纵观商品化场景，人工智能逐渐从“高大上”走向“平民化”，越来越多的领域应用到AI技术。例如金融、安防、交通、教育以及医疗等领域。基于现实情况，国内企业算法架构和算力研发能力还有很大提升空间，其水平状态处于阶段性成熟，所以，国内企业在人工智能方向的创新多集中在场景应用层面。在算法架构和算力跃升至更高水平的过渡期，商品市场对AI产品的精准要求却在不断提高，海量数据作为AI产业支撑的局面还将继续，甚至发挥更大作用，这也无疑在考验国内数据服务商的数据生产能力。

众所众知，AI学习与推理所需数据是指通过标记后的结构化数据。数据服务商提供将原始非结构化数据，转换成结构化数据，交付给企业。目前仍然有部分观点认为数据服务商是劳动密集型企业，这要归咎于在数据标注行繁荣之初，国内数据服务商多见缺乏技术研发实力的小作坊式团队。他们确实主要依托于人力，而且呈零散式分布，覆盖面积广阔，所以被大概率看到并报道。但伴随着行业的发展，以技术驱动为主的数据标注公司在行业中崛起，如倍赛BasicFinder。

倍赛BasicFinder的创始团队部分成员来源于CMU、纽约大学、上海交大等院校的技术科班出身。在成立倍赛BasicFinder之初，团队便致力于通过技术加持，提升结构化数据的处理效率，降低资源产出成本。同时，倍赛BasicFinder的团队认为在AI数据服务商这条赛道上，谁能够帮助科技公司建立海量数据资源池和部署生产基础设施生态，谁才能真正建立起竞争壁垒。正如现在很多企业，通过应用倍赛的技术软件，在做数据结构化处理、管理数据集以及开发、训练模型等。

倍赛BasicFinder这样的技术驱动型数据服务商也有自己的数据标注团队，倍赛保留双线业务。首先，保留标注业务可以实时了解数据样本的变化，以及更多样的标注需求，从而根据实践和反馈，持续优化倍赛的技术产品，磨刀不误砍柴工。同时，技术永远无法取代人，技术只是辅助人力更高效完成任务。例如BasicFinder SaaS平台对一些成熟的场景，可以使用加速标注工具进行结构化处理，用户只需在之后进行校验和修改，对数据的质量把关。

从倍赛BasicFinder服务过的数百家企业来看，越来越多的科技企业也开始对数据服务商进行细分，尤其广大中小企业的选择趋向更清楚，他们在人工智能的研发投入有限，但总体体量却十分庞大，可以观察到他们正在选择技术驱动型数据服务商，以获得成本更低的服务和基础设施。例如，倍赛BasicFinder最早期的客户是科大讯飞、商汤等典型AI公司，之后是京东、腾讯等互联网公司，第三代用户是各领域的巨头企业如招行、上汽、新希望等，最新客户群就是各行各业的广大中小企业。

中国是数据产出大国，国内企业在当前竞争环境下可以充分利用数据资源优势，而像倍赛BasicFinder这样的国内数据服务商，正在努力通过技术研发进一步提升结构化数据的生产效率，为追求“数智化”转型的企业输出更多价值。