企業搶AI落地先機，卻碰到標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？|數位時代 BusinessNext

找工程師標？大材小用

AI專案起跑之初，有些公司一下子找不到人，會讓工程師先幫忙標註，但不到一個月，工程師大概就會想離職，光跑模型都來不及了，怎麼有空標？

而且工程師一身武藝，也不會只想做標註而已。再不久，老闆也會跳腳，因為工程師很貴，用來做標註非常浪費。

眾包平台或自行開發？必須三思後行

國外有些公司會利用Amazon Mturk等眾包平台，這類平台的標註師來自不同國家，多為家庭主婦、學生兼職，標註師彼此認知判斷不同且缺乏品管，品質較容易有落差。

此外，如何確保數據資安會是一大隱憂。若水有客戶曾經用過這類的平台，最後因為熟悉平台介面耗了不少時間，而且還需要自行開發用來描點的標註工具套件而作罷，在台灣的大企業基本上不太會考慮這個選項。

也許你會想開發自己的標註平台，但從投資報酬的觀點來看，不一定划算。除非標註的類型、數量從頭到尾都不會改變，否則從零到一建置平台，持續開發標註工具，以及後續的平台維護及優化，一樣需要投入人力和時間。

找工讀生標？勞心勞力

請少數幾位工讀生自行標註，在專案開發初期確實是個好方法。有個新創圈客戶，一開始也是用in house工讀生標註了一陣子，但在與若水合作半年後，就不再請工讀生標註。為什麼？

這位新創公司的副總對我大吐苦水：原來，標註的工作畢竟重覆性高，工讀生常常做了一陣子就嚷嚷著要請假或是不做，公司在核心業務之外，為了管標註工讀生又要加請一個主管，同時PM或工程師還要自己花很多時間檢查工讀生做的標註，另外還有辦公室空間的問題，整個算下來人事費用偏高，根本不划算；有時碰上AI新產品開發階段，或是突然專案變多，臨時根本找不到好手支援。

或許對你而言，多花點錢請工讀生標註，為了自己掌控進度一切還能忍受。但在若水的經驗觀察中，

這樣長期下來可能會讓你錯過AI專案開發中最寶貴的資源：時間

選對AI數據外包服務商，優勢在哪？

在監督式機器學習的領域，大量且優質的數據是AI應用成功的關鍵之一。當餵進模型的資料數據標註的不夠精確，機器學習模型（Machine Learning Model）的學習效果就會受到影響，也就是人們常說的「Garbage in,Garbage out」，換言之，在此之前的投資都浪費掉了。

在若水有一套品質檢測回饋制度，來確保客戶交付的數據如期如質完成，進而帶動機器學習模型的品質和成效。

每位標註師都接受過各種標註圖形的訓練、認證，參與專案前再針對該專案的標註特徵考試，以確保標註時有精確的認知和下標動作，還有QA、QC人員分批進行品質抽測。

對許多客戶來說，他們最重視若水在標註時給的原則回饋，機器學習模型需要數據訓練，但需要餵什麼樣「特徵」的數據，往往不太好定義。

之前，有位日本客戶本想讓公司內部的工程師和工讀生去標註橋上的鐵鏽，一試才發現太過耗時、且無法全面檢測標註品質，轉而找上若水幫忙。

因為有協助過建築業的經驗，同仁們馬上想到要請教建築專家，才掌握到鐵鏽的物理特色，不會把橋上的光影、污漬或顏色較深的青苔，標註成鐵鏽，讓機器誤學。

加上鐵鏽形狀太不規則，業界往往都是用「Polygon多邊形描邊標註」的方式來處理，若水AI數據處理顧問審慎評估後，決定以「Pixel－wise逐像素標註」進行數據標註，因為可以讓機器學習所需的Training Data品質更優質、精準，進而達到AI應用快速推展。

究竟數據標註該怎麼解？端看企業開發AI的速度和數量。有一個數據可以參考：我們內部算過，比起找工讀生要花的招募、薪酬（含勞健保）、主管薪資、場地、設備建置等條件來估算，找到一個經驗豐富、品質管理系統穩定的外包標註團隊，至少可以節省20％的成本。

最後，如果你正在思考外包數據標註服務，不妨參考以下4個原則：

是否能協助精準定義標註原則？
是否有品質和品管的內控流程？
是否有及時與客戶回饋的機制？
是否有可靠、穩定的資安系統？

如何處理學習數據，優化機器學習模型並擷取正確的特徵，讓團隊可以快速的產出AI，其實不是單一的執行層面議題，而是一種全面性的策略。以標註數據為例，在思考上光是「有人標就好」還不夠，企業應該思考的是：

如何在達成省時、省力、省成本下，同時藉由精準標註，推動AI落地。

責任編輯：林芳如

本文授權轉載自：若水AI Blog

隨著生成式 AI 與 AI Agent 的快速發展，企業導入 AI 應用，早已不是「要不要」的是非題，而是「如何選對解決方案」的決策題。

以 AI 客服為例，市場上雖然有眾多解決方案，但真正能夠拉開差距的，不是技術本身，而是對產業場景、服務流程與顧客需求的理解，這是決定AI 能否改善營運效率、提升顧客體驗，並創造實際商業價值的關鍵。

