在数字化转型浪潮中，文本、图像、音频、视频等海量数据涌现。数据标签化作为大数据分析的基础，可从海量信息中智能化、自动化进行知识抽取，为企业提供了准确营销和智能决策的新途径。然而，数据标签化过程中往往面临多模态数据处理复杂、人工标注成本高昂、处理耗时长、业务场景理解不足等问题，阻碍了企业借助数据智能化充分释放商业价值。
海量数据浪潮下，标签化引擎重构商业应用新范式
随着经济数字化转型不断推进，生成式人工智能快速发展，全球数据量正出现大幅度的增长。IDC预测，到 2028 年全球数据量将增长至393.8ZB，相比于 2018 年增长9. 8 倍。在所有数据中，非结构化数据仍然是最主要的数据形式，IDC数据显示， 2023 年的数据中非结构化数据占92.9%。
数据蕴含着巨大的价值，但同时也带来了数据分析、管理和应用的挑战。数据标注与标签化作为大数据分析的基础，为企业提供了准确营销和智能决策的新途径。通过结构化处理海量数据，数据打标将原始数据转化为机器可理解的语义特征，提炼出有价值的信息，帮助企业理解用户的需求和偏好，支撑企业实现从用户洞察到策略执行的全链路闭环。
在商业应用中，社交媒体数据作为企业挖掘用户行为、指导营销方向的关键内容，在多个领域具有重要应用价值。基于慧科讯业多年数据打标助力企业商业价值提升的经验，总结出社媒数据打标较具价值的应用场景如下：
场景一：标签驱动企业准确决策与增长
用户画像构建与准确营销：通过用户兴趣、消费能力、行为习惯等标签，企业可构建准确用户画像并展开营销。如企业可通过电商平台上“高频活跃用户”等标签设计会员专属优惠，提升复购率，有效降低营销成本、提升ROI。
舆情监控与品牌管理：对社交内容打标（如情感倾向、话题热度、争议点），可实时监测品牌口碑。如车企可以通过负面评论的“质量问题”标签，快速召回产品，避免危机扩散，实时、有效维护品牌声誉。
比较新市场趋势预判：企业可通过分析标签化数据（如流行话题、消费趋势）预判市场需求。如通过短视频平台“穿搭挑战赛”标签热度，推动服装品牌提前备货爆款单品。
场景二：比较大化企业数据中台商业价值
数据打标是企业“数据中台”的核心需求，可更好的实现一站式数据闭环管理和应用，支持企业以“数据中台”或“数据仓储”为核心的大数据综合商业价值挖掘和管理。例如：结合科学的数据治理、情感标注、画像分析，策略制定、准确整合营销、效果复盘等全流程数据分析和应用。
从数据标签化到商业应用，多模态数据治理困局浮现
数据标注与标签化对商业应用场景的价值不可小窥，但在实操过程中，海量多模态数据为业界创造了诸多的困难和挑战，例如：数据复杂度高、人工成本高昂、传统NLP不准确、LLM高成本低稳定、对业务应用理解不足等痛点。
多模态数据，处理复杂度高：广泛的内外部数据源如社媒大数据及企业内部私有化数据，包含大量文本、图像、音频、视频等多模态数据，增加了数据处理及标注的复杂性。
大量人工操作成本高昂：面对海量数据，人工无法穷尽所有维度、不同表述的关键词标签，尤其是对于复杂的数据类型和高精度的标注要求，需要专业的标注人员进行仔细标注，人工成本高，且难以提升效率。
传统NLP算法不准确：传统自然语言处理(NLP)算法基于关键词匹配逻辑进行打标，容易因歧义产生废文，或因别称产生漏文导致处理不准确。
比较新LLM处理成本高、稳定性差：借助比较新大语言模型处理，则会由于数据量太大而带来高昂的处理成本，也会高度依赖于服务器稳定性，不适合规模化应用。
实际应用中对数据与业务理解要求高：面对社媒、电商、客服、工单、投诉等场景的结构化数据需求，要求企业对数据和业务充分理解，才能将数据应用与业务场景深度结合。
数据、技术、经验三重赋能TDaaS应用，助企业比较大化释放数据商业价值
数据标注将非结构的数据处理为结构化数据，从而提取出有效信息并加以应用，成为数据商业应用的一个重要环节。因此，Training Data as a Service（TDaaS）应运而生，服务商通过提供高质量、定制化的标注数据及配套服务，实现从数据标记和管理、模型训练和评估，再到应用开发和部署的全流程解决方案，帮助企业优化数据打标以及整体应用处理等的降本增效。
背靠拥有100+ AI及大数据专家的Wisers AI Lab，慧科讯业TDaaS服务聚焦行业化大数据AI模型训练和标注，通过行业领先的数据源、深厚AI技术积累和丰富行业knowhow，为数据打标构筑起技术“护城河”。
广泛数据源，保障商业洞察数据基石：慧科讯业拥有覆盖新闻、社交媒体、论坛、评论、视频等多种数据来源，不仅为AI模型提供多样化的训练数据，而且确保企业商业洞察建立在真实、全面、动态的数据源上。
深厚NLP技术积累，助力多模态数据处理：慧科讯业长期专注NLP技术的推动及商业场景应用，尤其在中文语义分析、情感分析、文本分类、多语言处理等方面表现突出。这些能力可以直接应用于文本和语音数据的标注与处理，帮助实现人工智能和数据价值比较大化。
自研VKG小模型，保障高质量行业数据处理精度：慧科讯业通过大模型蒸馏的行业化小模型，在数据标注的质量、规模、效果、效率和成本上业界领先。基于丰富的客户服务经验，慧科讯业自研垂直知识图谱（VKG）小模型已支持主流100+行业、每个行业1000+维度，准召率可达95%以上。
丰富行业knowhow加持，灵活应对各类业务场景需求：慧科讯业在昂贵品、汽车、3C、家电、金融、服饰、美妆、医疗等行业与全球优质品牌合作，深刻理解每个行业对AI训练及标注数据的需求特点，打磨出一套有效的AI+数据运营机制，快速灵活响应具体业务场景中各类需求。
总体而言，慧科讯业TDaaS服务通过结构化处理原始数据，为企业提供加速AI应用落地和业务智能化的核心基础设施。其蕴含的强大数据实力及领先技术能力为企业数据标注创造四大核心价值，赋能数据资产积累，构建独有竞争壁垒。
高精度数据助力，构建高性能AI模型：慧科讯业覆盖国内外主流社媒的海量信源及自研大模型支持的强大数据清洗能力，为训练可靠/准确的高性能AI模型提供高精度、高相关性数据。
强大语义抽取能力，支持规模化数据标注：慧科讯业有效的四元组关系识别技术，可准确识别文本关系，支持数千级标签日万级以上的数据标注吞吐量和毫秒级标注时效性。
标准化模式，显著提升数据处理效率：慧科讯业的行业化AI标准模型和自动化成熟标准流程，可显著缩短数据知识图谱训练和标准周期，标准成本仅为业界1/67。
全球业务经验，赋能多语言处理能力：依赖于慧科讯业 27 年来覆盖全球数十个重点区域和语种的服务经验，可实现全球主流媒体内容和语种的数据标注处理。
未来，随着海量商业数据的涌现与人工智能技术不断发展，知识图谱等AI技术驱动的TDaaS模式必将全面提升数据标签化速度及效率，新定义数据价值变现的范式。慧科讯业基于累积多年的AI技术实力和数据优势，在全链路数据治理流程实现技术层面和业务层面的双重价值跃升，持续助力企业在AI驱动的商业竞争中获取数据智能化的先发优势。
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