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 地堆面积目测估算,数据不准还费时费力?

陈列规则越来越复杂,传统方式难以执行?


别担心,勤策AI Agent全新升级,用大模型能力破解这些难题!


虽然勤策AI已支持陈列识别和地堆测量,但这次调用AI Agent引擎,让这两个功能实现了质的飞跃。


 

01

 

陈列规则Agent

大模型加持,复杂规则轻松定义


传统的陈列识别只能解决“有没有”的问题,而现在,我们能解决“好不好”、“合规与否”的复杂判断。


  • 大模型理解复杂规则,告别死板判断

无论是“黄金位置占比不低于30%”,还是“主推品必须集中陈列”,甚至是“竞品相邻限制”等复杂逻辑,大模型都能准确理解和执行。


  • 灵活定义评分标准,适配企业个性化需求

企业可在Web端用自然语言定义规则,无需技术人员介入,真正实现“业务人员懂什么,系统就能判断什么”。


  • 评分过程透明可信,提升终端执行力

不仅给出总分,还清晰展示得分点和改进建议,让业务员心服口服,主动改进陈列质量。


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从此,再复杂的陈列标准,也能“拍照即评判”!


 

02

 

地堆面积识别Agent

精准识别,实施成本大幅降低


传统的地堆面积测量需要维护海量SKU的长宽高数据,实施成本高、维护难度大。现在,我们彻底改变了这种方式!


  • 直接识别地堆整体,无需SKU基础数据跳过繁琐的SKU识别环节,直接对地堆整体进行识别测量,准确输出占地面积数据。

  • 无需训练SKU模型,实施效率大幅提升省去了收集SKU尺寸、训练识别模型的漫长过程,企业可快速上线使用,立即见效。

  • 适应各种地堆形态,精准可靠无论何种地堆,AI都能准确识别边界,计算真实占地面积。


地堆投入产出计算,从此有了精准的数据基础!


 

03

 

为什么选择勤策AI Agent方案?


与传统图像识别相比,勤策AI Agent带来的不仅是识别精度提升,更是业务适应性的革命:


规则可灵活调整:市场策略变化时,规则随时可调,无需重新训练模型

理解复杂逻辑:大模型的推理能力让复杂业务规则得以实现

实施成本极低:无需维护SKU库,无需频繁模型训练

自主学习进化:随着使用数据积累,识别精度和规则理解能力持续提升


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04

 

如何快速get新成员?


两大Agent均在勤策AI Agent平台中提供:

 




陈列规则Agent:进入“智能体-陈列规则智能判断”,用自然语言定义你的业务规则


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地堆面积识别Agent:在“智能体-地堆面积识别”中直接启用,无需任何预处理


无需代码基础,业务人员即可配置;无需等待排期,立即投入使用!


 

05

 

不只是工具,是智能化的基础设施


勤策AI Agent平台,正在重新定义快消企业的线下业务管理方式。从传统的“识别有什么”,进化到“判断怎么样”、“决策怎么做”。


本次两大Agent的能力升级,正是我们“让AI理解业务,而不只是识别图像”这一理念的落地实践。

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