近期，隨著Scale AI聯(lián)合創(chuàng)始人成為全球最年輕女富豪，這家硅谷獨(dú)角獸公司及其所在的數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)也引起全球熱議。作為社交大數(shù)據(jù)領(lǐng)域領(lǐng)跑行業(yè)發(fā)展的人工智能技術(shù)公司，慧科訊業(yè)基于多年數(shù)據(jù)打標(biāo)助力企業(yè)商業(yè)價(jià)值提升的經(jīng)驗(yàn)，整理了營(yíng)銷領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注的現(xiàn)狀與洞察，為行業(yè)帶來(lái)趨勢(shì)分享。

　　當(dāng)前，大模型技術(shù)全面推動(dòng)底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的發(fā)展，算力需求不斷攀升，與之相伴的AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)也迎來(lái)了全新的時(shí)代。在營(yíng)銷領(lǐng)域，多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用正在重塑商業(yè)決策模式。通過(guò)整合文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，可將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的商業(yè)智慧，幫助企業(yè)優(yōu)化營(yíng)銷全鏈路效率。

　　隨著消費(fèi)者行為場(chǎng)景的碎片化和媒介形態(tài)的多元化，單一模態(tài)數(shù)據(jù)已無(wú)法滿足營(yíng)銷精準(zhǔn)洞察的需求。傳統(tǒng)營(yíng)銷分析依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而IDC報(bào)告顯示，當(dāng)前92.9%數(shù)據(jù)都為非結(jié)構(gòu)化形態(tài)。例如，用戶在電商平臺(tái)瀏覽商品圖片，同時(shí)在評(píng)論區(qū)發(fā)表文字反饋，還可能通過(guò)發(fā)布視頻表達(dá)情緒。

　　因此，對(duì)企業(yè)而言，多模態(tài)數(shù)據(jù)治理已從技術(shù)選項(xiàng)升級(jí)為營(yíng)銷行動(dòng)的基礎(chǔ)設(shè)施。目前，營(yíng)銷領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注需求主要集中于用戶行為分析、廣告素材識(shí)別(如圖像/視頻標(biāo)簽)、自然語(yǔ)言處理(如原帖/評(píng)論情感分析)等細(xì)分場(chǎng)景。服務(wù)商通過(guò)提供高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)用戶畫像構(gòu)建、廣告投放優(yōu)化、全鏈路數(shù)據(jù)打通等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

　　破局營(yíng)銷數(shù)據(jù)治理：四大服務(wù)商圖譜與選擇策略

　　隨著AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程加速，數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)已日趨完善，國(guó)內(nèi)外已出現(xiàn)不少數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)平臺(tái)如Scale AI、Labelbox等。在營(yíng)銷領(lǐng)域，數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商的選擇直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量與商業(yè)應(yīng)用價(jià)值。目前，常見的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商通常分為以下四種類型：

　　類型1：國(guó)際頭部數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商：多數(shù)為起步早、技術(shù)領(lǐng)先的海外平臺(tái)，幫助企業(yè)收集、清理、標(biāo)注、以及管理大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，為AI提供數(shù)據(jù)支撐。這類服務(wù)商技術(shù)領(lǐng)先，但同時(shí)面臨成本及費(fèi)用較高的問題，此外，對(duì)中文等多語(yǔ)言的支持能力也有限。

　　類型2：基于自有生態(tài)數(shù)據(jù)為核心的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商：這類服務(wù)商以國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)頭部大廠為代表，多立足于自有生態(tài)內(nèi)的電商、物流等數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供數(shù)據(jù)清洗及標(biāo)注服務(wù)。這類服務(wù)商擁有海量自有數(shù)據(jù)和較強(qiáng)技術(shù)能力，但同時(shí)受限于生態(tài)封閉，對(duì)垂直行業(yè)的應(yīng)用能力較弱。

　　類型3：專注數(shù)據(jù)標(biāo)注的垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商：提供針對(duì)垂直行業(yè)的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，并基于海量自有數(shù)據(jù)，提供即用即取的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，供企業(yè)用于訓(xùn)練自有大模型。這類服務(wù)商在專注的垂直行業(yè)(如金融、醫(yī)療、政務(wù)等)具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，但多模態(tài)標(biāo)注技術(shù)能力較弱，且國(guó)際化內(nèi)容及合規(guī)有待提升。

　　類型4：以綜合營(yíng)銷數(shù)字化服務(wù)為核心能力的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)商：國(guó)內(nèi)營(yíng)銷技術(shù)企業(yè)也開始結(jié)合行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，為客戶提供基于營(yíng)銷數(shù)據(jù)的標(biāo)注服務(wù)。這類服務(wù)商擁有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、洞察及可視化能力，但在數(shù)據(jù)廣度、技術(shù)深度和國(guó)際化方面存在不足。

