新火種
2024-11-16 
跨境電商，一人搞定？我們雇阿里國際的AI開了家店，賺遍全球市場
來源：新智元（微信號：AI_era）
【導讀】創業夫妻店雇AI做設計，顯示器爆單成行業品牌No.1。這背后，不僅是3億用戶出海業務給的底氣，也是因為一個團隊一心做好了3件事。
最近關于自動駕駛出租的新聞，掀起了全網大討論—— AI，是否已經搶占了人類的工作崗位？
答案是，并不會。
要知道，在現實世界中的大多數小微企業，其實面臨的是人才短缺的困境。在這種情況下，AI非但沒有替代任何人，反而為小微企業補充了源源不斷的人才。
而作為接觸AI最早，也是被改造最深的行業，如今的跨境電商已經成為了一個有著10萬億級的超大市場。
那么，當它與如今的大模型發生碰撞，又會從哪些方面被重構呢？
當小編試圖搭建一個自己的出海業務時，徹底大開眼界。
一個人開店，賣往美國開家店
第一步：上架產品
首先，在上架產品的這一步，就出問題了。
不同款式衣服的KV設計怎樣才能抓人眼球？需要雇傭什么形象的模特？如何針對不同國家進行介紹頁翻譯？這種種選擇的組合，必然有最優解。
背后的不菲支出，對我們這種普通商家來說卻是不能承受之重。
就拿電商拍攝費用來說吧：在國內，做一組商品圖最少200元起步，若要聘請歐美國外模特拍攝，最少也得要大幾千。拍攝之后，再讓美工修圖，每月還得平均支出8000-15000元。
這還沒完，一件商品，若想面向全球市場銷售，就得登錄不同的平臺，還需要語言和素材的本地化表達。
一套工作流下來，耗時不說，人都累垮了。
但這些問題對于AI來說，都是小case——
以下圖片均由阿里國際出品的圖片工具pic-copilot生成：https://www.piccopilot.com/zh
批量摳圖
在上架衣服之前，我們需要有商品的主圖。
面對手里的一大批女裝，如何不費吹灰之力，將多件衣服主圖批量做出來？
以AI的功力，一次就能摳出20張。
不管背景是地板，桌面，還是眼花繚亂的地毯，AI可以一鍵精準完成背景移除。
有了這些平面圖之后，我們不僅可以應用其他背景作為主頁展示，再者可以讓虛擬模特上身，呈現不同效果。
虛擬試衣
接下來，只需選擇一張摳好的衣服，再選擇所需的模特和姿勢，AI即可快速生成上身效果。
可以看到，不管是在質感還是在款式上，渲染出來的衣服都與實際保持了高度的一致。
模特換膚
當然，對于那些已經拍攝好的穿搭，同樣只需要「開局一張圖」，剩下的交給AI就可以了。
如果有需要微調的地方，也可以通過工具手動進行選區。
接下來，選擇一個符合潛在受眾的AI模特。
并且確定發色和背景之后。
就可以一鍵get到不同性別、不同年齡、不同膚色的模特穿衣效果了。
可以看到，變化的只有模特本身，而被選中的衣服包包，都不會受到任何影響。
甚至連沒有明確標注的墨鏡，都被AI完美保留了下來。
如此一來，我們只需坐在電腦前點一點鼠標，就能把手里的商品全給上架了，極大地節省了高昂的模特拍攝和后期制作成本。
據統計，在AI虛擬試穿的加持下，不僅商品的銷量能翻一番，而且消費者對商品喜愛度也提升了1倍。
標題建議
商品的標題和描述如何吸引讀者的購買欲，也是一門大學問。
根據海量電子商務數據訓練后的AI，在產品標題生成上也是手到擒來。
我們要做的，就是把和產品有關的信息都貼上來，AI就會自動根據品類特征和用戶購買決策，剔除無用的內容并快速生成高流量標題。
第二步：投放廣告
接下來，就到了投放廣告這一步。
一個出彩的廣告圖片，在設計布局、創意文案、背景圖片上都有玄機，會對廣告投放效果產生切實的影響。
以往，這些廣告基本都是設計師人肉制作的，周期長、成本高不說，素材效果也并不一定很理想。
另一方面，促活廣告的投放上，我們運營操作空間也很有限。
