人工智能行业有一个很简单但很重要的共识：数据集质量的高低直接决定最终模型效果的好坏。

换句话说，数据对于算法训练模型非常重要，数据越多越丰富、代表性越强、训练模型效果越好，算法的稳健性就越强。

因此，高质量的标注数据集越来越受到AI企业的重视，但如何保障数据标注的高质量呢?

一.提高数据标注员的能力素质

目前，数据标注仍算是劳动密集型行业，人力在其中起着决定性的作用。正如外界所言，数据标注员的工作很像大数据时代下的建筑工人，他们的角色是不可替代的，如果没有他们，人工智能这栋摩天大厦无法建成。

因此数据标注员的工作在整个基础数据服务中起到主体作用，通过培训，提高数据标注员的能力素养，可以有效提升标注效果。

曼孚科技通过自建数据标注团队，统一规范化管理、培训，有效提高数据标注员的业务熟练度。

二.规范标注流程，建立实时筛查体系

数据标注行业长期处于粗放的状态中，很多标注团队内部管理混乱，流程不规范，不仅标注效率低下，标注效果也无法保障。

通过建立规范化标注流程与实时筛查体系，可以有效提高标注质量。以曼孚科技标注流程为例，曼孚科技建立了一套“AI检测+专家质检+人工质检”的流程，可快速提升标注数据的质量，最终的数据准确率可以提高到99%以上。

三. 使用高质量数据标注工具

工欲善其事，必先利其器，数据标注行业也是如此。AI预标注技术可以在很大程度上避免纯人工标注过程中出现的各种问题，提升标注效率与准确率。