　　在選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注公司時(shí)，企業(yè)通常會(huì)從技術(shù)能力、服務(wù)質(zhì)量、成本效率、數(shù)據(jù)合 規(guī) 等多個(gè)維度綜合評(píng)估，篩選出與其業(yè)務(wù)需求高度匹配的數(shù)據(jù)標(biāo)注合作伙伴，從而保障數(shù)據(jù)的高效性和可靠性，更好地滿足商業(yè)應(yīng)用的需要。

　　技術(shù)能力方面，要求標(biāo)注工具功能完善、支持復(fù)雜任務(wù)和定制化需求。如借助AI輔助能力提供預(yù)標(biāo)注、自動(dòng)化標(biāo)注工具以減少人工成本，并具有較高的兼容性，能與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)(如數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、模型訓(xùn)練環(huán)境)無(wú)縫對(duì)接。

　　服務(wù)質(zhì)量方面，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、精準(zhǔn)度和專業(yè)度提出了較高的要求。供應(yīng)商是否有完善的質(zhì)檢流程，如采用多級(jí)審核、進(jìn)行標(biāo)注一致性校驗(yàn)等。此外，在對(duì)專業(yè)要求較高的領(lǐng)域，標(biāo)注團(tuán)隊(duì)也需要具備行業(yè)知識(shí)，如金融領(lǐng)域需準(zhǔn)確提取政策脈絡(luò)及重點(diǎn)人物觀點(diǎn)，從而預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)政策，及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)方向、制定風(fēng)險(xiǎn)策略等。

　　成本效率方面，在需要標(biāo)注的數(shù)據(jù)量級(jí)較大時(shí)，供應(yīng)商成本和時(shí)效控制能力也會(huì)成為選擇的關(guān)鍵考量。能否滿足較短的交付周期和較大的數(shù)據(jù)需求，如處理每日新增百萬(wàn)社媒原帖，并實(shí)時(shí)更新情感及討論核心等。

　　數(shù)據(jù)合規(guī)方面，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)貫穿了數(shù)據(jù)處理全生命周期，也是企業(yè)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)之一。服務(wù)商需嚴(yán)格遵守符合目標(biāo)市場(chǎng)的法規(guī)要求，如歐盟GDPR、中國(guó)《個(gè)人信息保護(hù)法》等，完成合規(guī)認(rèn)證。對(duì)于涉及消費(fèi)者個(gè)人隱私的相關(guān)數(shù)據(jù)，則需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏、加密傳輸與存儲(chǔ)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的打標(biāo)與應(yīng)用。

　　AI賦能數(shù)據(jù)智能新基建，解碼慧科TDaaS四大核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

　　背靠擁有100+AI及大數(shù)據(jù)專家的Wisers AI Lab，慧科訊業(yè)聚焦行業(yè)化大數(shù)據(jù)AI模型訓(xùn)練和標(biāo)注，基于行業(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，為企業(yè)提供業(yè)界領(lǐng)先Training Data as a Service（TDaaS）服務(wù)。通過(guò)提供全球視野的數(shù)據(jù)標(biāo)注，助力加速AI應(yīng)用落地和業(yè)務(wù)智能化，賦能數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累，構(gòu)建獨(dú)有競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

　　強(qiáng)大技術(shù)能力，支持規(guī)模化及高精度數(shù)據(jù)標(biāo)注：慧科訊業(yè)自研大模型支持的強(qiáng)大數(shù)據(jù)清洗能力，高效的四元組關(guān)系識(shí)別技術(shù)可準(zhǔn)確識(shí)別文本關(guān)系。支持?jǐn)?shù)千級(jí)標(biāo)簽日千萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)標(biāo)注吞吐量和毫秒級(jí)標(biāo)注時(shí)效性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化及高精度。

　　全球服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，賦能全行業(yè)國(guó)際化數(shù)據(jù)打標(biāo)能力：依賴于慧科訊業(yè)27年來(lái)覆蓋全球數(shù)十個(gè)重點(diǎn)區(qū)域和語(yǔ)種的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，可實(shí)現(xiàn)全球主流媒體內(nèi)容和語(yǔ)種的數(shù)據(jù)標(biāo)注處理，為企業(yè)提供更國(guó)際化的數(shù)據(jù)視角。支持主流100+行業(yè)的自研VKG小模型結(jié)合豐富行業(yè)know-how，可快速靈活滿足不同行業(yè)營(yíng)銷需求。

　　AI標(biāo)注模型及成熟自動(dòng)化流程，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)注模型和自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)流程，可顯著縮短數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜訓(xùn)練和標(biāo)注周期，標(biāo)注成本僅為業(yè)界1/67。

