從原始數據到智慧洞察
人工智慧資料標註能將複雜的非結構化資料集轉化為機器學習與自動化所需的模型就緒輸入。高品質標註可確保模型訓練各階段的準確性、速度與可靠性。
Sourcefit 透過結構化工作流程、明確的品質目標及完整的專案可視性Sourcefit 可擴展的數據運營體系。我們的團隊能適應您的平台、分類體系及準確性目標，確保隨著數據量增長，資料準備工作始終保持一致性。
可靠且透明的數據標註支援
我們提供靈活的數據標註支援服務，規模可從單一專家擴展至完整專案團隊。透過結構化的入職流程、清晰的標註指南及可量化的品質檢核，確保作業的精準度、產能與可靠性。客戶成功經理與帳戶監管機制，使營運保持一致性並實現績效可視化。
我們安全的交付中心與嚴謹的流程，能有效保護客戶資料與智慧財產權。憑藉 17 年的外包經驗，以及分別位於菲律賓、南非、多明尼加共和國和馬達加斯加的團隊，Sourcefit 提供可擴展、具成本效益且廣受全球信賴的資料標註服務。
我們提供的AI數據標註服務
圖像與影片標註
基於視覺的人工智慧與自動化應用之物件分類、標記與分割
文本與自然語言處理標註
實體標註、意圖識別與內容標記，應用於自然語言處理與大型語言模型訓練
音訊與語音轉錄
音訊分割與轉錄服務，支援語音轉文字及對話式人工智慧開發
感測器與光達數據處理
機器人與移動性專案的3D點雲標註與空間映射
品質保證與驗證
分層審查流程，用以衡量準確性、一致性與完整性
工作流程管理與報告
結構化報告與績效追蹤，確保透明度與順暢溝通
AI 創新（2026 年）及人力資源創新（2025 年）類別的史蒂維金獎得主
企業為何選擇Sourcefit 資料標註
經實證的營運經驗
17 年來，一直為全球客戶提供數據、技術及客戶營運方面的支援。
靈活且透明的交付模式
成本加成結構，無需設定費用且具備完整專案可視性。
結構化品質保證
多層級品質保證機制確保跨資料集的準確性與一致性。
安全且合規的作業
經認證的設施與嚴格的數據治理標準，確保敏感數據的安全處理。
可擴展、工具中立的支援
團隊橫跨客戶平台運作，適應現有工具、分類體系及報告格式。
人工智慧數據標註外包定價
每位全職員工的月費（居家辦公）。在辦公室工作的員工每月另加 100 美元。
| 職位要求 | 外包 |
|---|---|
條目
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$1,000 |
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中
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$1,355 |
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資深
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$1,710 |
費率包含哪些項目。上述所有費率均為全包式。其中包含員工的薪資與法定福利（按成本轉嫁並於您的發票中逐項列明），以及我們收取的 395 美元固定管理費。此費用涵蓋合法僱用及當地人力資源團隊、招募服務、配備雙螢幕與耳麥的 i5 電腦、全年無休的 IT 支援與安全託管網路、安全認證與保險、培訓與品質管控、客戶成功管理，以及Knit 勞動力平台。 我們不收取任何設定費、招募費、工作站費、離職費或團隊轉移費。若工作性質適合，亦可採用基於產出的計價方式，該方案同樣基於透明的框架，並會明確顯示單價計算方式。
相較之下，在美國聘用的資料標註員，年基本薪資（不含福利）介於 40,000 至 65,000 美元之間。
費率由執行長安迪·沙赫特爾（Andy Schachtel）於 2026 年 11 月進行審核
常見問題
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AI 資料標註外包的費用是多少？
Sourcefit該公司的 AI 數據標註費率為：每名在家工作的全職員工，入門級每月 1,000 美元、中級每月 1,355 美元、資深標註員每月 1,710 美元。在辦公室工作的員工每月另加 100 美元。各費率均為全包價：包含按成本計算的薪資與福利，以及 395 美元的管理費。 我們不收取任何設定費、招募費或終止服務費。若工作性質適合，亦可採用以產出為基礎的定價模式，該模式同樣基於透明的框架：我們會展示單價的計算方式，讓您確切了解所支付的費用對應哪些服務內容。
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管理費是否會在此費率之上另行加收？
不。這筆費用已包含在本頁面的每項費率以及每份報價中。1,000 美元的費率約等於 605 美元的薪資與福利成本，加上 395 美元的手續費。您絕不會看到這筆費用被額外加在報價的費率上。
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月費包含哪些項目？
合法僱用及符合當地法規（由在地人力資源團隊負責）、人才招募、配備雙螢幕與耳麥的 i5 電腦、全年無休的 IT 服務台、安全的託管網路、我們的安全認證與保險、培訓與品質管理、客戶成功管理，以及Knit 勞動力平台。對於辦公室職員，此方案還涵蓋辦公座位、辦公室網路及水電費。
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Sourcefit 能多快組建一支 AI 資料標註團隊？
大多數人工智慧資料標註職位的招募、面試及入職流程通常在兩至四週內完成。至於醫療或法律等領域的專業標註員，所需時間可能會較長。您將負責面試並挑選標註員。
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誰負責團隊的日常管理工作？
這取決於您的選擇。多數客戶會直接管理團隊：標註人員向您的經理彙報，並在您的流程與工具框架內工作，而Sourcefit 則在幕後負責處理僱傭、人力資源、設備、資訊科技及品質支援等事宜。若您不希望參與日常管理，我們的「Sightline」模式將建立一支自主運作的團隊，該團隊由專屬的Sourcefit 團隊負責人及品質管控層級負責，依據約定的服務水準協議（SLA）交付成果，同時仍直接向您彙報，並以您的關鍵績效指標（KPI）為準，而非我們的指標。「Sightline」服務將另行報價。
