当SFA遇上AI图像识别的赋能
近年来，图像识别技术的运用领域已经非常广泛，大到工业自动化，小到手机的人脸识别，而把AI图像识别技术运用于SFA领域，不论是对于业务代表还是公司运营来说，都起到了不可忽视的作用。
SFA系统加入图像识别的原因：
常规的拜访模式是手工采集及填报，这种方式有很大的弊端：
1、数据准确率低于70%。 其中有人为操作失误，但主要原因还是数据造假，以及用户随意填写。质量较差的数据势必干扰企业市场销售政策的制定，为改善终端执行留下隐患。
2、数据填报耗时占到总拜访时长的30%以上，30-40家门店的工作计划，压缩到20-30家。终端的覆盖率降低，客户服务质量易受影响。
3、成本的增加20%，为保证数据的真实性，企业需要维护一支团队对上传上来的照片做检核。
SFA领域中图像识别的工作原理：
图像识别主要依赖于人工智能，从17年战胜世界围棋冠军柯洁的AlphaGo，到18年春晚行驶在珠港澳大桥上的百度无人驾驶车队，背后都是强大的人工智能程序。
而人工智能的实现依赖于机器学习，它使用算法来解析数据，从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。
深度学习是机器学习的子集，它通过建立、模拟人脑进行分析学习，模仿人脑的机制来解析数据，其中就包括图像。
在SFA领域中，图像识别需要识别下图中的商品。业代拍照上传后，计算机可以识别出这样的信息：这是一瓶易拉罐饮料，品牌是可口可乐零度，容量为330ML，它在货架中的相对位置是X,Y，位于货架的第二层，该物品识别可信率达到99%。
图像识别帮助用户解决实际业务场景问题：
图像识别技术识别出货架上所有的商品，并进行分析：
1、重点铺货产品是否缺货；
2、标准分销产品及其分销率；
3、某品牌产品占据货架空间比例；
4、产品是否按照陈列标准进行摆放；
除此之外，还可以通过图像识别来跟踪二次陈列，生动化陈列，冰柜等等其它终端检查的工作。
以图像识别为SFA赋能的目标，eBest公司在现有SFA产品线上推出了新一代iVision产品，包含以下4大主要组件：
1、可跨平台运行的iVision手机端App, 包含门店访问计划，店内执行，以及业绩板的功能；
2、可跨平台部署的图像识别引擎，该引擎涵盖了快消行业多个产品类别的数据模型，用于处理高并发的图像识别请求；
3、用户可自定义开发的数据分析引擎，该引擎基于图像识别的结果，以及用户自定义的业务逻辑进行各项KPI的计算；
4、管理后台，用于维护主档数据及业务数据，并提供各项KPI报表及Dashboard。
eBest iVision产品的工作原理：
在业务前端，用户通过iVision的手机端，或SFA程序拍照，后发送至图像识别的引擎。引擎对照片中的商品进行识别，并将识别结果发送至数据分析引擎进行各项KPI的计算。最终将这些数据发往iVision管理后台，用于报表及Dashboard的展现。
相较于其他同类产品，选择eBest的原因：
1、eBest有18年的CPG快消行业的服务经验，深度了解客户的需求；
2、eBest持续不断地进行技术创新，除了图像识别，同时也在微服务，语音识别等领域进行研发投入；
3、eBest已将图像识别技术整合进SFA产品，无需更多的整合成本；
4、eBest同时提供多业务平台，端到端的销售管理解决方案，包括主管的iMentor，物流送货司机的iDelivery，经销商的iDistributor，以及终端店老板的iCustomer等。帮助企业实现整个供应链的优化。
5、eBest提供极具竞争力的产品价格，通过不断打磨技术，训练机器，将图像识别的成本控制在一个较低的范围内，为客户节约成本。
