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对于人工智能来说，数据是其发展的基础，但不是所有数据都有价值，在原始数据被采集回来之后，往往需要经过清洗、标注才能够应用到人工智能的算法之中
因此相关企业对于标注数据的准确率要求越来越高，一些小型团队无法达到人工智能算法公司的预期，数据不合格，不断返工，从而逾期交付数据，甚至还存在沟通不专业的问题，这就需要浪费更多的时间去进行磨合，从而拉长工期，耽误了项目进程。这也是现在很多标注公司说自己找不到项目的原因之一
所以标注团队的建立，核心团队的培养及职前中长期优质培训，才能让我们的公司摆脱标注行业的低端同质化竞争，让我们的标注人员成为高技能、高收入的核心专业人才
人文与晋升
一个稳定可靠的标注公司，一定是流动率较低，采集标注质检团队比较稳定
可以通过对员工较好的文化关怀，建立了成熟的晋升机制，给他们打造清晰的职业成长规划，以及完善的培训体系，这样成熟员工的离职率就会相对较低，从而保证了大型项目对接的流畅性，减少因人员不稳定带来的其他问题。员工能够在公司得到他们想要的，相互成就
多模式发展路径
其实大家有没有想过，标注公司也可以不仅仅是标注这一项，我们也可以在公司发展的道路上，不断调整生产模式，经营策略，在建立本职场的标注团队时，根据大家的擅长点成立语音标注组、图片标注组、视频标注组.........在扩展资源的时候，是不是也可以尝试兼职标注，全职质检的模式，甚至是可以扩展校企渠道，政府合作等等的渠道，扩大标注产能，降低公司人力成本的基础上，确保数据质量
严守工期，确保质量
在数据行业，不同的应用场景对应不同的标注需求，很多小型标注团队常常由于组织管理能力有限，没有系统的标注人员培训体系，交付的数据经过多次返修，依然无法达到数据方要求的精准度，从而导致工期一再延长
因此是否能按工期顺利交付合格的数据，是数据方在选择标注团队时的重点考察之一，也是作为标注团队最基础的一条准则
项目管理稳定，沟通成本低
在实际的工作落地中，我们大概率会接触到AI公司、AI研究所、AI企业及以其他的数据方，接到不同类型的数据项目，这个时候管理、沟通尤为重要
良好的沟通是数据标注行业最最重要的⼀环。良好的沟通可以省去重复、返工等众多的低效行为。同样的，较差的沟通会使数据标注公司在标注的各个环节上成本极大的上升
管理呢不仅仅是体现在对于员工的管理，更重要的是关于一个项目的管理手段和方法。比如说，针对类型的项目我们是不是有一套成型的管理模式，减低沟通磨合成本，提高项目的标注效率，满足了客户需求，还提升了产能
最后
人工智能在当今社会中越来越火，发展人工智能是一个长期的重要目标，国家更要推动新一代人工智能的健康发展，人工智能前景非常广阔，不过，在一些全新的领域，机器尚不能辅助人类工作，数据标注仍需人力完成。即便有了AI自动化标注工具，依然要由人来做审核质检的最后一步
因此也有无数创业者重新崛起在数据标注行业中寻求机遇，越来越多的人加入数据标注行业中来，我们要做的就是在转型升级中寻求增量突破
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匿名
发表于 3 天前
发表于 2022-9-29 04:21:44
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