对于大多数酒水企业来说，其在线下的费用投放的主要形式是品鉴会、宴席和陈列。
目前，这些费用投放多已采用诸如BPM类系统对其各个环节的申请和审核进行了管理，解决了流程合规性问题，也在一定程度上提升了业务效率。
但是，BPM系统基本无法有效监管活动执行环节，例如，我们无法了解线下门店活动周期内的执行情况，也无法确认经销商业务员是否真实拜访执行等等。
这些问题因为过程失联不在线，故而效果监管滞后，存在潜在的销售费用被浪费的风险。
此外，BPM系统也未能解决材料审核工作量大、前后环节工作内容重复的问题。
以勤策合作的品牌酒企客户为例，对于初审环节的省区经理而言，每年需要审核经销商提报的近10万笔核销，占用了大量工作时间，降低了其作为地区生意操盘者的价值；对于复审的财务文员而言，每年需要审核近100万张照片，任务繁琐效率低下，工作枯燥乏味，审核质量也存在波动性。
按照该酒企普通职员月均薪资9000元计算，目前专司核销审核的15名全职文员每年的人力成本投入高达162万元，是一笔不菲的支出。
通过对行业现状的复盘，我们发现酒水企业们为了解决营销活动中过程执行材料的真实性和一致性问题，例如门头照、氛围物料、店内陈列照、开瓶照等，付出了太多的代价。
酒水企业们需要重新审视当前的管理系统，探索如何通过引入新兴技术的方式与系统共建，从而实现对活动执行环节的有效监管，提高效率，降低成本。
他山之石
近些年，在转变对于渠道费用管理的认知后，越来越多的企业将这些渠道费用视为一笔实实在在的投资，不再是单纯地从费用控制角度来约束，而是从投资角度来看待每笔费用支出的费效比，希望通过有效地活动策划和执行管控来获取最大的回报。
纵观整个快消品市场，我们发现各个品类的领先企业，已经在线下渠道活动管理上采用了很多创新的技术或系统应用，以提升费用带来的效益。
在这些被采用的创新技术或系统中，我们认为，AI图像识别技术（IR）是目前可以引入提升人效的有效方式。
其一是因为已经有诸多同行企业在落地应用；其二是因为AI图像识别技术经过多年的发展，已经非常成熟且价格低廉；其三是因为作为一项能力型技术，可以被快速整合到现有的系统和业务流程中。
通过AI图像识别技术的应用，预期可以解决因为照片类材料线下提交而带来的非活动现场执行、非活动期间执行以及PS造假的风险；还可以解决照片类材料事后审核而带来的无法事中追踪活动效果、集中审核工作量大、跨材料比对难度大、真假判断难度大的风险。
落地方向
具体到酒水企业的营销活动管理中，AI图像识别技术可以进行赋能的点包括：
01
确认陈列、宴席或品鉴会活动中，业务员提交的照片真实性。
AI图像识别技术可以提供识别虚假照片和相似照片的能力。借由虚假识别能力，对照片中不易为人眼所察觉的摩尔纹、反光点和边框等，判断一张照片是否是翻拍所得，确保业务员提交的照片是真实拍摄的。同时，根据相似识别能力对于一张照片与历史限定日期范围内的照片，从结构、亮度和对比度三个方面，判断是否存在多张照片高度相似或完全相同的情况。
02
获取陈列、宴席或品鉴会活动中，照片中包含具体商品和物料信息。
AI图像识别技术能够提供商品识别的能力。通过这个能力，可以在数秒内快速准确地返回多张照片中包含的具体SKU和POSM，以及它们的数量、所在位置、彼此的顺序、是否集中等信息。再结合活动方案中制定的具体规则，如对具体品项和数量的要求，便可助力实现快速比对。
03
获取宴席、品鉴会活动中，所提交照片的对应场景信息。
AI图像识别技术可以提供场景识别的能力。在前期对酱香酒两类活动场景的历史照片充分学习后，这个能力能够返回每张照片对应的活动场景，到底是一场宴席，还是一场品鉴会。
