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在日常考勤管理中，越来越多的企业采用「拍照打卡」验证员工是否真实到岗或完成巡店任务。但实际使用中存在以下普遍问题：
  • 员工上传的照片为天花板、地面、黑屏、白墙等无效图像；
  • 拍照未包含人脸，无法证明本人到场；
  • 巡店时拍摄货架/陈列照片模糊、角度错误，无法反映真实情况；
  • 特殊岗位要求（如戴安全帽、穿反光衣、妆容合规）缺乏有效检查手段；
  • 管理员需手动逐条查看成百上千张照片，耗时耗力，管理效率低下。

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产品解决方案

为解决上述管理难题，钉钉推出「拍照打卡异常 AI 智能识别」功能，通过大模型 + 图像理解技术自动识别不合规打卡行为，帮助企业管理者实现高效、精准的远程监督。

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核心功能亮点

异常图片识别

自动识别黑屏、白屏、天花板、地面等非正常场景照片。

人脸识别检测

判断照片中是否含有人脸。

异常通知机制

自动生成异常报告，并推送至管理员端进行处理。

统计可视化看板

在考勤后台提供拍照质量数据概览。

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功能详情与使用路径

打卡照片统计示例异常识别结果示例
使用入口：考勤应用 > 统计 > 更多统计 > 打卡照片统计。 产品内容：进入后可查看当日/历史打卡照片的分析结果，包括总打卡照片数量、合格照片数 vs 不合格照片数、异常类型分类，并可点击查看详情、逐张核对照片。 生成时间：当前为事后异步识别模式，一般在打卡次日上午完成分析并生成结果。

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核心价值

  • HR / 管理员：减少人工审核工作量 90% 以上，快速定位违规行为；
  • 业务主管：实现对巡店、外勤、现场作业的标准化过程管控；
  • 企业整体：提升制度执行力，强化组织纪律性与安全管理规范。

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典型应用场景