在數字化轉型浪潮中，文本、圖像、音頻、視頻等海量數據涌現。數據標簽化作為大數據分析的基礎，可從海量信息中智能化、自動化進行知識抽取，為企業提供了精準營銷和智能決策的新途徑。然而，數據標簽化過程中往往面臨多模態數據處理復雜、人工標注成本高昂、處理耗時長、業務場景理解不足等問題，阻礙了企業借助數據智能化充分釋放商業價值。
海量數據浪潮下，標簽化引擎重構商業應用新范式
隨著經濟數字化轉型不斷推進，生成式人工智能快速發展，全球數據量正出現大幅度的增長。IDC預測，到2028年全球數據量將增長至393.8ZB，相比于2018年增長9.8倍。在所有數據中，非結構化數據仍然是最主要的數據形式，IDC數據顯示，2023年的數據中非結構化數據占92.9%。
數據蘊含著巨大的價值，但同時也帶來了數據分析、管理和應用的挑戰。數據標注與標簽化作為大數據分析的基礎，為企業提供了精準營銷和智能決策的新途徑。通過結構化處理海量數據，數據打標將原始數據轉化為機器可理解的語義特征，提煉出有價值的信息，幫助企業理解用戶的需求和偏好，支撐企業實現從用戶洞察到策略執行的全鏈路閉環。
在商業應用中，社交媒體數據作為企業挖掘用戶行為、指導營銷方向的關鍵內容，在多個領域具有重要應用價值�；诨劭朴崢I多年數據打標助力企業商業價值提升的經驗，總結出社媒數據打標最具價值的應用場景如下：
場景一：標簽驅動企業精準決策與增長
用戶畫像構建與精準營銷：通過用戶興趣、消費能力、行為習慣等標簽，企業可構建精準用戶畫像并展開營銷。如企業可通過電商平臺上“高頻活躍用戶”等標簽設計會員專屬優惠，提升復購率，有效降低營銷成本、提升ROI。
輿情監控與品牌管理：對社交內容打標（如情感傾向、話題熱度、爭議點），可實時監測品牌口碑。如車企可以通過負面評論的“質量問題”標簽，快速召回產品，避免危機擴散，實時、高效維護品牌聲譽。
最新市場趨勢預判：企業可通過分析標簽化數據（如流行話題、消費趨勢）預判市場需求。如通過短視頻平臺“穿搭挑戰賽”標簽熱度，推動服裝品牌提前備貨爆款單品。
場景二：最大化企業數據中臺商業價值
數據打標是企業“數據中臺”的核心需求，可更好的實現一站式數據閉環管理和應用，支持企業以“數據中臺”或“數據倉儲”為核心的大數據綜合商業價值挖掘和管理。例如：結合科學的數據治理、情感標注、畫像分析，策略制定、精準整合營銷、效果復盤等全流程數據分析和應用。
從數據標簽化到商業應用，多模態數據治理困局浮現
數據標注與標簽化對商業應用場景的價值不可小窺，但在實操過程中，海量多模態數據為業界創造了諸多的困難和挑戰，例如：數據復雜度高、人工成本高昂、傳統NLP不精準、LLM高成本低穩定、對業務應用理解不足等痛點。
多模態數據，處理復雜度高：廣泛的內外部數據源如社媒大數據及企業內部私有化數據，包含大量文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據，增加了數據處理及標注的復雜性。
大量人工操作成本高昂：面對海量數據，人工無法窮盡所有維度、不同表述的關鍵詞標簽，尤其是對于復雜的數據類型和高精度的標注要求，需要專業的標注人員進行仔細標注，人工成本高，且難以提升效率。
傳統NLP算法不精準：傳統自然語言處理(NLP)算法基于關鍵詞匹配邏輯進行打標，容易因歧義產生廢文，或因別稱產生漏文導致處理不精準。
最新LLM處理成本高、穩定性差：借助最新大語言模型處理，則會由于數據量太大而帶來高昂的處理成本，也會高度依賴于服務器穩定性，不適合規�；瘧谩�
