50 万跨境商家,正在用阿里国际的 AI 产品赚钱

摘要

当行业都在提 AGI,阿里国际把 AI 在电商场景真正用了起来。

 

 

文 | 黎诗韵

编辑 | 郑玄

 

去年底的一次偶然契机,从速卖通起家的跨境品牌「宙斯 Zeuslap」创始人郑庆祥开始接触到平台的 AI 工具。他是中国跨境商家的典型代表,创业九年,一手把公司从「小作坊」、做成了目前速卖通显示器品类韩国市场的第一名。

跨境卖家的刚需之一是作图,比如显示器需要呈现在不同的办公背景里,才能吸引更多人买。过去他的做法是招两个人,抠图、找素材、PS,一周只能做四、五套。但在点开那个 AI 工具后,他在两分钟内获得了一张完全可商用的商品图。

AI 实实在在帮他降本增效了。现在「宙斯 Zeuslap」的店铺里,70% 以上的图片由 AI 生成。他的设计员工再也不用加班,每周想生成多少图片都游刃有余。

「宙斯 Zeuslap」的故事表明——生成式 AI 浪潮爆发的近两年来,行业已经开始从技术怎么追赶、怎么落地,慢慢转向怎么应用、怎么落地的阶段。在 AI 应用的各个场景中,跨境电商是跑的最快的一个。

根据阿里国际的数据,今天有 50 万像「宙斯 Zeuslap」这样的跨境商家正在使用 AI 工具。他们不只用 AI 生图,还用来生成模特、优化广告投放、打造智能客服等,使用场景超过 40 个。不同场景的收益提升在 1% 至 30% 不等。这带来了产品的日均调用量超 5000 万次,且以每两个月翻倍的速度增长。

和那些致力于基础大模型研发、实现 AGI 的公司不同,阿里国际从一开始就想明白要走应用落地之路。去年 4 月,在阿里国际数字商业集团副总裁、AI 业务负责人张凯夫的带队下,阿里国际成立了一支近百人的 AI 团队。他们希望用 AI 支持阿里所有的海外电商产品,跨境电商更是重点。

经过一年多的尝试,成果已经初显。

张凯夫对极客公园说,阿里国际 AI 团队提供了一个做应用落地的样本。未来随着底层大模型的成熟,各行各业的公司都有机会像团队一样,做出基于场景的 AI 应用。以下是极客公园与阿里国际 AI 团队交流后,对其 AI 应用产品的体验及背后方法论的总结。

 

01 40 多个电商 AI 场景,最大程度帮商家降本增效

 

「宙斯 Zeuslap」只是使用了 AI 生成商品图,而对 50 万跨境商家来说,他们用上的 AI 场景远不止这些。

比如店铺详情页的海外改写。如果一个国内商家想要出海,那么他需要把所有中文换成外文、面向中国消费者的表达换成面向外国消费者的表达、图片进行美化改写等等。目前,阿里国际的 AI 服务已经为超过 1 亿的商品进行了改写。

 

阿里国际 AI 的商品背景图替换|图片来源:阿里国际 AI 官网

 

比如智能客服。平台的 AI 能直接调用商家的商品信息、物流信息等,建立一个客服机器人,帮他全天无休地回应消费者。仅 6 月,配备了 AI 客服的商品,售前询单的转化率提高了 29%。

比如虚拟模特。只用一张衣服图片、甚至不需要生产衣服,商家就能获得不同海外模特的上身图。市面上请一个模特拍摄一组上身图通常需要数百到数千元,而使用虚拟试衣完成同样的工作,成本只要这个费用的零头。

比如智能助理。以用户拒付(Chargeback)为例,之前商家要进行抗辩,需要花数小时准备每个环节的资料、证据,往往很难实现。现在通过「拒付抗辩 Agent」,能帮商家在几分钟内整理好所有资料、自动生成抗辩信,发给信用卡机构。平台统计,这每年能为商家减少近 2000 万的损失。

阿里国际表示,目前其 AI 已应用到 40 多个跨境电商的关键场景,包括商品图文、营销、搜索、广告投放、SEO、客服、退款、店铺装修等。「降本增效这件事算是被我们玩明白了。」张凯夫说。

据极客公园了解,上述 AI 功能目前直接嵌于商家系统的后台,这意味着商家的上手门槛很低。甚至对于托管商家来说,它可以直接授权平台进行 AI 操作,而无需自己动手。

但在未来,随着 AI 服务的规模扩大、并且深入更复杂的电商场景,阿里国际考虑通过 PaaS(平台即服务)、SaaS 等方式,进行更规模化、标准化的产品交付,并支持第三方基于平台做更多定制化和个性化的功能。

目前,这些 AI 功能对于阿里平台的商家都是免费的。「我们帮商家把生意做好了,本质上就会通过广告和佣金的方式,转化为平台的收入。现阶段重点是降本增效。」张凯夫对极客公园表示。

