데이터 라벨링은 기계 학습 및 AI 개발 프로세스의 중요한 부분입니다.그러나 고객 확보부터 품질 라벨이 지정된 데이터 제공에 이르는 여정은 운영상의 장애물로 가득 차 있습니다.기존 데이터 레이블링 모델의 비효율성은 불필요한 복잡성과 지연을 가중시켜 클라이언트와 태거 (데이터에 레이블을 지정하는 작업자) 모두에게 영향을 미칩니다.시간과 정확성이 중요한 업계에서 간소화된 운영 프로세스의 필요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 그 방법은 다음과 같습니다. 사피엔 시스템을 고치고 있습니다.
클라이언트 온보딩: 오랜 시간
기존 데이터 레이블링의 첫 번째 걸림돌 중 하나는 클라이언트 온보딩입니다.고객이 관심을 보이면 회사는 일반적으로 라벨링 작업의 조건 및 세부 사항에 대해 긴 협상과 토론을 벌입니다.이 프로세스는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있으며, 이는 속도와 혁신으로 번창하는 분야에서는 이상적이지 않습니다.이러한 지연은 고객을 좌절시킬 뿐만 아니라 다른 곳에서 더 잘 활용할 수 있는 자원을 낭비하기도 합니다.기업은 민첩성이 뛰어난 경쟁업체에 고객을 빼앗길 위험이 있으며, 이러한 지연으로 인해 나머지 계약 기조가 형성되어 종종 차질이 더 심해집니다.
태거 온보딩: 더 언페이드 그라인드
클라이언트가 온보딩되면 다음 과제는 당면한 작업에 사용할 태거를 준비하는 것입니다.기존 모델은 보통 1주에서 6주 정도 지속되는 광범위한 부트 캠프를 포함합니다.게다가 이 교육 기간은 무보수로 진행되는 경우가 많기 때문에 태거가 수익을 올리기 전에 상당한 시간을 투자해야 합니다.여기에 불분명하고 복잡한 문서에 대한 잦은 불만까지 더해진다면 결국 비효율성이 높아질 수밖에 없습니다.온보딩 기간이 길어지면 태거의 생산성을 높이는 데 걸리는 시간이 지연되어 회사에 시간과 비용이 모두 소모됩니다.
지불 지연: 감소의 비결
태거의 생산성이 높아진 후에도 운영상의 비효율성은 시스템을 계속 괴롭힙니다.기존 모델에서는 결제 지연이 흔히 발생하는 문제이며, 지연이 몇 주에 이르는 경우도 있습니다.이러한 지연으로 인해 태거들 사이에서 불만이 커질 수 있는데, 태거들은 업무의 단조로운 특성 때문에 이미 과소평가 받고 있다고 느낄 수도 있습니다.연체된 지불은 퇴사율을 악화시킬 수 있으며, 이로 인해 기업은 끝없이 반복되는 채용 및 교육 사이클에 시달리게 되며, 이로 인해 운영 비용이 증가하고 전반적인 효율성이 저하될 수 있습니다.
기존의 데이터 라벨링 모델은 운영상의 비효율성으로 인해 관련된 모든 사람의 프로세스 속도가 느려집니다.장기간의 고객 온보딩 및 태거 교육부터 결제 지연에 이르기까지 시스템은 진행을 방해하는 병목 현상으로 가득 차 있습니다.다행스럽게도 더 간소화된 대안이 있습니다.Sapien은 더 빠른 결제 주기와 함께 고객과 태거 모두를 위한 더 빠른 온보딩 프로세스에 중점을 두어 데이터 라벨링과 관련하여 흔히 발생하는 많은 운영상의 문제를 해결합니다.
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기존 데이터 레이블링 모델의 비효율성이 머신 러닝 및 AI 이니셔티브의 병목 지점이라면 Sapien에 문의하는 것을 고려해 보세요.당사는 데이터 라벨링 프로세스를 더 원활하고 효율적으로 만들도록 설계된 다양한 솔루션을 제공합니다.더 빠른 클라이언트 및 태거 온보딩부터 일일 결제 옵션에 이르기까지 Sapien의 모델은 기존 방법에서 발생하는 비효율성을 없애는 데 중점을 두고 있습니다. 문의하기 데이터 라벨링 및 AI 데이터 처리 작업을 가속화하는 데 당사가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보십시오.
