數據打標標準化：重構AI營銷的“燃料”生產線

當下，多模態數據的融合應用正在重塑營銷商業模式。IDC報告顯示，當前92.9%數據都為非結構化形態。隨著消費者行為場景的碎片化和媒介形態的多元化，單一模態數據已無法滿足營銷精準洞察的需求，需要處理文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據，并轉化為可執行的商業智慧。

數據是AI的“燃料”，如果將未經標準化處理的原始數據比作低質“原油”，那么經過標準化標注的數據就是可以被運用于營銷的“精煉燃料”。然而，當前數據打標往往存在標準不一、質量波動、效率低下、成本高企、缺乏體系等現狀，阻礙著企業充分利用數據展開高效營銷。

Gartner最新發布的2025年數據與分析（D&A）趨勢報告顯示，數據與分析正從專業領域走向企業核心，并將“元數據管理解決方案”和“多模態數據編織”列為企業破局的重要趨勢。Gartner研究副總裁孫鑫（Julian Sun）表示：“數據產品的普及化要求企業以更高效、更智能的方式重構數據價值鏈。”企業通過整合各種類型的元數據，能夠實現數據目錄、數據脈絡和AI用例。此外，通過建立強大的元數據管理實踐，數據編織為企業提供的洞察和自動化可滿足編排需求、通過數據運維（DataOps）實現更卓越的運營。

為了更好地將多模態數據應用于營銷，企業營銷可借助人工智能技術實現標準化數據標注，構建一條自動化、高質、可追溯的營銷“燃料”生產線。

慧科訊業獨有的一體化人工智能架構，通過技術閉環，可將多模態數據轉化為戰略性、可操作的商業洞察。從數據識別創建、知識圖譜建立處理、分析與洞察、任務執行與保障四大層面，慧科訊業獨有的一體化AI Agent可針對整個業務流程全程把控，充分提效。

傳統AI往往只優化業務鏈條中的單個環節，如數據撈取、數據打標處理、業務模型等實施單點突破。如果額外增加維度，還需要工程師對模型進行重新訓練。因此，傳統的AI落地應用時，單點突破的方式可能會忽略端到端的效果以及不同環節的聯動問題。

慧科訊業一體化AI Agent從數據識別創建、知識圖譜建立處理、分析與洞察、任務執行與保障四大層面，針對整個業務流程全程把控，充分提效。

傳統AI數據處理的輸出是一客一議的客戶定制的打標方案。面對同一批網媒數據和社媒數據，會根據不同的客戶的打標要求和標準分別處理，數據價值的挖掘有限。

基于慧科訊業累積27年豐富客戶服務經驗，慧科訊業一體化AI結合積累的數據處理案例，將過往的數據處理沉淀至行業知識圖譜（VKG）。后續承接新項目時，不再“平地起高樓”，而是“站在巨人肩上”。

行業Know-how加持的數據處理精準度及效率均得到極大提升，并已在過往慧科訊業服務茶飲、汽車、電子、母嬰、美妝等眾多行業客戶實戰中得到了印證。

傳統數據流分步調用不同模型，容易出現模型效果錯誤累積等問題。Wisers一體化Agentic Workflow的全流程打標，實現端到端的數據打標，從整體把控數據到洞察到效果。通過“多模態數據智能引擎 + Agent驅動的自動化工作流”，慧科訊業一體化AI架構幫助企業理解并拆解復雜的商業分析需求，在速度、深度與可信度上重構商業洞察的生成邏輯。

慧科訊業一體化AI架構立足于慧科訊業自研媒介大數據挖掘分析模型(Wisers Industry LLM)，其效果及效率方面在業界遙遙領先。其準確率高，可對標Deepseek R1 Level，同為行業最高水平；同時性能優勢顯著，反應更加敏捷，處理每個調用平均時長僅為通用LLM的1/20。使用者只需通過與慧科訊業一體化AI Agent對話，即可基于預設分析場景及歷史查詢結果，通過AI生成品牌表現總覽報告，將數小時工作縮短至一問一答間。

從業務側需求出發，慧科訊業一體化AI Agent可實現從底層數據到上層業務應用的全流程閉環。通過多Agent工作流支持的多個自有平臺，將海量行業信息轉化為結構化情報與前瞻性洞察，輔助企業關鍵決策。慧科訊業一體化AI Agent多層級架構的操作系統平臺，可洞察億萬消費者聲音，讓消費者真實聲音成為產品創新、品牌營銷與戰略決策的基石，幫助企業實現真正的數據驅動。