因為大部分促活廣告是以動態「選品池」形式投放，而一個品池便包含了上千萬的商品量，僅僅靠人肉投放，是無法針對素材完成優化的。
有了AI之后，一切就大不同了。
廣告一鍵生成
大模型加持下的AI，可以快速、批量生成大量廣告素材，解決了素材生產量不夠的瓶頸。
文本方面，基于海量商品數據訓出來多語言創意文案生成大模型，可根據投放商品信息、投放國家、人群，進而生成更具個性化和吸引力的賣點。
圖片方面，AI則基于全網海量電商廣告素材，學習并抽象出了設計師的設計范式。
這就包含了一件商品和文字的擺放位置、對齊關系、商品背景、設計元素風格匹配規則等。
當給定輸入的設計內容后，我們就可以讓AI自適應排版和布局，實時合成創意圖片了。
作為一家女裝店，賣個鞋不過分吧（手動狗頭）
精準投放
廣告設計完成后，AI還會給自己的生成效果打分，有針對性地投放高分圖片。
最后，通過歷史投放數據，AI還可以總結經驗，比如有文字賣點的商品在廣告渠道表現更好。
針對那些沒有優質賣點商品圖片，AI就可以進行賣點提煉。
基于海量廣告的投放效果數據，阿里國際專門訓練了多模態創意打分模型。
它不僅能預估投放效果，還可以根據實際情況動態調整布局，對齊最優投放效果。
在上面這個過程中，有著多模態識別+多語言文本生成+AI圖片處理+投放效果RL等多種AI能力加持。結果就是，讓廣告制作成本直降3%，同時廣告ROI提升了5%。
第三步：店鋪運營
在店鋪運營這方面，對于店家AI可以通過分析客戶的偏好，讓商家更好地了解客戶。
回復客戶評論
同時，還能為客戶提供個性化的回復，讓每條客戶評論，都能得到準確、周到的反饋。
面對這位用戶的評論「制作廉價」，AI會這樣回復：「我們知道，我們便宜的價格或許并不總是能滿足您的期望。但我們一直致力于以實惠的價格提供優質的產品」
聊天實時翻譯
不管買家用的什么語言，我們都可以靠AI絲滑地把對話翻譯過去。
即便存在拼寫錯誤，AI也能自動糾正
智能客服
對于客戶，智能客服更是天然地契合AI的使用場景。
在對話過程中，通過調用產品API和物流API，AI可以回答用戶的大部分關于產品和物流情況的疑問。
第四步：售后服務
最后也是最難的一趴，就是售后了。
面對消費者的無理由退貨退款申請，如果每次都把商品從海外運回來，成本會非常高；但如果不運回來，貨損又會非常大。
在這個場景中，就可以借助AI來進行部分退款、不用退貨的協商，降低退貨退款比例挽回損失。
具體來說，模型首先會在訓練時學習各種歷史人工判責案例的處理方式。
然后在多模態技術的加持下，分析用戶留言、退款憑證（貨值損壞程度）、交易快照、物流路線等數據，進而理解糾紛的原因并計算出部分退款的金額。
最后為消費者提供一種比較滿意的「不退貨部分退款」方案。
由此，就可以在提升退款效率、減少退款損失的同時，優化客戶的滿意度（預計可達3%）。
除了退貨退款，還有一種更頭疼的糾紛——Chargeback（拒付）。
在遇到惡意拒付后，商家平均需要20分鐘來完成申訴材料的填寫，然后還需平臺小二進行復核補充。
相比之下，Chargeback Agent會基于模型的多模態能力來理解訂單、履約、物流、商品，以及抗辯理由等相關信息，然后自動收集并組裝證據，最終實現詳細抗辯材料的一鍵生成。
據了解，這款AI Agent一年就能為跨境商家挽回上千萬元的損失。
總而言之，從商品上架發布，到營銷投放、店鋪運營，再到售后服務，AI已經完全貫穿到跨境電商全鏈路中。
AI電商，進入第二年
人們都說，2023年也是AI電商的元年。經過一年多的發展，AI電商早已從炒作階段，進入了成熟的應用階段。
AI電商已經成為大模型時代下，核心應用場景之一，也是最佳的試驗場。
這一領域之所以越來越熱，一是因為全球電商的體量本來就很大，二是隨著AI電商應用越來越多，其落地路徑逐漸明朗起來。
