應(yīng)用落地和業(yè)務(wù)智能化的核心基礎(chǔ)設(shè)施。其蘊含的強大數(shù)據(jù)實力及領(lǐng)先技術(shù)能力為企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注創(chuàng)造四大核心價值，賦能數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累，構(gòu)建獨有競爭壁壘。
高精度數(shù)據(jù)助力，構(gòu)建高性能AI模型：慧科訊業(yè)覆蓋國內(nèi)外主流社媒的海量信源及自研大模型支持的強大數(shù)據(jù)清洗能力，為訓(xùn)練可靠/精準(zhǔn)的高性能AI模型提供高精度、高相關(guān)性數(shù)據(jù)。
強大語義抽取能力，支持規(guī)?；瘮?shù)據(jù)標(biāo)注：慧科訊業(yè)高效的四元組關(guān)系識別技術(shù)，可準(zhǔn)確識別文本關(guān)系，支持?jǐn)?shù)千級標(biāo)簽日千萬級以上的數(shù)據(jù)標(biāo)注吞吐量和毫秒級標(biāo)注時效性。
標(biāo)準(zhǔn)化模式，顯著提升數(shù)據(jù)處理效率：慧科訊業(yè)的行業(yè)化AI標(biāo)準(zhǔn)模型和自動化成熟標(biāo)準(zhǔn)流程，可顯著縮短數(shù)據(jù)知識圖譜訓(xùn)練和標(biāo)準(zhǔn)周期，標(biāo)準(zhǔn)成本僅為業(yè)界1/67。
全球業(yè)務(wù)經(jīng)驗，賦能多語言處理能力：依賴于慧科訊業(yè)27年來覆蓋全球數(shù)十個重點區(qū)域和語種的服務(wù)經(jīng)驗，可實現(xiàn)全球主流媒體內(nèi)容和語種的數(shù)據(jù)標(biāo)注處理。
未來，隨著海量商業(yè)數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)與人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，知識圖譜等AI技術(shù)驅(qū)動的TDaaS模式必將全面提升數(shù)據(jù)標(biāo)簽化速度及效率，新定義數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)的范式?；劭朴崢I(yè)基于累積多年的AI技術(shù)實力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，在全鏈路數(shù)據(jù)治理流程實現(xiàn)技術(shù)層面和業(yè)務(wù)層面的雙重價值躍升，持續(xù)助力企業(yè)在AI驅(qū)動的商業(yè)競爭中獲取數(shù)據(jù)智能化的先發(fā)優(yōu)勢。
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