目前在文本、图像、音频等标注领域，“小而美”的专业化的标注工具并不少。但大型企业内部往往会同时推进多个场景，且标注工作涉及的部门、地域往往较多，“小而美”的工具通常缺少较为完善的任务分配及统计能力，并且在标注工作质检功能方面也较为欠缺。同时，各个项目组如果各自使用不同产品，也较难统筹及检核整体的标注工作进度及质量，亟需打造平台级的数据标注工具，以此满足多样化场景的企业级标注工作。开展四川数据标注质量评估，抽样核验标注内容的准确性；对标注人员进行必要培训，提升尊法守法意识，监督指导标注人员规范开展标注工作。”这需要数据标注工作尽快形成科学合理、严谨可控的管理模式，保障标注规则的清晰可检查，但这在较多人工经验介入的“训练式标注”中实现较难。同时，这也需要尽快推进数据伦理等研究，形成相关领域词库对训练数据进行严格检查。随着人工智能技术的不断发展和深入应用，数据标注的重要性将愈加彰显。如何为模型提供高精度和高质量的标注数据，将成为技术在具体场景落地的关键。按照规范化流程开展数据标注工作，制定明确的标注、质检、审核规则，构建高效数据标注体系，组建高效成熟的标注团队，将有效加快人工智能的落地速度，为业务数字化转型打好数据基础。