深耕客服領域多年的宏華國際，憑藉著長期累積的第一線服務經驗，以及對產業應用場景的深刻洞察，打造出適用多元產業的 AI 客服代理人，透過將客服經驗模組化、場景化，協助企業降低 AI 導入門檻與試錯成本，讓 AI 不只是技術工具，而是真正能快速落地、創造營運效益的虛擬助手。

有溫度的 AI 服務，成為企業競爭力的新關鍵

宏華國際資深技術顧問李宗遠指出，對企業、尤其是服務業而言，客服的價值早已不只是接聽電話或回覆訊息，而是建立顧客信任、優化服務體驗的重要平台。透過客服，企業不僅能維持對外溝通的一致性與完整性，也能延伸服務時間與服務範圍，進而即時掌握顧客需求，有效承接每一次商機。

然而，過去要打造全天候客服，企業往往需要投入大量人力與管理成本。如今，AI大幅降低了建置與維運成本，24 小時服務不再是大企業的專利。透過 AI 客服代理人，即使是資源有限的中小企業，也能在不額外增加人力的前提下，快速建立客服機制，提供更貼心、更有溫度的服務，而這也將成為未來服務業的重要競爭力。

以餐飲業為例，消費者有聚餐需求時，通常會透過網路訂位系統同時向多家餐廳預約，等到接近用餐日時，再做出最終選擇。此時，餐飲業者若能在網路訂位流程中整合 AI 客服代理人，主動提供完整且貼心的一條龍服務，例如：推薦適合餐點、提醒停車資訊、確認特殊飲食需求，甚至提前規劃包廂與慶生活動等，讓顧客到店前就有好的服務體驗，自然有機會打動顧客的心、成為最終選擇。

李宗遠認為，AI 的價值不只是提升效率，更在於協助企業打造更有溫度的服務，這不僅有助於降低臨時取消率、提升訂單轉換率與顧客黏著度，更能建立差異化競爭優勢，讓 AI 從工具真正成為企業夥伴。

AI 客服下一階段，比的不是技術，而是誰更懂服務場景

然而，AI 要打造有溫度的服務，關鍵不在於採用了哪些技術，而是 AI 能否真正理解不同產業的服務場景與顧客需求。為此，宏華將多年來服務不同產業、不同場景所累積的第一線經驗，轉化為開發 AI 客服代理人的重要基礎，讓 AI 不只是回答問題，更能理解企業的服務流程，以及客戶的情緒與潛在需求，提供更貼近人性的互動體驗。

李宗遠認為，宏華 AI 客服代理人可以為企業帶來三項價值。第一項是將原本仰賴人工處理的流程自動化。AI 客服代理人不僅能線上服務客戶，完成訂位、預約、報修等流程，還能自動執行後續作業，例如：生成維修派工單，並通知師傅前往服務。

第二項則是優化顧客體驗。AI 客服代理人以多模態 AI 作為核心，可以進行語音、文字與影像的互動，因此，顧客透過電話、LINE、社群平台、網站或實體門市等留下的互動記錄，都能整合至同一平台，避免在服務過程中產生斷點。

第三項是延長服務時間與擴大服務範圍，承接更多商機。AI 客服代理人支援國語、台語、英語 24 小時應答，無論顧客在任何時間、透過何種管道聯絡，甚至使用外語，都能獲得即時回覆。

十多年客服經驗，如何成為宏華 AI 的護城河？

當 AI 客服的技術能力逐漸成熟，真正難以複製的，不是模型，而是背後累積的服務經驗，而這正是宏華最大的競爭力。

宏華國際新事業處協理曾世忠指出，宏華國際深耕客服領域超過十年，累積全台數一數二的服務量能與顧客互動經驗。從客服、門市到到府服務，這些第一線服務經驗，不僅讓團隊更理解真實客服情境，也更熟悉不同產業的服務流程與需求，成為 AI 客服代理人得以持續優化的關鍵。

這些第一線經驗讓宏華非常清楚顧客互動過程中的各種變數，包括臨時修改需求、跳躍式提問、說話帶有情緒等。曾世忠表示，真實世界的客服互動很少按照既定腳本進行，許多AI在面對顧客突然改變想法或偏離原本的對話流程時，容易陷入重複問答或無法理解語意的困境，進而影響使用體驗。
也正因此，宏華訓練的不只是 AI 的智商（知識理解、順暢對話），更重視服務情商（情緖分析），讓 AI 能理解對話情境、顧客情緒與需求變化，可以「秒問秒答、邊聽邊想」，而非只是依照固定腳本機械式回應。

除了理解真實客服互動情境外，長期服務不同產業客戶的經驗，也讓宏華更了解各產業面臨的服務情境與需求差異，並將這些產業 Know-how 模組化，發展出餐飲、技術服務、專業服務等產品包，企業只要完成需求完成設定，便能快速導入，大幅降低建置時間與試錯成本。

「AI Agent 的價值不只是協助企業服務客戶，更將成為企業營運的重要基礎設施。」曾世忠認為，未來，AI Agent 除了協助企業回應外部客戶需求，也將進一步應用於員工服務、人資諮詢等內部場景，成為串聯企業內外部溝通的重要角色。而宏華國際也將持續投入相關技術發展，協助企業在 AI 時代建立更穩定、更具韌性的營運能力。

企業搶AI落地先機，卻碰上標註師的選擇困難症！怎麼找才有效？