如何尋找優質的資料標註公司？

近年來，隨著AI技術創新應用不斷走向大規模落地，逐漸帶動大資料智慧市場的發展。據艾瑞諮詢統計測算，2021年涵蓋大資料分析預測（機器學習/深度學習模型）、領域知識圖譜及NLP應用的大資料智慧市場規模約達553億元，預計2026年市場規模將達到1456億元。企業可透過吸收傳統體系的智慧沉澱，以AI應用資料需求為核心，最佳化建設“面向人工智慧的資料治理”體系，從而不斷提升AI應用的規模化落地效果。

資料標註行業現狀

1.對資料服務商的場景化標註能力要求提升

資料標註的應用領域廣泛，有智慧駕駛、智慧安防、智慧城市、智慧家居、智慧金融、智慧教育、新零售等領域。

不同的領域有不同的標註需求，例如智慧駕駛領域會涉及到車輛識別、行人識別等內容，而新零售領域會涉及到商品識別、人臉識別等內容，這對資料服務供應商的資料場景化標註能力提出了不小的要求。

2.資料標註效率與資料標註準確率有待提高

現階段，由於資料標註行業對人力較為依賴，需要標註員藉助資料標註工具對資料進行標註。而智慧醫療、智慧駕駛等領域對資料標註的專業度要求較高，可熟練完成此類標註的標註人員相對較少。

3.部分資料服務商依靠眾包、轉包模式

一些資料服務商並沒有建立自己獨立的標註團隊，主要透過眾包或者轉包的模式來為客戶提供標註服務。而與自建團隊的資料服務商相比，眾包和轉包這兩種模式需要涉及到的環節過多，更容易出現難以把控資料標註質量的情況。

4.客戶資料安全性難以保證

資料的安全性一直是許多企業關注的重點。基於眾包、轉包模式下的標註資料可能會缺乏安全性，使使用者資料面臨隱私洩露的風險。

市面上的資料標註公司現狀

市面上的資料標註公司眾多，但其資料標註質量和資料標註技術水平有所差別。資料標註公司型別按模型主要分為自建團隊模式和眾包模式兩種。

自建標註工廠是指資料服務商自己組建全職標註團隊，在接到資料標註任務後，公司內部有專業標註團隊和相應的專案經理執行專案。眾包模式是指需求方直接在眾包平臺上發放任務，由個人或標註團隊接下任務並執行。

許多不成熟的小型標註團隊組織管理水平有限，且沒有系統的標註人員培訓體系和研發標註平臺的能力，難以完成一些複雜的場景化標註。一旦接到大型專案，資料分發、清洗、標註、質檢、交付環節就會出現許多問題，可能會出現資料質量不合格的情況，返修多次也不一定可以達到要求的精確度。因而選擇已經具備一定專案執行能力的專業頭部資料標註公司進行合作是大勢所趨。

杭州景聯文科技是長三角規模最大的AI基礎資料服務商之一。致力於推進資料資源標準體系建設，從資料生產、資料管理平臺、資料資產市場化流通、資料資源規劃等方面提供高質量的資料要素供給服務。目前在全國範圍擁有四個大型資料處理基地，千名以上專業人工智慧資料訓練師，研發成熟的智慧化資料標註平臺涵蓋標註工作臺和產能管理體系，形成AI訓練資料的“採、標、管、存”一站式服務，並獲得了ISO9001國際質量管理認證、ISO27001國際資訊保安管理認證、ISO27701國際隱私安全管理認證，簽署供應商保密協議，制定完善資訊隱私保護方案，成立資料資訊與隱私保護工作小組，定期組織專案經理，質檢員和標註員進行資料安全和隱私保密的培訓考試，保證資料安全合規，保護客戶資料隱私。

提供完整的語音、影像、文字、影片的全領域資料處理能力，為智慧駕駛、智慧城市、智慧家居、智慧金融、智慧教育、智慧安防、新零售等各領域的演算法模型交付高質量的AI資料。

嚴格把控專案進度，根據專案交付時間倒排專案計劃，在編制計劃時充分考慮各種可能影響進度的風險，明確責任，前緊後松，使進度留有一定的餘地，具有一定的彈性，確保專案可以按期交付。

擁有穩定的採集標註團隊，成熟的專案經理以及成熟的標註員，流動率較低。透過加強對員工的人文關懷，建立成熟的晉升機制，為不同崗位的員工打造清晰的職業成長規劃和比較完善的培訓體系，降低人員的流失率，保障大型專案對接的流暢性。

景聯文標註平臺擁有實時量化的視覺化管理系統，集資料管理、專案管理、人員管理、供應鏈管理等功能為一體；可實現自動標註或半自動輔助標註、AI演算法預處理、支自動質檢等功能，支援本地化部署和SAAS服務，有效提高資料精度和質量，並縮短工期。

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