實測數據顯示，在同類結構和同等規(guī)模數據量下，使用螞蟻數科 AI 標注產品后的標注效率提升了 40%以上。這背后不僅有技術，針對產業(yè)高復雜度數據需求，專家驗證必不可少。記者了解到，螞蟻數科配備近萬人的人工標注團隊，垂直專業(yè)領域和高階標注人才占比超過 90%，以此提升AI數據服務的專業(yè)性。
數據是AI領域公認的三大支柱之一，也是大模型在產業(yè)落地所面臨的主要矛盾。螞蟻數科發(fā)布AI標注產品后，一只腳踏入了Scale AI 同一條賽道。后者在三個月前，完成了新一輪由 Accel 領投的近 10 億美元融資，估值升至 138 億美元。
與Scale AI 不同的是，螞蟻數科還提供數據加工、合成服務。螞蟻數科鏈接眾多數據資源，積累了涵蓋多模態(tài)、多領域、多場景的數據集，可以給到客戶需要的“精標數據集”，幫助客戶實現(xiàn)數據服務的“就地取材”。同時，在尚未充分挖掘的企業(yè)私域和垂直領域，螞蟻數科具備領先的數據泛化算法能力，能夠幫助企業(yè)針對性模擬生成交通、政務、金融等場景下的“擬合數據”，提升模型面對新數據時的表現(xiàn)能力。
隨著基礎大模型能力持續(xù)增強，高質量數據將成為每家企業(yè)人工智能戰(zhàn)略必需品，新型數據管理和處理領域的公司正站在風口上。螞蟻數科圍繞集數據標注、加工、生成為一體的綜合方案，將進一步提升數據豐富度，為企業(yè)用好大模型鋪平道路。
據了解，螞蟻數科已經形成ABC三大業(yè)務板塊，服務產業(yè)數字化。A是指AI服務（AI+），以AI技術重構升級風控、營銷等場景效率，助力企業(yè)在大模型時代建立競爭優(yōu)勢；B是指區(qū)塊鏈服務（Blockchain+），通過科技構建產業(yè)信任，提升數字化協(xié)作效率，加速數據資產流通；C是指云服務（Cloud+），幫助企業(yè)邁入數字化「上云」階段，打造更強大的科技引擎。
