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Trax智能化图片合规检查解决方案让图片查重更高效

摘要: 随着零售现场数据的指数级增长,人工智能算法准确率和算力资源提升,以及零售数据获取能力和应用价值挖掘的提升,AI在零售业链条的多场景、多环节起到了降低成本、提升效率的关键作用。 零售业是典型的劳动力密集型

随着零售现场数据的指数级增长,人工智能算法准确率和算力资源提升,以及零售数据获取能力和应用价值挖掘的提升,AI在零售业链条的多场景、多环节起到了降低成本、提升效率的关键作用。

零售业是典型的劳动力密集型行业,在销售、供应链、运营等环节都需要大量的人力资源。近年来我国劳动力市场规模正在收缩,零售业也面临用工短缺。同时,零售行业从业人员劳动效率从2018年开始也逐年下跌。AI技术与零售产业的融合或是零售业的发展良方之一,助力从业人员提高效率、节省人工成本支出。

AI技术对零售业的革新价值不止于此,同时也促进“人货场”的结构优化,并挖掘出在销售代表行为、货架陈列、品类管理、门店运营等环节中蕴含着大量未被数字化采集、处理或分析的“宝藏”数据。

以图片合规检查环节为例,AI可以使之变得更加智能、高效。消费品企业面对图片合规检查的难点总是惊人的相似:

﹒收集到数以百万计的图片,对于审核团队而言是巨大的工作量;

﹒图片质量参差不齐,且真实性有待考证;

﹒大量图片需要很长的审核期,有不能按时核销的风险。

人力有穷尽,不仅效率低下,且容易出现疏忽错漏。而借助Trax十年深耕零售业的专业AI数据处理能力和服务团队,为消费品企业量身打造智能化图片合规检查解决方案,一切问题就迎刃而解了。

Trax智能化图片合规检查解决方案,通过AI图像识别,利用复杂场景的自动化识别和数据处理技术,对原始图片库逻辑分类和分组处理将零售场景科学分类,降低比对数量级提高比对效率,再经由AI引擎云端检测,即可快速、轻松从4种可疑的图片中检测出特定的特征,找出真相,大大提升核查效率,最终展现详细数据报告,得到更客观的合规检查结果。涉及:

﹒翻拍图片检测

﹒相似图片检测

﹒重复图片检测

﹒摆拍图片检测

采用先AI进行一级筛查,后人工完成二级审核,确保数据真实可用,按时核销。为消费品企业有效提升核查效率,面对图片质量与真实性问题不再盲目,从而降低因数据误差而导致的决策风险和无效成本支出,为其获得真实可靠的门店数据保驾护航。


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本文作者
2022-4-6 15:40
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