編輯：編輯部
【新智元導讀】創業夫妻店雇AI做設計，顯視器爆單成行業品牌No.1。這背後，不僅是3億使用者出海業務給的底氣，也是因為一個團隊一心做好了3件事。
最近關於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，並不會。
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。
那麽，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？需要僱用什麽形象的模特？如何針對不同國家進行介紹頁轉譯？這種種選擇的組合，必然有最優解。
背後的不菲支出，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。拍攝之後，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，就得登入不同的平台，還需要語言和素材的在地化表達。
一套工作流下來，耗時不說，人都累垮了。
但這些問題對於AI來說，都是小case——
以下圖片均由阿裏國際出品的圖片工具pic-copilot生成：https://www.piccopilot.com/zh
批次摳圖
在上架衣服之前，我們需要有商品的主圖。
面對手裏的一大批女裝，如何不費吹灰之力，將多件衣服主圖批次做出來？
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。
有了這些平面圖之後，我們不僅可以套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，對於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，也可以透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。
並且確定發色和背景之後。
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。
甚至連沒有明確標註的墨鏡，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滑鼠，就能把手裏的商品全給上架了，極大地節省了高昂的模特拍攝和後期制作成本。
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後的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資訊都貼上來，AI就會自動根據品類特征和使用者購買決策，剔除無用的內容並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，素材效果也並不一定很理想。
另一方面，促活廣告的投放上，我們營運操作空間也很有限。
因為大部份促活廣告是以動態「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最佳化的。
有了AI之後，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、批次生成大量廣告素材，解決了素材生產量不夠的瓶頸。
文本方面，基於海量商品數據訓出來多語言創意文案生成大模型，可根據投放商品資訊、投放國家、人群，進而生成更具個人化和吸重力的賣點。
圖片方面，AI則基於全網海量電商廣告素材，學習並抽象出了設計師的設計範式。
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後，我們就可以讓AI自適應排版和布局，即時合成創意圖片了。
作為一家女裝店，賣個鞋不過分吧（手動狗頭）
精準投放
廣告設計完成後，AI還會給自己的生成效果打分，有針對性地投放高分圖片。
最後，透過歷史投放數據，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。
基於海量廣告的投放效果數據，阿裏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，有著多模態辨識+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：店鋪營運
在店鋪營運這方面，對於店家AI可以透過分析客戶的偏好，讓商家更好地了解客戶。
回復客戶評論
同時，還能為客戶提供個人化的回復，讓每條客戶評論，都能得到準確、周到的反饋。
面對這位使用者的評論「制作廉價」，AI會這樣回復：「我們知道，我們便宜的價格或許並不總是能滿足您的期望。但我們一直致力於以實惠的價格提供優質的產品」
聊天即時轉譯
不管買家用的什麽語言，我們都可以靠AI絲滑地把對話轉譯過去。
即便存在拼寫錯誤，AI也能自動糾正
智慧客服
對於客戶，智慧客服更是天然地契合AI的使用場景。
在對話過程中，透過呼叫產品API和物流API，AI可以回答使用者的大部份關於產品和物流情況的疑問。
第四步：售後服務
最後也是最難的一趴，就是售後了。
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來進行部份退款、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。
然後在多模態技術的加持下，分析使用者留言、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並計算出部份退款的金額。
最後為消費者提供一種比較滿意的「不退貨部份退款」方案。
由此，就可以在提升退款效率、減少退款損失的同時，最佳化客戶的滿意度（預計可達3%）。
除了退貨退款，還有一種更頭疼的糾紛——Chargeback（拒付）。
在遇到惡意拒付後，商家平均需要20分鐘來完成申訴材料的填寫，然後還需平台小二進行覆核補充。
相比之下，Chargeback Agent會基於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資訊，然後自動收集並組裝證據，最終實作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，從商品上架釋出，到行銷投放、店鋪營運，再到售後服務，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，進入了成熟的套用階段。
AI電商已經成為大模型時代下，核心套用場景之一，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電商套用越來越多，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。
電商營運端、供應鏈端、消費者端，AI的勢力正滲透到其中各個環節中。