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該團隊能否在我們現有的系統內運作？
是的。標註人員會依照您的存取規則，在您的標註平台和處理流程（例如 Label Studio、CVAT、Labelbox、SageMaker Ground Truth 或您自有的工具）中進行作業。您將保留每個帳戶的所有權，且當有人離職當日，其存取權限即會被撤銷。
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將 AI 資料標註工作外包是否安全？
Sourcefit 直接持有 ISO 27001:2022 及 ISO 27701 認證，已通過 PCI DSS 驗證，具備 SOC 2 報告，並在必要時簽署 HIPAA 業務合作夥伴協議，其資料處理作業亦符合 GDPR 規範。居家辦公的員工透過 VPN 使用公司管理的電腦進行工作，相關流量均經由 Cloudflare 路由。
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如果我們想將團隊納入公司內部，會發生什麼情況？
這支團隊歸您所有。如果您決定將他們轉移至您自己的實體，或帶走他們，他們便會隨您而去。無需支付轉會費、買斷費或轉換費。
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資料標註的計費方式為何：按小時、按標籤，還是按專職標註員計費？
Sourcefit該公司的標準模式是聘請專職標註員，採用固定月費制，其中薪資按實際成本計價，管理費則另行列示；一旦將返工成本及平台佣金計算在內，其總成本遠低於按標籤計費的平台定價。針對定義明確且工作量龐大的專案，亦提供按標籤或按任務計費的產出導向定價方案，此方案建基於透明的框架，並會明確顯示計算方式，讓您清楚了解單價的構成依據。
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什麼因素會影響標註成本？
資料類型（3D 點雲和像素分割的費用高於影像標註）、任務複雜度、所需專業知識（醫療或法律領域的標註員薪資高於通才）、每項任務需多名標註員才能達標的準確度要求，以及對遭拒批次進行的返工。工具授權通常由您自行負擔。管理費對每位標註員而言均相同；薪資部分則反映了差異。
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專職標註團隊，還是群眾外包平台？
群眾外包平台雖能提供最低的單位成本，但因人員流動頻繁，品質參差不齊；而共識檢查則無法融入領域知識。專屬團隊會依據您的指引接受培訓，並持續進行校準，在安全的設施中工作，且能減少返工次數。許多客戶會將簡單的大量工作交由群眾外包處理，而凡是涉及模型品質的任務，則交由專屬團隊負責。
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標籤作業該由內部處理、外包，還是兩者兼顧？
將指引的制定權、邊緣案例的決策以及最終的品質保證工作保留在內部；大量工作則外包。規模較小且高度敏感的資料集可保留在內部處理。專責團隊模式能讓您同時掌控這兩方面，因為標註人員是您的員工，且使用的是貴公司的工具。
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您是如何衡量標籤準確度的？
以您擁有的黃金標準為基準，評估標註者間的一致性、經審核樣本的精準度與召回率、返工率，以及指南變更的套用速度。品質保證（QA）採多階段流程：獨立標註、裁決，以及在任務需要時進行專家審查，而非僅靠多數決。您應以自身的黃金標準進行審核，而非僅憑信任接受我們的數據。
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我們能否先利用自己的數據進行一次付費試行？
是的。透過基於實際數據的試行測試——包含簡單、困難及壓力測試情境——可在團隊進行規模擴展之前，確立準確度的基準以及吞吐量的假設。
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貴公司的標註員具備哪些領域專業知識？
我們根據任務需求進行招募：招募負責標籤與轉錄工作的通才，以及具備相關專業資格、可處理醫療、法律、金融、地理空間或音訊工作的標註員。您可查看候選人的個人檔案，並讓他們根據您的分類體系進行測試，再做決定。
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您能使用我們的工具，並依照我們的格式交付成果嗎？
是的。標註人員會在您的平台和分類體系（Label Studio、CVAT、Labelbox、SageMaker Ground Truth 或您自有的工具）內進行作業，並提供符合標準的匯出檔案（例如 JSON 或 COCO），其中包含標註人員層級的元資料。無需進行工具遷移。
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您如何保護專屬的訓練資料、個人識別資訊（PII）及個人健康資訊（PHI）？
僅限基於角色的系統存取權限、透過 VPN 存取公司管理的電腦、符合 ISO 27001:2022 及 ISO 27701 規範的管控措施、符合 GDPR 規範的資料處理方式、針對 PHI 簽訂的 HIPAA 業務合作夥伴協議，以及合約中載明的資料刪除與移轉條款。資料絕不會離開您的環境。
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團隊能否在需求激增時將規模擴大 5 倍或 10 倍，然後再縮減規模？
是的。新加入的標註員在投入生產前，都會依據相同的黃金標本集進行校準，因此即使團隊規模擴大，一致性仍能維持；而且由於沒有鎖定機制，您可隨時縮減規模而不會造成任何負面影響。
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有了自動標註和合成數據，我們還需要人工標註員嗎？
是的，這正是循環的環節。模型負責預先標註，人類則負責驗證、修正與裁決；無監督的人工智慧標註會產生系統性錯誤，而這些錯誤只有人類才能察覺。市場需求正從簡單的標籤標註，轉向需要大量判斷的工作：邊界案例、評估集與偏好資料。我們的團隊會在您的工具中，透過人工智慧輔助處理這些待辦事項。