高盛的一份報告稱，全球電商在2023年銷售額達3.6萬億美元，預計24年將同比增長8%，到28年將達到5萬億美元。
可見，AI電商這一賽道，本身就是一個值得深度挖掘創新，釋放極大商業價值之所。
電商運營端、供應鏈端、消費者端，AI的勢力正滲透到其中各個環節中。
在運營端，以亞馬遜、阿里國際等電商平臺巨頭為代表，都推出了面向商戶的AI工具。
比如，亞馬遜的AI Listing功能，幫助賣家能夠更輕松、高效地撰寫有吸引力的文案。
再從供應端來看，AI的興起，加速了一些企業推陳出新的進程。比如珠寶類企業，從設計、開模、模特拍攝、測品、上新，最少經歷幾個月的周期。
而現在，企業新品上線的工作流被AI重塑，從設計，到AI生成各種效果圖，吸睛文案、測品，再到基于大數據分析，甚至AI能創造更高效的匹配機制。
商家們已經熟練地利用這些AI利器，生成文案，處理翻譯，商品圖設計等等，大大減少了大量重復繁瑣的工作。
在降本增效的同時，還更好地迎合了消費者的購買心理。
另有德勤報告佐證，26%的受訪營銷者已經在使用GenAI生成營銷內容，而且還有45%的人打算在2024年底之前使用這項技術。
不僅如此，AI對消費者的影響，也是革命性的。
亞馬遜發布的AI評論整合功能，提煉過往買家的評價，總結一段話置頂。AI合身功能，能夠讓用戶在線試穿衣服。
還有今年2月，亞馬遜「電商版ChatGPT」——Rufus發布，能夠以問答形式，幫買家出謀劃策。
顯然，國內外電商平臺已經點燃了大模型革命的火種。
電商，是一個必定會被AI改變的行業，而這件事，如今僅僅邁出了第一步。
3億用戶業務，加持AI+電商
作為電商電商巨頭，阿里國際的成績單也十分耀眼。
之所以能夠快速找到落地，還是因為阿里國際擁有天然的3億用戶出海業務。
因此，在模型訓練上，團隊有著有很好的前置背景和專業多樣化數據。
阿里國際所要做的，就是給大家提供一個共用的AI基礎設施，然后來解決所有這些業務在電商當中的AI需求。
有趣的是，想做這件事，就需要對電商里「AI可以干什么」，做一個產品層面的抽象。
我們需要去想象，一個坐在深圳做3C產品的工廠，一個義烏倒騰百貨的貿易商，或者是一個在廣州通過做檔口生意，在淘寶上、拼多多上做了很多年電商，想要做出口時，會遇到哪些困難？
不講外語時，怎么知道海外消費者想買什么？
東亞和歐美客戶的需求差別，怎么滿足
對于大多數跨境創業者來說，在細分場景中挖掘機遇才是王道。
而阿里國際團隊，正是在擁抱AI的探索中，摸出了門道。
在早期，阿里國際團隊基于40多個場景，把AI能力快速、松耦合地集成到現有的業務場景和產品體系里。
而隨著過程的逐漸加深，團隊就到了大的規模化階段，也就沉淀出了大量的標準化服務。
此時，不同國家、不同文化背景業務上的差異就顯出來了。
比如，亞洲中東客戶在商品表達、模特呈現、商品信息合規要求上，就和歐美有很大差異。
另一方面，也需要在規模化產品上用PAAS這樣的平臺，結合更加統一模型的方式，才能避免碎片化，獲得更好的推理成本和更大的規模效應。
此外，團隊還需要在原有產品上，為前臺業務團隊提供更多的按需定制能力。
以前，是所有人看同一個內容商品，現在AI可以無限生成、海量生成，就可以生成「千人千面」的內容。
而AI搜索，只是簡單地用一個大模型，去替代傳統的機器學習模型嗎？
絕不僅僅是這樣。在阿里國際團隊看來，這可能涉及到這整個系統和整個數據設計模式上，以及本身在算法底層上去構建商品的表達和呈現。
目前，人類語言表述已經做了足夠高的抽象，不同國家、民族的語言，已經可以很好地表達所有抽象邏輯和具體物理對象的邏輯，但在視覺上，仍然是一塊開放的領域。
專心只做三件事
經過去年的「百模大戰」，誰是世界上領先的基礎模型公司，顯然早已有了定論。
2023年4月成立，阿里國際AIBusiness已初具百人團隊規模，對自身定位卻是——我們不是一個訓練基礎模型的團隊。
