-XX-XX发布A2018-XX-XX实施 团 体 标 准 T/CCPITCSCXXX—2019 人工智能训练师职业能力要求 petencyrequirementsforArtificialIntelligenceTrainer (征求意见稿) 2019-XX-XX发布 2019-XX-XX实施 中国国际贸易促进委员会商业行业委员会发布 T/CCPITCSCXXX—2019 目次 目次...............................................................错误!
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前言................................................................................II1范围...............................................................................12术语和定义.........................................................................13基本条件...........................................................................24人工智能训练师等级划分.............................................................35人工智能训练师岗位要求.............................................................3
I T/CCPITCSCXXX—2019 前言 本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。
本标准由中国国际贸易促进委员会商业行业委员会提出并归口。
本标准起草单位：本标准主要起草人： II 人工智能训练师职业能力要求T/CCPITCSCXXX—2019 1范围 本标准规定了人工智能训练师的等级划分，基本条件，以及不同等级从业人员的岗位技能要求。
本标准适用于从事客服、医疗、自动驾驶等领域，应用ASR、TTS、NLU、知识图谱等人工智能技术的人工智能训练师培训与认定。
2术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。
2.1 人工智能训练师artificialintelligencetrainer（AIT）依据人工智能产品特点，结合产品落地的业务场景实际情况，在人工智能产品应用过程中，使用专业工具对人工智能产品进行配置、使用、调优、管理的人员。
2.2知识库knowledgebase一种数据库，它包括推理规则以及有关人类在某个领域的经验和专家经验的信息。
[GB/T5271.28，定义28.04.06] 2.3训练（用于人工智能）train（inartificialintelligence）有计划有步骤地通过优化手段使单元系统掌握某种技能。
有意识地使单元系统发生反应，从而改变 单元系统的能力的活动。
2.4 覆盖率coveragerate覆盖率是度量测评单元系统表现完整性的一个手段，是测评单元系统表现的一个度量。
用于单元系统能够处理或应答多少范围内的任务的评测。
2.5准确率（用于人工智能）precisionrate（inartificialintelligence）单元系统任务处理的正确程度，用来反映对单元系统的正确性解答。
2.6评测（用于人工智能）test（inartificialintelligence） 具有试验性质的测量，即测量和试验的综合。
通过使用测试集测评单元系统在任务上的表现结果。
2.7 效果（用于人工智能）performance（inartificialintelligence）
1 T/CCPITCSCXXX—2019单元系统在任务上的表现。
即任务的完成情况好坏，包含正确率、覆盖率、及与单元系统交互体验好坏的情况。
2.8算法模型algorithmmodel一组用于人工智能、神经网络或其他机器的规则或指令，以帮助它自己学习。
2.9智能产品intelligentproduct以人工智能未核心技术的能够供给市场，被人们使用和消费，并能满足人们某种需求的任何东西，包括有形的物品、无形的服务、组织、观念或它们的组合。
2.10训练工具trainingtool有计划有步骤地通过优化手段使单元系统掌握某种技能所使用的工具。
2.11数据回流datarecycle回收人工智能系统完成任务后的日志数据。
2.12错误结果（用于人工智能）badcase（inartificialintelligence）单元系统完成任务结果为错误的情况。
2.13意图识别intentrecognition识别语言或信号的真实意图，将意图进行分类并进行意图属性抽取。
2.14智能解决率resolverate衡量人工智能单元系统任务的解决能力的指标。
2.15业务知识professionalknowledge某一专业领域，如客服、驾驶、医疗、教育、法律等领域基本及相关专业知识。
2.16知识图谱KnowledgeGraph显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
3基本条件
2 T/CCPITCSCXXX—2019 3.1职业道德要求人工智能训练师的职业道德应包括但不限于以下要求：——诚实公正，严谨求是；——遵章守法、恪尽职守；——尊重商业伦理，保守商业秘密。
3.2基本素质要求人工智能训练师的基本素质应包括但不限于以下要求：——具备需应用人工智能技术的相关领域专业知识，如客服、教育、医疗等相关领域；——具备良好的学习能力、沟通与判断能力；——具备电脑操作以及相关工具使用能力。
3.3基础知识要求人工智能训练师应了解和掌握人工智能技术的基本概念以及人工智能产品相关的业务专业知识。
4人工智能训练师等级划分 人工智能训练师根据智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练四个维度划分为L5-L1五个等级，技能要求依次递进，L1级人工智能训练师为最高级别，高级别人员应满足低级别人员的要求。
