データラベリングは、機械学習とAI開発プロセスの重要な部分です。しかし、クライアントの獲得から質の高いラベル付きデータの提供までの道のりには、運用上のハードルがたくさんあります。従来のデータラベル付けモデルの非効率性は、不必要な複雑さと遅延を招き、クライアントとタグ付け者、つまりデータにラベルを付ける作業者の両方に影響を及ぼします。時間と正確さが重要な業界では、業務プロセスを合理化する必要性はいくら強調してもしすぎることはありません。その方法をご紹介します。 サピエン システムを修正しています。
クライアントオンボーディング:長期にわたる作業
従来のデータラベリングにおける最初の障害の1つは、クライアントのオンボーディングです。クライアントが関心を示した後、企業は通常、ラベリング業務の条件、詳細について、長い交渉と議論を行います。このプロセスには数週間から数か月かかることもあり、スピードとイノベーションが盛んな分野では理想的とは言えません。このような遅延は、クライアントを苛立たせるだけでなく、他の場所でより有効に活用できるはずのリソースを圧迫することにもなります。企業はよりアジャイルな競合他社に顧客を失うリスクがあり、その遅延が残りの契約の調子を整え、結果的にさらに後退することがよくあります。
タガー・オンボーディング：無償のグラインド
クライアントがオンボーディングされたら、次の課題は、タガーを目の前の仕事に備えることです。従来のモデルでは通常、1 週間から 6 週間に及ぶ大規模なブートキャンプが行われていました。さらに、このトレーニング期間は無給であることが多く、タガーが稼ぎ始める前にかなりの時間を費やす必要があります。これに加えて、不明瞭で複雑な文書に関する苦情が頻繁に寄せられるため、非効率な作業の原因となります。オンボーディング期間が長引くと、タガーが生産的になるまでにかかる時間が遅れ、時間と費用の両方の面でコストがかかります。
支払い遅延:離職の秘訣
タガーの生産性が上がった後も、運用上の非効率性がシステムを悩ませ続けています。支払い遅延は従来のモデルではよくある問題であり、遅延が数週間に及ぶこともあります。このような遅延は、仕事が単調であるためにすでに過小評価されていると感じているタガーの間で、高い不満を抱かせかねません。支払いが遅れると離職率が悪化し、企業は採用とトレーニングの終わりのないサイクルに追いやられ、運用コストが増え、全体的な効率が低下します。
データラベリングの従来のモデルには、業務上の非効率性が多く、関係者全員のプロセスが遅くなります。長期にわたる顧客オンボーディングやタガートレーニングから支払いの遅延まで、システムには進歩を妨げるボトルネックがたくさんあります。幸い、もっと合理化された代替手段もあります。Sapien は、支払いサイクルを短縮するとともに、クライアントとタガーの両方にとってより迅速なオンボーディングプロセスを重視しています。これにより、データのラベル付けにありがちな運用上の問題の多くが解消されます。
ゲームを通じたよりスマートで高速なデータラベリングと AI データ処理については Sapien にお問い合わせください
従来のデータラベリングモデルの非効率性が機械学習や AI の取り組みのボトルネックになっている場合は、Sapien に連絡することを検討してください。データラベリングプロセスをよりスムーズかつ効率的にするために設計されたさまざまなソリューションを提供しています。クライアントやタガーの迅速なオンボーディングから日々の支払いオプションまで、Sapien のモデルは、従来の方法を悩ませていた非効率性を排除することを目的としています。 お問い合わせ データラベリングとAIデータ処理の取り組みを加速するために私たちがどのように支援できるかを学びます。
