「倍赛BasicFinder」获数千万元A轮融资，从数据标注延伸到中台、AI建模( 二 )_：「倍赛BasicFinder」获数千万元A轮融

如今，倍赛BasicFinder已经形成标准化产品向外输出，主要包括3大体系：

1、BasicFinder HIVE数据标注系统——从企业的任务发布开始，HIVE系统可以起到管理任务的作用，到标注人员使用过程中，HIVE则有一系列工具集用于提高人员效率。

2、BasicFinder DATA AI数据中台——标注完的数据，包括企业的其他数据，都可以集中在该平台上存储、管理。该平台有一套检索权限机制，可以用于之后的数据建模。

3、BasicFinder PLAT建模平台——利用基于Docker技术，倍赛给企业做了一个建模环境，可以私有化部署在企业内部，前面流程中标注的数据，可以选取有效的直接到该平台上训练。优化的结果，再反馈给标注平台。

从1到2，是帮企业从单一数据到全数据，整合数据中台的逻辑，再做到3，则是纵向延伸，从底层数据到上层建模的逻辑。从而，倍赛BasicFinder可以实现从数据标注到模型训练迭代的一站式服务。

杜霖表示：“通过BasicFinder PLAT模型训导平台训练出的模型可以分为两个方面进行部署，一方面应用于现实场景识别；另一方面部署为预标注模型。最终，将预标模型和现实场景收集的数据分别接入BasicFinder HIVE数据标注平台。作为数据流转的原始起点，BasicFinder HIVE在新循环中将应用之前导入的预标模型，对新补充的数据进行智能预处理，然后人工复标，以确保数据准确性。标注完成数据版本化后流入数据中台BasicFinder DATA，之后再将数据挂载至BasicFinder PLAT模型训导平台，进行模型迭代和升级。整个过程降低了数据集的版本控制、存储和传输成本，也相应地缩减了模型周期性迭代成本，所以可以促进AI项目的快速落地。”（如下图）