旺旺上不去随着AI商业化进程的加快，更具前瞻性的海量数据集产品和高度定制化服务成为了AI基础数据服务行业的主要服务形式。这对数据服务供应商的数据交付能力提出了新的要求。

　　目前，数据标注行业主流的业务进行方式主要有三种：供应商转包模式、众包模式、自建团队模式。

　　转包模式的运作方式是数据供应商接到项目后，将项目分发给合作的供应商来进行项目的执行。

　　2. 成本可控，现金压力小。转包的结算方式都是以实际数据交付量来计算，支出成本比例较小，且无需承担标注团队工资，现金压力很小。

　　1. 数据质量问题。转包模式下，数据标注质量的高低主要由供应商决定，如果供应商在管理培训上存在问题，那么将很难保证数据集的质量;

　　2. 工期无法保证。数据标注行业具有从业人员高流动性的特点，供应商容易出现缺人的情况导致项目的延期。

　　1.质量难以把控。众包模式下，标注员的整体素质难以把控，很容易出现各种质量问题;

　　3.工期难以保证。个人参与到项目中，很难统一有效管理，工作时间也很难统一，项目延期情况严重。

　　自建标注团队是数据服务商建立专属的数据标注团队，统一进行管理，由自建团队完成所有标注任务的一种模式。

　　1.数据质量高。自建标注团队在内部培训管理方面有着得天独厚的优势，且不存在中间商，需求转达更为明确，数据质量有保证;

　　2.标注效率高。自建团队内部人员稳定，组织架构明确，可以高效的完成既定任务。

　　目前数据标注行业常见的项目运行方式主要以转包模式和众包模式为主，绝大部分数据服务商并没有将自建标注团队列到发展规划之内。

　　然而转包模式与众包模式在数据质量以及标注效率上存在很大问题，尤其在AI大规模商业化应用的大背景下，较低质量的数据集以及较低的标注效率已经严重拖累了AI行业的发展，成为了行业发展的绊脚石。

　　与这两种方式相比，自建标注团队显然可以更好的满足AI大规模商业化应用的实际需求。通过统一培训与管理，并在内部建立有效的多层级质量管理体系，不仅可以有效提高标注数据集的质量，还可以大幅提升自身数据服务交付能力。

　　随着上一轮AI创业热潮的平息，需求方市场由粗犷向精细化过渡，项目要求提高、利润压缩、管理成本上升等问题迫使了一众中小型数据服务商提前离场，在未来一到两年内行业将再次迎来洗牌。

　　这对于品牌数据服务商的生产力、精细化管理能力、利润把控能力等都带来了巨大的考验，通过自建标注团队提升自身在质量与效率方面的优势，提前布局建立行业深度壁垒，是一众品牌数据服务商需要着重关注并抢占的下一个战略高地。