隨著零售現場數據的指數級增長，人工智能算法準確率和算力資源提升，以及零售數據獲取能力和應用價值挖掘的提升，AI在零售業鏈條的多場景、多環節起到了降低成本、提升效率的關鍵作用。
零售業是典型的勞動力密集型行業，在銷售、供應鏈、運營等環節都需要大量的人力資源。近年來我國勞動力市場規模正在收縮，零售業也面臨用工短缺。同時，零售行業從業人員勞動效率從2018年開始也逐年下跌。AI技術與零售產業的融合或是零售業的發展良方之一，助力從業人員提高效率、節省人工成本支出。
AI技術對零售業的革新價值不止于此，同時也促進“人貨場”的結構優化，并挖掘出在銷售代表行為、貨架陳列、品類管理、門店運營等環節中蘊含著大量未被數字化采集、處理或分析的“寶藏”數據。
以圖片合規檢查環節為例，AI可以使之變得更加智能、高效。消費品企業面對圖片合規檢查的難點總是驚人的相似：
﹒收集到數以百萬計的圖片，對于審核團隊而言是巨大的工作量；
﹒圖片質量參差不齊，且真實性有待考證；
﹒大量圖片需要很長的審核期，有不能按時核銷的風險。
人力有窮盡，不僅效率低下，且容易出現疏忽錯漏。而借助Trax十年深耕零售業的專業AI數據處理能力和服務團隊，為消費品企業量身打造智能化圖片合規檢查解決方案，一切問題就迎刃而解了。
Trax智能化圖片合規檢查解決方案，通過AI圖像識別，利用復雜場景的自動化識別和數據處理技術，對原始圖片庫邏輯分類和分組處理將零售場景科學分類，降低比對數量級提高比對效率，再經由AI引擎云端檢測，即可快速、輕松從4種可疑的圖片中檢測出特定的特征，找出真相，大大提升核查效率，最終展現詳細數據報告，得到更客觀的合規檢查結果。涉及：
﹒翻拍圖片檢測
﹒相似圖片檢測
﹒重復圖片檢測
﹒擺拍圖片檢測
采用先AI進行一級篩查，后人工完成二級審核，確保數據真實可用，按時核銷。為消費品企業有效提升核查效率，面對圖片質量與真實性問題不再盲目，從而降低因數據誤差而導致的決策風險和無效成本支出，為其獲得真實可靠的門店數據保駕護航。
