慧科訊業(yè)AI賦能數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，破局多模態(tài)數(shù)據(jù)治理難題
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(dòng)化進(jìn)行知識(shí)抽取，為企業(yè)提供了精準(zhǔn)營(yíng)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(shí)長(zhǎng)、業(yè)務(wù)場(chǎng)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(jià)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(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷推進(jìn)，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(zhǎng)。IDC預(yù)測(cè)，到2028年全球數(shù)據(jù)量將增長(zhǎng)至393.8ZB，相比于2018年增長(zhǎng)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(yùn)含著巨大的價(jià)值，但同時(shí)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(yíng)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(jī)器可理解的語(yǔ)義特征，提煉出有價(jià)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(shí)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(yíng)銷方向的關(guān)鍵內(nèi)容，在多個(gè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。基于慧科訊業(yè)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)，總結(jié)出社媒數(shù)據(jù)打標(biāo)最具價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景如下：
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、畫像分析，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。
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(duì)商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的價(jià)值不可小窺，但在實(shí)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(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用理解不足等痛點(diǎn)。
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(duì)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(duì)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(jìn)行仔細(xì)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(yǔ)言處理(NLP)算法基于關(guān)鍵詞匹配邏輯進(jìn)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(yǔ)言模型處理，則會(huì)由于數(shù)據(jù)量太大而帶來高昂的處理成本，也會(huì)高度依賴于服務(wù)器穩(wěn)定性，不適合規(guī)?；瘧?yīng)用。
實(shí)際應(yīng)用中對(duì)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)理解要求高：面對(duì)社媒、電商、客服、工單、投訴等場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需求，要求企業(yè)對(duì)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(chǎng)景深度結(jié)合。
數(shù)據(jù)、技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)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(jià)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(gè)重要環(huán)節(jié)。因此，Training Data as a Service（TDaaS）應(yīng)運(yùn)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(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)標(biāo)記和管理、模型訓(xùn)練和評(píng)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(hù)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(píng)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(shí)、全面、動(dòng)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(zhǎng)期專注NLP技術(shù)的推動(dòng)及商業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用，尤其在中文語(yǔ)義分析、情感分析、文本分類、多語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)的標(biāo)注與處理，幫助實(shí)現(xiàn)人工智能和數(shù)據(jù)價(jià)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(yàn)，慧科訊業(yè)自研垂直知識(shí)圖譜（VKG）小模型已支持主流100+行業(yè)、每個(gè)行業(yè)1000+維度，準(zhǔn)召率可達(dá)95%以上。
豐富行業(yè)knowhow加持，靈活應(yīng)對(duì)各類業(yè)務(wù)場(chǎng)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)與全球優(yōu)異品牌合作，深刻理解每個(gè)行業(yè)對(duì)AI訓(xùn)練及標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求特點(diǎn)，打磨出一套高效的AI+數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)機(jī)制，快速靈活響應(yīng)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)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(yùn)含的強(qiáng)大數(shù)據(jù)實(shí)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(jià)值，賦能數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累，構(gòu)建獨(dú)有競(jìng)爭(zhēng)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(guó)內(nèi)外主流社媒的海量信源及自研大模型支持的強(qiáng)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(qiáng)大語(yǔ)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(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。
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(dòng)化成熟標(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)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(yàn)，賦能多語(yǔ)言處理能力：依賴于慧科訊業(yè)27年來覆蓋全球數(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。?
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(shí)圖譜等AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(jià)值變現(xiàn)的范式?；劭朴崢I(yè)基于累積多年的AI技術(shù)實(shí)力和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，在全鏈路數(shù)據(jù)治理流程實(shí)現(xiàn)技術(shù)層面和業(yè)務(wù)層面的雙重價(jià)值躍升，持續(xù)助力企業(yè)在AI驅(qū)動(dòng)的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中獲取數(shù)據(jù)智能化的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
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