数据标签是机器学习和人工智能开发过程的关键部分。但是，从收购客户到提供带有质量标签的数据的过程充满了运营障碍。传统数据标签模型的效率低下增加了不必要的复杂性和延迟，影响了客户和标记者，即为数据贴标签的工作人员。在时间和准确性至关重要的行业中，对简化运营流程的需求怎么强调都不过分——方法如下 Sapien 正在修复系统。
客户入职：一件漫长的事情
传统数据标签的首要障碍之一是客户入职。在客户表现出兴趣后，公司通常会就标签任务的条款、条件和细节进行漫长的谈判和讨论。这个过程可能需要数周甚至数月，这对于一个靠速度和创新蓬勃发展的领域来说并不理想。这种延误不仅使客户感到沮丧，还会占用本可以在其他地方更好地利用的资源。公司有可能将客户流失给更灵活的竞争对手，而延迟为其余的参与定下了基调，往往会导致进一步的挫折。
Tagger 入职培训：无报酬的磨练
客户入职后，下一个挑战就是让标签工为手头的工作做好准备。传统模式通常包括持续一到六周的广泛训练营。更重要的是，这段培训期通常是无薪的，要求标注者投入大量时间才能开始赚钱。再加上经常有人抱怨文档不清晰和复杂，这会导致效率低下。漫长的入职期延迟了标签工提高生产力所需的时间，从而使公司损失了时间和金钱。
延迟付款：流失的秘诀
即使在标签机提高生产率之后，操作效率低下仍然困扰着系统。延迟付款是传统模式中的常见问题，有时延迟会持续数周。这样的延迟可能会导致标签工的高度不满，由于作品的单调性，他们可能已经感到被低估了。逾期付款会加剧流失率，迫使公司进入永无止境的招聘和培训周期，这会增加运营成本并降低整体效率。
传统的数据标签模型充斥着运营效率低下的问题，这会减缓所有相关人员的流程。从长期的客户入职和跟踪员培训到延迟付款，该系统充斥着阻碍进展的瓶颈。幸运的是，还有更简化的替代方案可供选择。Sapien专注于为客户和标签商提供更快的入职流程，以及更快的付款周期，从而消除了许多通常与数据标签相关的运营难题。
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