在營運端，以亞馬遜、阿裏國際等電商平台巨頭為代表，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、高效地撰寫有吸重力的文案。
再從供應端來看，AI的興起，加速了一些企業推陳出新的行程。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，再到基於大數據分析，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，處理轉譯，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%的受訪行銷者已經在使用GenAI 生成行銷內容，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。
亞馬遜釋出的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，能夠讓使用者線上試穿衣服。
還有今年2月，亞馬遜「電商版ChatGPT」——Rufus釋出，能夠以問答形式，幫買家出謀劃策。
顯然，國內外電商平台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。
3億使用者業務，加持AI+電商
作為電商電商巨頭，阿裏國際的成績單也十分耀眼。
之所以能夠快速找到落地，還是因為阿裏國際擁有天然的3億使用者出海業務。
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。
阿裏國際所要做的，就是給大家提供一個共用的AI基礎設施，然後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，就需要對電商裏「AI可以幹什麽」，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，或者是一個在廣州透過做檔口生意，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，怎麽知道海外消費者想買什麽？
東亞和歐美客戶的需求差別，怎麽滿足
對於大多數跨境創業者來說，在細分場景中挖掘機遇才是王道。
而阿裏國際團隊，正是在擁抱AI的探索中，摸出了門道。
在早期，阿裏國際團隊基於40多個場景，把AI能力快速、松耦合地整合到現有的業務場景和產品體系裏。
而隨著過程的逐漸加深，團隊就到了大的規模化階段，也就沈澱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、商品資訊合規要求上，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這樣的平台，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，為前台業務團隊提供更多的按需客製能力。
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搜尋，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。在阿裏國際團隊看來，這可能涉及到這整個系統和整個數據設計模式上，以及本身在演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物件的邏輯，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，阿裏國際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，並將其更高效地用在多語言任務中。
就拿轉譯來說，一直以來都是小模型承擔的，對於大模型如何轉譯，並沒有明確的答案。
再者，為了控制成本，很多商業工具需要控制成本。阿裏國際希望把多語言做好，以更低成本更優效果，讓LLM去做多語言轉譯。
會上，他們首次對外公開了背後的多語言增強大模型MarcoPolo，更多的技術細節。
它基於海量高品質多語言數據訓練，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後，AI能夠完成最佳化、補全。
另外，涉及到什麽是同款、什麽是相似款，AI進行推薦、辨識，皆需要底層技術的創新。
阿裏國際的多模態大模型MarcoPolo-VL，基於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。
最後，在工程和架構側，去構建整個模型服務PAAS。
AIGC 有不同的業務平台，對於商家們來說，最便捷的方式是能夠在一個平台上，完成整個營運涉及到的流程。
因此，一個通用底層平台的誕生，是必然的。
阿裏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服務呼叫。
如下是他們在PAAS上的布局，基於底層阿裏雲等基礎設施，構建了一套端到端的訓練、推理、套用完整技術鏈，不同套用場景得以在統一的AI套用引擎、模型工作台、套用構建器等產品上實作高效叠代，從而給各個業務用好AI提供一套共享的套用設施。
經過一年多的努力和嘗試，阿裏國際在40+套用場景中，已經賦能50萬中小商家，超1億件商品資訊得到了最佳化。
為什麽40這個數位如此重要？
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，商家對於AI的呼叫量就翻1倍。
現在，平台的日均呼叫量已經超過5000萬次，規模每兩個月翻一番。
已經有超過1億的商品，透過AI做了完全的覆寫。
透過轉譯、換模特、塗抹黑詞、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、願意下單！
而且，在張凱夫看來，越是中小商家，越能從AI的套用中獲益。
所以，用上AI的怎麽樣了？
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。使用真實場景的影像雖然拍攝成本大，但放在平台上卻顯得平平無奇。
而有了AI後，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，還能套用海量的行銷圖樣版，這些樣版由海外設計師根據當地風格設計，不光成本降低，點選率也嗖嗖提升。
比如，速賣通平台的顯視器top商家Zeuslap，就是從2023年11月開始使用阿裏國際AI的影像生成的功能。
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行銷圖了，巨省時間。
如今，在阿裏國際AI的幫助下，Zeuslap已經從創業的夫妻店，成長為平台行業第一的品牌。
AI給電商出海帶來的劇變，還在後面呢。
