如何寻找优质的数据标注公司？｜景联文科技

近年来，随着AI技术创新应用不断走向大规模落地，逐渐带动大数据智能市场的发展。据艾瑞咨询统计测算，2021年涵盖大数据分析预测（机器学习/深度学习模型）、领域知识图谱及NLP应用的大数据智能市场规模约达553亿元，预计2026年市场规模将达到1456亿元。企业可通过吸收传统体系的智慧沉淀，以AI应用数据需求为核心，优化建设“面向人工智能的数据治理”体系，从而不断提升AI应用的规模化落地效果。

数据标注行业现状

1.对数据服务商的场景化标注能力要求提升

数据标注的应用领域广泛，有智能驾驶、智能安防、智慧城市、智能家居、智慧金融、智慧教育、新零售等领域。

不同的领域有不同的标注需求，例如智能驾驶领域会涉及到车辆识别、行人识别等内容，而新零售领域会涉及到商品识别、人脸识别等内容，这对数据服务供应商的数据场景化标注能力提出了不小的要求。

2.数据标注效率与数据标注准确率有待提高

现阶段，由于数据标注行业对人力较为依赖，需要标注员借助数据标注工具对数据进行标注。而智慧医疗、智能驾驶等领域对数据标注的专业度要求较高，可熟练完成此类标注的标注人员相对较少。

3.部分数据服务商依靠众包、转包模式

一些数据服务商并没有建立自己独立的标注团队，主要通过众包或者转包的模式来为客户提供标注服务。而与自建团队的数据服务商相比，众包和转包这两种模式需要涉及到的环节过多，更容易出现难以把控数据标注质量的情况。

4.客户数据安全性难以保证

数据的安全性一直是许多企业关注的重点。基于众包、转包模式下的标注数据可能会缺乏安全性，使用户数据面临隐私泄露的风险。

市面上的数据标注公司现状

市面上的数据标注公司众多，但其数据标注质量和数据标注技术水平有所差别。数据标注公司类型按模型主要分为自建团队模式和众包模式两种。

自建标注工厂是指数据服务商自己组建全职标注团队，在接到数据标注任务后，公司内部有专业标注团队和相应的项目经理执行项目。众包模式是指需求方直接在众包平台上发放任务，由个人或标注团队接下任务并执行。

许多不成熟的小型标注团队组织管理水平有限，且没有系统的标注人员培训体系和研发标注平台的能力，难以完成一些复杂的场景化标注。一旦接到大型项目，数据分发、清洗、标注、质检、交付环节就会出现许多问题，可能会出现数据质量不合格的情况，返修多次也不一定可以达到要求的精确度。因而选择已经具备一定项目执行能力的专业头部数据标注公司进行合作是大势所趋。

杭州景联文科技是长三角规模最大的AI基础数据服务商之一。致力于推进数据资源标准体系建设，从数据生产、数据管理平台、数据资产市场化流通、数据资源规划等方面提供高质量的数据要素供给服务。目前在全国范围拥有四个大型数据处理基地，千名以上专业人工智能数据训练师，研发成熟的智能化数据标注平台涵盖标注工作台和产能管理体系，形成AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务，并获得了ISO9001国际质量管理认证、ISO27001国际信息安全管理认证、ISO27701国际隐私安全管理认证，签署供应商保密协议，制定完善信息隐私保护方案，成立数据信息与隐私保护工作小组，定期组织项目经理，质检员和标注员进行数据安全和隐私保密的培训考试，保证数据安全合规，保护客户数据隐私。

提供完整的语音、图像、文本、视频的全领域数据处理能力，为智能驾驶、智慧城市、智能家居、智慧金融、智慧教育、智能安防、新零售等各领域的算法模型交付高质量的AI数据。

严格把控项目进度，根据项目交付时间倒排项目计划，在编制计划时充分考虑各种可能影响进度的风险，明确责任，前紧后松，使进度留有一定的余地，具有一定的弹性，确保项目可以按期交付。

拥有稳定的采集标注团队，成熟的项目经理以及成熟的标注员，流动率较低。通过加强对员工的人文关怀，建立成熟的晋升机制，为不同岗位的员工打造清晰的职业成长规划和比较完善的培训体系，降低人员的流失率，保障大型项目对接的流畅性。

景联文标注平台拥有实时量化的可视化管理系统，集数据管理、项目管理、人员管理、供应链管理等功能为一体；可实现自动标注或半自动辅助标注、AI算法预处理、支自动质检等功能，支持本地化部署和SAAS服务，有效提高数据精度和质量，并缩短工期。

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