AI-datalösningar är inte längre från framtiden; de är vad ditt företag behöver för att lyckas nu. Företag inom alla vertikaler använder AI-datainsamling och AI-annotering för en mängd olika funktioner, inklusive:

• Insamling och uppmärkning av data för träning av AI och stora språkmodeller (LLM).

• Datarensning och förbehandling för att säkerställa högkvalitativ inmatning och analys för AI-modeller

• Prediktiv analys för att använda historisk träningsdata för att förutsäga framtida trender på marknaden och kunders beteendemönster.

• Naturlig språkbearbetning för att utföra sentimentanalys, översättning, träna chattbotar och sammanfatta text.

• Datorigenkänning för att underlätta objekt- och ansiktsigenkänning, samt bildklassificering inom säkerhet, sjukvård eller detaljhandel.

• Rekommendationssystem som e-handel och strömningstjänster erbjuder användare och kunder som söker efter en produkt, film, låt, bok osv.

• System för bedrägeriupptäckt som använder data för att identifiera möjlig bedräglig aktivitet.

• Kundinsikter genom att analysera kunddata för att implementera riktad marknadsföring och anpassa kundresor.

• Automatisera rutinuppgifter och arbetsflöden – utan mänskliga fel.

• Hälso- och sjukvårdsuppgifter, inklusive diagnostik, personanpassning av medicin och hantering av patientjournaler.

• Optimering av leveranskedjan för att prognostisera efterfrågan, effektivisera logistiken och optimera lagret.

För att uppnå detta krävs en högpresterande AI-modell, som börjar med högkvalitativa, märkta data. Här är fem anledningar till att dina konkurrenter använder (och drar nytta av) AI-datainsamlingstjänster.

Anledning 1: Datainsamlingstjänster hjälper dig att skala med externa data

Många företag förlitar sig enbart på internt anskaffade datamängder för att träna sina AI-modeller. Dessa datamängder kan innefatta:

• Kundbeteende
• Platser
• Köpmönster
• Annat material som valts ut av egna medarbetare
• Och så vidare.

För att skaffa data internt skapar företag ofta syntetisk data, genomsöker internet efter offentligt tillgängliga data eller misslyckas med att rensa och sammanställa internt anskaffad data tillräckligt. Tyvärr är detta ofta inte tillräckligt för att hjälpa en AI-modell att prestera korrekt, känsligt och eliminera systemfel från dess utdata. AI-modeller kräver data som omfattar en mängd olika människor, perspektiv, språk, ämnen och platser. Utan en omfattande uppsättning träningsdata, av vilken en del måste vara extern, riskerar AI-modeller att generera okänslig, intolerant, felaktig eller skadlig utdata.

AI-datainsamlingstjänster kan hjälpa organisationer att anskaffa och hantera de enorma mängder data de behöver för att träna sina AI-system ordentligt. För att stödja våra datatjänster använder Lionbridges Aurora AI Studio-plattform AI för att tillhandahålla sentimentanalys och AI-sammanfattningar av data som har samlats in från vår globala community av en halv miljon erfarna lingvister, testare och granskare.

Det ger också insyn i omfattande analyser på begäran. Med hjälp av den här stora communityn kan vi samla in och märka upp de enorma datavolymer som våra kunder behöver – snabbt och prisvärt.

Anledning 2: Snabbare LLM-/AI-träning

Med rätt datainsamlingstjänster kan företag snabbt skala upp sin datakurering och märkning. Dessa snabba tidsramar kan hjälpa företag att träna sina AI-modeller i rekordfart, vilket gör att de kan börja betjäna och få kontakt med kunder över hela världen snabbare. På Lionbridge använder vi vår innovativa AI-teknik för att automatisera och påskynda repetitiva datauppgifter. Vi kan också använda den för att analysera datamängder och dela insikter för starkare till exempel marknadsföringsstrategier och operativa strategier.

Anledning 3: Crowdsourcing av datainsamling bygger en stark och mångsidig grund

Om din AI-modell tränas med stora mängder kvalitetsdata är chansen betydligt större att den ger goda resultat. Det här innebär högkvalitativa, mångsidiga datamängder som återspeglar din målgrupps verkliga, upplevda erfarenheter. Sammanställning och AI-datamärkning för denna typ av varierande data kan vara en komplex process som kräver AI-expertis och omfattande arbete från individer med globala perspektiv. Lionbridges team använder vår omfattande, mångsidiga och internationella deltagargrupp via Aurora AI Studio. Plattformen ger oss tillgång till ett enormt och mångfasetterat nätverk av deltagare från jordens alla hörn. De erbjuder uppmärkningslösningar med en människa i processen som har hjälpt många av våra kunder att skapa robusta datauppsättningar för träning av deras AI-modeller. Vi har också erbjudit möjligheten att skapa anpassade datamängder för att hjälpa till att träna AI-modeller över tid eftersom AI-system, precis som människor, behöver fortsätta lära sig om kulturella grundstenar allt eftersom de utvecklas.

Anledning 4: Datainsamlingstjänster fyller dataluckor för speciella användningsfall

Varumärken kanske inte kan få tillgång till eller anskaffa datamängder för alla språk, platser eller ämnen som är viktiga för deras kundbas. Att hitta dessa data kan kräva särskilda färdigheter eller förmågan att tala specifika språk eller dialekter. Företag som Lionbridge kan erbjuda de internationella expertresurser och den crowd som behövs för att hantera dessa utmaningar. Vi hjälper kunder med den datainsamling och annotering de behöver för komplexa eller nischade områden. Dessa tjänster är avgörande för att hjälpa våra kunder att använda sina AI-modeller för att nå nya marknader via tillförlitligt, känsligt och korrekt innehåll.

Till exempel behöver företag inom juridik och hälso- och sjukvården ofta märka upp ämnesspecifika data och dokument. Lionbridge erbjuder experter som kan hjälpa till med dessa mycket tekniska och reglerade uppgifter så att data är korrekta, tydliga och tillförlitliga.

Anledning 5: Datainsamlingstjänster hjälper till att uppnå efterlevnad

Att få fram rätt träningsdata för en AI-modell handlar inte bara om dess resultat. Det handlar också om att upprätthålla efterlevnaden nu och i framtiden. Arbetet med att ta fram AI-förordningar pågår fortfarande, men ansvarsfull AI-användning är redan en viktig fråga i alla branscher. Dessutom finns det befintliga lagar som täcker användning och anskaffning av data, inklusive dessa lagar och förordningar.

AI-datainsamlingstjänster kan hjälpa företag att säkerställa att deras dataanvändning stöder ansvarsfulla AI-initiativ och följer ovannämnda regler (och potentiella framtida regler och lagar). De kan också hjälpa till med datadokumentation, vilket kan behövas för efterlevnad eller potentiella revisioner. Slutligen kan datainsamlingstjänster erbjuda avancerade säkerhetsåtgärder, vilket hjälper till att skydda data från cyberattacker och läckor, och uppfyller branschstandarder och regler.

Kontakta oss

Redo att upptäcka hur AI-datainsamlingstjänster kan hjälpa ditt team att få ut det mesta av sitt AI-system? Er AI-modell är sannolikt en av de viktigaste investeringarna ert företag gör just nu, så låt oss se hur vi kan hjälpa till att optimera resultatet och säkerställa nuvarande och framtida efterlevnad av ansvarsfull AI-användning. Hör av dig.