04
判断品鉴会活动中，申请的品鉴用酒是否被切实启封饮用。
AI图像识别技术可以提供开瓶状态识别能力。通过对酱香酒每款酒水商品的瓶盖不同状态样式，如未启封状态和启封状态，进行学习建模，使得AI模型能够对所提交照片中的瓶盖状态做出判断，并返回状态结果。
05
辨识且输出活动照片中所包含的其他文本类信息。
AI图像识别技术具备OCR文字识别的能力，该能力允许对照片中的各类语言文字内容进行结构化输出。
例如，输出陈列活动中所提交的门头照片里包含的定位地址、日期时间和终端名称的水印文本信息，从而便于辅助确认活动终端与活动日期的一致性；输出宴席活动中所提交的酒店发票照片里包含的桌数文本信息，从而便于辅助确认活动申请桌数与实际桌数的一致性；输出品鉴会活动中所提交的瓶盖照片里包含的瓶码文本信息，从而用以辅助确认启封前后的所用酒水的一致性。
经济价值
根据对现有已采用AI图像识别技术的企业调研结果，在类似的营销活动材料检核应用场景中，预计能够对我们的前后端一线人员的人效、后端文员的人力成本以及终端店内的机会成本带来较为显著的变化。
以某饮料企业为例，引入AI图像识别技术改造前端作业执行系统及后端材料审核系统后，人力效能与人力成本的变化可参见下面的表格：
1
人力效能的前后对比
相比较传统的纯人工上报模式，引入AI图像识别技术后的工作模式，可以大大简化前端一线业务员的工作复杂度，缩短店内上报类任务的工作用时，这使得单个业务员能够在相同的日工作时长内，拜访更多的终端客户，带来更多的生意增长机会。
同时，相比较传统的后端检核模式，新模式在初检环节使用AI图像识别技术100%筛查照片类材料，再在核销环节由人工抽检一定比例的材料，以达到准确性、真实性和客观性的高效平衡。
2
人力成本的前后对比
按某饮料企业2022年照片量和2017年雇佣检核文员数测算，引入AI图像识别技术后，在后端材料检核侧，实现了年人力成本19.7%的降幅。
若将该企业的单位人力成本替换为前述品牌酒业客户的普通职员月均薪资，预计年人力成本降幅可达47.9%。
此外，还有一个容易被忽视的问题，即传统的店内陈列检核反馈模式下，前端与后端的信息链路长、信息传递慢。
从一线业务完成拍照上报，到后端文员检核时发现并确认问题，再到问题反馈给一线业务要求做出整改，最终到一线业务下次拜访终端门店时做出改善。
这整个反馈与整改链条之长，在大多数消费品企业，预计需要1-2个礼拜才能完成。而在这1-2个礼拜期间，很容易就被竞品品牌钻了漏洞，抢占了店内的货架排面资源。
2023年，整个国内的消费情势复苏缓慢，居民侧消费意愿保守，可以预见的是，围绕终端门店内的消费者争夺将会在中低端价格带的酒水品牌间变得愈发激烈。因此，对于任何一家酒企而言，迟滞的整改响应会是一个不容忽视的机会成本。
建议和结论
围绕提升营销活动管理的真实性和效率的目标，结合各家酒企当前的系统现状，勤策认为可以选择执行和核销这两个环节作为AI图像识别技术的落地切入点。
若选择执行环节切入，勤策则可以补齐当前系统中缺失的线下执行管理，顺势打造核销在线化。
活动申请通过后，推送指定的经销商业务员做执行上报，上报图片由AI图像识别技术实时识别，后端抽核上报记录。
若选择核销环节切入，勤策可以通过核销在线化，改善后端的审核体验和效率。
省区经理按材料内容分门别类提交核销申请后，通过调用AI图像识别技术的API完成图片识别，返回识别内容和真实性判断结果，并呈现在审核页面上。
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