他們強調了，會將自身重點放在三件事上：
首先，是多語言。
團隊將利用多語言增強的方式，提高大模型的多語言能力，并將其更高效地用在多語言任務中。
就拿翻譯來說，一直以來都是小模型承擔的，對于大模型如何翻譯，并沒有明確的答案。
再者，為了控制成本，很多商業工具需要控制成本。阿里國際希望把多語言做好，以更低成本更優效果，讓LLM去做多語言翻譯。
會上，他們首次對外公開了背后的多語言增強大模型MarcoPolo，更多的技術細節。
它基于海量高質量多語言數據訓練，其中小語種預料有2.5T token，可支持30+小語種，有8B/57B/72B等不同參數規模的模型。
其次，是多模態。
在電商賽道中，光有多語言大模型往往不夠，這是一個涉及豐富繁雜的多模態場景。
假設客戶因為衣服顏色發錯退貨，拍過來一張照片，衣服究竟是黑藍的還是黑的，需要AI用「眼睛」去辨認。
從商家角度來看，希望上傳一張商品圖片后，AI能夠完成優化、補全。
另外，涉及到什么是同款、什么是相似款，AI進行推薦、識別，皆需要底層技術的創新。
阿里國際的多模態大模型MarcoPolo-VL，基于業界原創結構化嵌入對齊模型（SEA）訓練調優，可提供7B/14B模型，而且同等參數效果下，超越了已知的開源模型。
最后，在工程和架構側，去構建整個模型服務PAAS。
AIGC有不同的業務平臺，對于商家們來說，最便捷的方式是能夠在一個平臺上，完成整個運營涉及到的流程。
因此，一個通用底層平臺的誕生，是必然的。
阿里PAAS服務可以讓模型推理服務成本大大降低，能夠以百張量級推理卡支持每日數千萬次AI服務調用。
如下是他們在PAAS上的布局，基于底層阿里云等基礎設施，構建了一套端到端的訓練、推理、應用完整技術鏈，不同應用場景得以在統一的AI應用引擎、模型工作臺、應用構建器等產品上實現高效迭代，從而給各個業務用好AI提供一套共享的應用設施。
經過一年多的努力和嘗試，阿里國際在40+應用場景中，已經賦能50萬中小商家，超1億件商品信息得到了優化。
為什么40這個數字如此重要？
張凱夫表示，當場景能夠用AI產生實際價值的時候，我們在過去半年內發生的故事，就是AI的使用量開始大幅上升。
近半年的數據顯示，平均每兩個月，商家對于AI的調用量就翻1倍。
現在，平臺的日均調用量已經超過5000萬次，規模每兩個月翻一番。
已經有超過1億的商品，通過AI做了完全的改寫。
通過翻譯、換模特、涂抹黑詞、賣點生成等這些用AI洗一遍澡的環節，團隊很自信：產品拿到美國消費者面前，他們能看懂、想買、愿意下單！
而且，在張凱夫看來，越是中小商家，越能從AI的應用中獲益。
所以，用上AI的怎么樣了？
以下，就是實打實的商家真實案例。
一位商家表示，沒有AI前，只有一張手機拍攝的商品圖。使用真實場景的圖像雖然拍攝成本大，但放在平臺上卻顯得平平無奇。
而有了AI后，就可以快速生成圖片背景了。
生成的圖片光影不但和真實拍攝的不相上下，還能套用海量的營銷圖模板，這些模板由海外設計師根據當地風格設計，不光成本降低，點擊率也嗖嗖提升。
比如，速賣通平臺的顯示器top商家Zeuslap，就是從2023年11月開始使用阿里國際AI的圖像生成的功能。
無論是店鋪裝修的banner、商品場景圖、商詳圖、YouTube和TikTok的封面圖等，都是AI完成的。
從前，商家需要花很多時間在找素材和設計上，還得自己動手PS。現在只要選擇模版，上傳商品，就可以輕松搞定商品圖營銷圖了，巨省時間。
如今，在阿里國際AI的幫助下，Zeuslap已經從創業的夫妻店，成長為平臺行業第一的品牌。
AI給電商出海帶來的劇變，還在后面呢。
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