實際應用中對數據與業務理解要求高：面對社媒、電商、客服、工單、投訴等場景的結構化數據需求，要求企業對數據和業務充分理解，才能將數據應用與業務場景深度結合。
數據、技術、經驗三重賦能TDaaS應用，助企業最大化釋放數據商業價值
數據標注將非結構的數據處理為結構化數據，從而提取出有效信息并加以應用，成為數據商業應用的一個重要環節。因此，Training Data as a Service（TDaaS）應運而生，服務商通過提供高質量、定制化的標注數據及配套服務，實現從數據標記和管理、模型訓練和評估，再到應用開發和部署的全流程解決方案，幫助企業優化數據打標以及整體應用處理等的降本增效。
背靠擁有100+ AI及大數據專家的Wisers AI Lab，慧科訊業TDaaS服務聚焦行業化大數據AI模型訓練和標注，通過行業領先的數據源、深厚AI技術積累和豐富行業knowhow，為數據打標構筑起技術“護城河”。
廣泛數據源，保障商業洞察數據基石：慧科訊業擁有覆蓋新聞、社交媒體、論壇、評論、視頻等多種數據來源，不僅為AI模型提供多樣化的訓練數據，而且確保企業商業洞察建立在真實、全面、動態的數據源上。
深厚NLP技術積累，助力多模態數據處理：慧科訊業長期專注NLP技術的推動及商業場景應用，尤其在中文語義分析、情感分析、文本分類、多語言處理等方面表現突出。這些能力可以直接應用于文本和語音數據的標注與處理，幫助實現人工智能和數據價值最大化。
自研VKG小模型，保障高質量行業數據處理精度：慧科訊業通過大模型蒸餾的行業化小模型，在數據標注的質量、規模、效果、效率和成本上業界領先�；谪S富的客戶服務經驗，慧科訊業自研垂直知識圖譜（VKG）小模型已支持主流100+行業、每個行業1000+維度，準召率可達95%以上。
豐富行業knowhow加持，靈活應對各類業務場景需求：慧科訊業在奢侈品、汽車、3C、家電、金融、服飾、美妝、醫療等行業與全球頂級品牌合作，深刻理解每個行業對AI訓練及標注數據的需求特點，打磨出一套高效的AI+數據運營機制，快速靈活響應具體業務場景中各類需求。
總體而言，慧科訊業TDaaS服務通過結構化處理原始數據，為企業提供加速AI應用落地和業務智能化的核心基礎設施。其蘊含的強大數據實力及領先技術能力為企業數據標注創造四大核心價值，賦能數據資產積累，構建獨有競爭壁壘。
高精度數據助力，構建高性能AI模型：慧科訊業覆蓋國內外主流社媒的海量信源及自研大模型支持的強大數據清洗能力，為訓練可靠/精準的高性能AI模型提供高精度、高相關性數據。
強大語義抽取能力，支持規模化數據標注：慧科訊業高效的四元組關系識別技術，可準確識別文本關系，支持數千級標簽日千萬級以上的數據標注吞吐量和毫秒級標注時效性。
標準化模式，顯著提升數據處理效率：慧科訊業的行業化AI標準模型和自動化成熟標準流程，可顯著縮短數據知識圖譜訓練和標準周期，標準成本僅為業界1/67。
全球業務經驗，賦能多語言處理能力：依賴于慧科訊業27年來覆蓋全球數十個重點區域和語種的服務經驗，可實現全球主流媒體內容和語種的數據標注處理。
未來，隨著海量商業數據的涌現與人工智能技術不斷發展，知識圖譜等AI技術驅動的TDaaS模式必將全面提升數據標簽化速度及效率，新定義數據價值變現的范式�；劭朴崢I基于累積多年的AI技術實力和數據優勢，在全鏈路數據治理流程實現技術層面和業務層面的雙重價值躍升，持續助力企業在AI驅動的商業競爭中獲取數據智能化的先發優勢。
