【我們為什麼挑選這篇文章】AI 數據標註和資料清洗的流程，等於是 AI 模型極為重要的前期基礎建設，但往往需耗費時間成本、大量人工細心投入來過濾資料，對於工程師來說是一大負擔，如果企業把這樣的工作流程外包，會帶來什麼助益呢？（責任編輯：徐宇儂）
AI 產業裡的工程師每天都在做什麼？大部分的人應該認為是：「寫 Coding 演算法吧！」
其實在導入 AI 的公司裡，「取得訓練用的數據（Training Datasets）」才是佔絕大多數 ，因為只有乾淨、良好的 AI 數據用於機器學習（Machine Learning），AI 工程師或是數據科學家，才能確保自己建造的神經網路模型能夠預測出有價值的東西。
善用數據外包，AI 模型開發更能事半功倍
AI 市場上需要機器學習的領域涉及廣泛，如自動駕駛汽車，發票收據識別，道路瑕疵檢測，互動電影推薦等需要許多來自不同領域的大量數據：由簡單到複雜、由普遍至特定專業領域的數據類型，如視覺影像、文字、音檔、感測器數據等。
說到底，工程師遇到的困難，就是人一天只有 24 小時。根據團隊觀察，愈成功好產品、 越成功的 AI 公司，關鍵往往在於：比起完全花心力建立演算法模型，他們更專注在前期快速、大量地蒐集有用的數據！
但如何讓 AI 工程師及數據科學家，能擁有足夠經過訓練的數據，專注於改進模型呢？
「數據外包策略」（Data Annotation Outsourcing）的概念，為這項棘手的核心問題提供解答 。將數據標註外包給專業團隊，有兩大好處：
1. 透過專業團隊控管，釐清數據標註原則並確保標註品質
2. 讓工程師可以專業分工，將時間精力專注在 AI 模型訓練上
AI 數據外包後，如何確保外包商品質？
人工智慧是發展中的產業，許多 AI 專案的投入都處在研發或概念驗證（POC）階段，因此在讓電腦學習人腦的過程中，餵養數據和訓練演算法，必須仰賴雙向且多循環的驗證，不斷累積小成功才能讓 AI 專案順利進行。
因此，當企業考慮「外包數據」時，能及時回應和持續保持高品質產出，進而協助 AI 模型開發加速是重要關鍵。包括： 前期數據標註原則的確定、數據收集、數據清洗，後段的圖資確認、標註成效回饋 ，都需要 外包團隊的 PM 具備高度產業知識，及花費大量的時間與客戶頻繁的溝通 以確保專案的成效。
不只與客戶對接需要專業溝通，外包團隊能否讓眾多 AI 數據標註師，在面對不同產業的數據時都能保持專業與品質，也是一大要件。若水 AI 團隊累積過去幾年處理上百個案子的經驗，透過科技與數據力，打造以下四項數據處理機制。
1. 數據智慧派工：
若水針對過往上百例的 AI 專案進行 大數據分析，根據專案屬性由系統自動推薦擅長處理該數據類型的 AI 數據標註師並進行標註工作的指派 。透過大數據智慧派案實踐「Right people in the right loop」的精神，並提升專案管理的效能及數據標註的品質。
2. 線上工作平台即時監控：
為了同時與全台數百位居家遠距的 AI 數據標註師即時互動，PM 除了線上即時監控標註師的工作狀況，以確保產能符合交付期程外，全數位化的流程設計，當專案出現問題時可以直接找出問題點即時處理，後續也能不斷優化流程。
3. 多元智慧標註工具：
為了解決 AI 數據專案的多元性，整合對身障者友善的 UX/UI 智慧標註工具箱，讓身障者在減輕身體負擔的同時提升品質與速度。
4. 彈性人力後援制度：
除了導入科技工具強化管理效能外，當產線出現問題時，後援機制隨時能夠進場讓產線快速恢復產能。 若水以資深 AI 標註師及標註品管人員（QC）組成「機動後援小組」，他們因過去豐富的 AI 數據標註經驗，累積了專業的標註技能及深厚的產業知識，因此能夠在專案出現狀況時，快速的補位進入專案中，協助提升產能並確保專案品質。
當人工智慧產業發展與需求不斷變化，不只開發團隊，合作的數據外包團隊也需要與時俱進，才能夠彼此產生良好且即時的回饋，為 AI 模型落地助攻。
（本文經合作夥伴 若水 AI Blog 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈工程師自己標註 AI 數據，划算嗎？數據外包策略的兩大好處〉；首圖來源：Shutterstock。）
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