　　合規(guī)數(shù)據(jù)源及穩(wěn)定技術(shù)結(jié)構(gòu)，為數(shù)據(jù)合規(guī)安全保駕護(hù)航：慧科訊業(yè)擁有合法合規(guī)的數(shù)據(jù)源，是多個(gè)報(bào)紙媒體唯一版權(quán)合作方，擁有最高級(jí)別的微博數(shù)據(jù)商業(yè)接口權(quán)限。系統(tǒng)采取高可用松耦合架構(gòu)，支持高穩(wěn)定的通用API接口調(diào)用，保證數(shù)據(jù)安全、高效的傳輸。

　　慧科訊業(yè)TDaaS服務(wù)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，并將數(shù)據(jù)標(biāo)注應(yīng)用于兩大商業(yè)場(chǎng)景，助力企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、優(yōu)化商業(yè)決策。

　　場(chǎng)景一：標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)企業(yè)精準(zhǔn)決策與增長(zhǎng)

　　用戶畫像構(gòu)建與精準(zhǔn)營(yíng)銷：通過(guò)用戶興趣、消費(fèi)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(yíng)銷。如企業(yè)可通過(guò)電商平臺(tái)上“高頻活躍用戶”等標(biāo)簽設(shè)計(jì)會(huì)員專屬優(yōu)惠，提升復(fù)購(gòu)率，有效降低營(yíng)銷成本、提升ROI。

　　輿情監(jiān)控與品牌管理：對(duì)社交內(nèi)容打標(biāo)(如情感傾向、話題熱度、爭(zhēng)議點(diǎn))，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)品牌口碑。如車企可以通過(guò)負(fù)面評(píng)論的“質(zhì)量問題”標(biāo)簽，快速召回產(chǎn)品，避免危機(jī)擴(kuò)散，實(shí)時(shí)、高效維護(hù)品牌聲譽(yù)。

　　最新市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)判：企業(yè)可通過(guò)分析標(biāo)簽化數(shù)據(jù)(如流行話題、消費(fèi)趨勢(shì))預(yù)判市場(chǎng)需求。如通過(guò)短視頻平臺(tái)“穿搭挑戰(zhàn)賽”標(biāo)簽熱度，推動(dòng)服裝品牌提前備貨爆款單品。

　　場(chǎng)景二：最大化企業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)商業(yè)價(jià)值

　　數(shù)據(jù)打標(biāo)是企業(yè)“數(shù)據(jù)中臺(tái)”的核心需求，可更好的實(shí)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(tái)”或“數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)”為核心的大數(shù)據(jù)綜合商業(yè)價(jià)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)注及畫像分析，進(jìn)行策略制定、精準(zhǔn)整合營(yíng)銷、效果復(fù)盤等全流程數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。

　　預(yù)見TDaaS未來(lái)：AI驅(qū)動(dòng)下的三大變革方向

　　隨著技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)深耕，TDaaS服務(wù)正從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)標(biāo)注向智能化的決策賦能演進(jìn)，推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)向智慧資本的質(zhì)變躍遷。其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與AI技術(shù)演進(jìn)、行業(yè)需求升級(jí)及環(huán)境變化均緊密相關(guān)。

　　方向一：AI驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化與智能化標(biāo)注

　　隨著AI技術(shù)的發(fā)展，利用預(yù)訓(xùn)練模型(如SAM分割模型、OCR識(shí)別模型)自動(dòng)完成初步標(biāo)注，大幅提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率。此外，隨著AI技術(shù)突破，可實(shí)現(xiàn)智能化標(biāo)注多模態(tài)數(shù)據(jù)，如同步標(biāo)注視頻中的語(yǔ)音與動(dòng)作等。

　　方向二：數(shù)據(jù)治理要求推動(dòng)合規(guī)升級(jí)

　　隨著隱私保護(hù)法律法規(guī)的日益完善，隱私保護(hù)及數(shù)據(jù)合規(guī)相關(guān)技術(shù)也將在數(shù)據(jù)標(biāo)注中得到全面應(yīng)用，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私等技術(shù)將成為數(shù)據(jù)標(biāo)注的剛需。

　　方向三：傳統(tǒng)人工服務(wù)模式創(chuàng)新轉(zhuǎn)型

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注需要依靠大量人工，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，隨著AI技術(shù)在數(shù)據(jù)標(biāo)注中比重的提升，將有越來(lái)越多的服務(wù)商采用“人機(jī)協(xié)同”的標(biāo)注模式，服務(wù)模式從人力密集型向技術(shù)密集型升級(jí)。

　　在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的新紀(jì)元，構(gòu)建與國(guó)際接軌、更適配業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)標(biāo)注與治理體系，將成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)企業(yè)營(yíng)銷需求而言，數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)的未來(lái)不僅是規(guī)模的擴(kuò)張，更是技術(shù)、合規(guī)與行業(yè)know-how的深度融合，推動(dòng)數(shù)據(jù)營(yíng)銷層面應(yīng)用從“可用”走向“可信”和“高效”。

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