不同级别人工智能训训练师的基本要求如下：——L5级人工智能训练师需具备高职及以上学历，无从业时间要求；——L4级人工智能训练师需具备高职及以上学历，且要求相关领域从业时间大于一年；——L3级人工智能训练师需具备大专及以上学历，且要求相关领域从业时间大于三年；——L2级人工智能训练师需具备大专及以上学历，且要求相关领域从业时间大于五年；——L1级人工智能训练师需具备大专及以上学历，且要求相关领域从业时间大于八年。
对人工智能训练师实际从业人员，若具备高于等级要求的学历，可减免一年从业时间要求。
5人工智能训练师岗位要求 5.1L5级人工智能训练师岗位5.1.1智能产品应用 能够在指导下进行智能产品功能的开启和简单使用。
5.1.2业务理解 业务理解应满足以下要求：——能够采集人工智能技术所需的业务领域数据，为人工智能产品提供生产资料；——能够结合人工智能技术的要求对业务数据整理、汇总并对生产日志进行分类；——能够进行处理后业务数据的统计，为优化人工智能产品提供数据依据；——能够使用Excel等统计工具。
5.1.3智能训练
3 T/CCPITCSCXXX—2019 智能训练方面应满足以下要求：——能够熟练掌握数据特征定义，并将共性特征定义归类整理为生产资料供机器学习；——能够运用工具按照特征定义完成定量的数据清洗和标注任务。
5.2L4级人工智能训练师岗位 5.2.1智能产品应用 能够为智能产品维护所需知识、数据，并为智能产品找到合适的应用场景。
5.2.2数据分析 数据分析应满足以下要求：——能够熟练掌握智能应用数据指标定义；——能够理解已有的数据报表，使用Excel、SPSS、SAS等分析工具得出的分析结论；——能够对优化建议进行操作执行，达成优化目标。
5.2.3业务理解 业务理解应满足以下要求：——能够分析预处理后的业务数据/信息，明确业务目标与人工智能产品技术指标的内在联系；——能够结合人工智能技术的要求对处理后的数据进行质检，保障数据质量符合人工智能产品要 求；——能够结合人工智能技术的要求，整理业务数据采集与处理的规则文档；——能够结合业务数据采集与处理的流程和结果，提出效果优化建议。
5.2.4智能训练 智能训练方面应满足以下要求：——能够运用工具，分析业务数据/信息内在的关联，依据关联信息提出优化方案；——能够运用工具，对业务数据/信息进行基础分析和分类；——能够运用工具，分析算法中错误结果产生的原因；——能够运用工具，对算法的错误结果进行纠正。
5.3L3级人工智能训练师岗位 5.3.1智能产品应用 智能产品应用应满足以下要求：——能针对复杂业务数据或特殊数据，针对预期要解决的问题设计最优的智能解决方案；——能在实际运营和分析过程中，将方法论沉淀下来并固化形成书面的产品需求，输出简单的工 具需求文档；——能够基于业务理解，通过数据分析，找到人工和智能交互最优的方式，且设计流程和应用。
5.3.2数据分析 数据分析应满足以下要求：——能够对基础AI运营数据进行统计分析，生成报表；——能够根据不同运营目标，对数据分析结论输出改善建议并进行改进。

4 T/CCPITCSCXXX—2019 5.3.3业务理解 业务理解应满足以下要求：——能够结合业务知识，找出业务流程中的痛点，并结合人工智能技术设计业务模块优化方案；——能够结合人工智能技术要求和业务特征，设计整套业务数据采集、处理、质检流程；——能够深入分析业务数据采集、处理、质检流程，输出工作效率优化方法论。
5.3.4智能训练 智能训练方面应满足以下要求：——能够构建知识图谱；——能够根据日常工作流程，提出智能训练工具的优化需求并推动实现。
5.4L2级人工智能训练师岗位 5.4.1智能产品应用 智能产品应用应满足以下要求：——能够在某一业务领域跨多个业务职能，能设计并应用多个智能产品协同作业的方案，解决业 务问题；——能够将解决方案转化成产品功能需求，且呈现设计方案；——能够基于某一业务领域情况，创新设计新的全链路智能应用流程。
5.4.2数据分析 数据分析应满足以下要求：——能够熟练运用各种数据工具和分析方法；——能够跨多产品建立业务的体系化数据分析方法论；——能够快速独立发现某一业务领域中的问题的关键点或机会点；——能够在项目中通过数据分析结果推进项目产生突破性进展。
5.4.3业务理解 业务理解应满足以下要求：——能够掌握基本行业业务知识内容，核心业务流程；——能综合业务流程、大类及重难点，构建合理的业务数据运营管理框架；——能够充分理解所负责及其关联的业务；——能够业务中挖掘潜在机会点及隐藏价值，根据目标产出对应的策略和抓手，实现业务目标；——能够管理人工智能训练师团队。
5.4.4智能训练 智能训练方面应满足以下要求：——能够结合业务特征，构建5000例以上高质量特征数据集用于算法训练，并成为算法的核心竞 争力；——能够结合业务特征，构建1000例以上高质量特征数据集用于算法测试，并作为算法上线前的 质量保障；——能够结合算法模型的训练，推动该算法训练平台优化，且能针对算法模型进行分享并有一定 的影响力。

5 T/CCPITCSCXXX—20195.5L1级人工智能训练师岗位5.5.1智能产品应用 智能产品应用应满足以下要求：——能够对跨业务领域多个智能产品结合的复杂项目进行解决方案设计；——能够对不同业务领域和智能领域有深入了解，对未来发展有前瞻性；——能够将方法论沉淀，应用到智能算法或者知识体系中，并给业务带来变革；——能够独立统筹并推动项目进行，推动产品的一系列运营及知识库建设。
5.5.2数据分析数据分析应满足以下要求：——能够对复杂业务场景和跨业务单元场景的深入理解；——能够搭建业务分析框架，为所负责业务线的业务提出具有较有前瞻性的业务发展规划建议。
5.5.3业务理解业务理解应满足以下要求：——能够利用人工智能技术，对现有业务流程重构，提高业务在行业领域竞争力；——能够结合先进的人工智能技术，在业务流程中发现创新点，整合、推动行业领域的创新；——能够结合人工智能技术，前瞻性的洞察行业业务战略方案；——能够整合跨行业资源进行战略落地；——能够组建和管理10人以上的人工智能训练师团队。
5.5.4智能训练智能训练方面应满足以下要求：——能够根据对算法的前瞻性，制定智能训练平台的整体产品能力矩阵；——能够根据对算法的前瞻性，制定智能训练平台的整体迭代优化节奏；——结合不同的算法模型和业务目标，制定智能训练的指标标准；——能够制定训练集，测试集的标准。
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