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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