 

阿里国际 AI 在跨境电商 40 多个场景里落地应用|图片来源:阿里国际

 

在他看来,这些 AI 服务最利好的还是中小商家。一方面,中小商家的人力、精力、财力等资源相对受限,要想服务好复杂的海外市场,AI 能迅速帮他们「武装」起来。另一方面,随着出海竞争的加剧,以及海外流量、物流等成本攀升,AI 带来的降本增效也能让他们拿到更多效益。

而他们一直是中国出海的主要力量,阿里国际表示,AI 将帮助中国企业更好地出海。

 

02 AI 产品可控、可用的关键,在于场景和技术的匹配

 

事实上,要让 AI 在具体商业场景中可控、可用,并能产生实际收益,这并不容易。

举个例子,一年前也有平台想做电商领域的 AI 模特,但当时的 AI 技术还不够成熟,生成的模特图会出现手指变形等问题,并不可控,也就意味着很难商用。

在阿里国际 AI 团队看来,背后核心是做好场景和技术的匹配。一方面,是要尽可能提升底座大模型的技术上限,才能解锁更多场景。另一方面,大模型的能力有其边界、且其提升偏「大水漫灌」(并不针对具体场景),最终为了实现某些重要电商场景的可用,还是要给底层模型「打补丁」(定向优化)。

关于底层大模型的技术选型,阿里国际AI团队的思路是开放的:如果已经有足够好用的技术,那就不需要重复造轮子;如果还不能满足需求,或者技术上还有优化空间,那就要尝试自研创新。比如语言大模型和多模态大模型的技术路线选择就有所不同。

阿里国际 AI 业务算法负责人骆卫华对极客公园表示,目前团队的语言大模型是基于通义千问进行多语言增强得到的——不同场景使用的参数版本不同,会根据成本做综合考虑。模型虽然不同,但框架是一致的。这背后的原因是语言模型的技术路线已接近收敛,在很多情况下模型能力的上限差距不大。

 

阿里国际 AI 的虚拟模特生成|图片来源:阿里国际

 

但在多模态模型的选择上,团队选择自研了名为 Ovis 架构的多模态大模型。骆卫华表示,目前多模态的技术思路还在演进中,一条路线类似 Llava 、是让图像和文本对齐的多模态架构;另一条路线是图像、文本一体训练的多模态架构。而 Ovis 是针对第一类模型的缺陷提出的新架构。

关于怎么给模型「打补丁」,骆卫华总结出四点核心:

1)了解场景,明确要可控的是什么。比如想控制模特的手指,可以专门做一个小模型优化。

2)数据标注。同样以手为例,标注这是张开的手、交叉的手、合起来的手,更能优化模型。

3)一些调优工具。比如 RAG(检索增强生成)、prompt 控制、文本增强、关键词反向拓展等。

4)多语言。很多海外市场对多语言能力要求很高,有时还要考虑本土化表达和文化禁忌,因此需要有针对性地去优化。

外界讨论较多的是,基于开源模型改、无法跟上最领先的技术。但在骆卫华看来,大模型增强和调优沉淀下来的方法论,可以快速迁移到新的基座模型上去。

总结来看,阿里国际在技术上的思路,跟追求 AGI 的公司们是迥然不同的。它不追求「大水漫灌」的模型能力提升,不追求超大参数量——它思考更多的是,什么样的技术对用户更有帮助,能以更低的成本更好地普惠用户需求。

「大家(基础模型层和应用层)会形成不同的分工。」张凯夫对极客公园表示。

 

03 AI 会成为跨境电商行业的关键变量吗?

 

如果说,2022 年底横空出世的 TEMU 开启了跨境电商行业的「全托管」之年。这家拼多多旗下的跨境电商平台通过主打「全托管」,即商家只需要供货,而投流、物流、运营等其他环节都由平台负责,掀起了跨境电商行业的巨大风暴。

这一模式的本质是,通过降低商家的参与门槛,并把电商的关键环节整合进行降本增效,从而优化了商家端的供给、并改善了消费者的体验——无论是阿里国际、SHEIN、TikTok,甚至亚马逊,整个行业都在跟进全托管模式。

而 AI 作为一种新的技术变量,似乎正体现出同样的特质:它既降低了商家的参与门槛,也实现了多个环节的降本增效,它会有机会改变整个跨境电商行业吗?换句话说,它是否会成为新的竞争变量?

张凯夫对极客公园说,这正是他们一年前立项的目标,一定要为电商经营产生实际影响。「会影响收入、转化、增长,虽然不好定量,但一定是 substantial(价值巨大)的。」他说。

 

阿里国际数字商业集团副总裁、AI 业务负责人张凯夫|图片来源:阿里国际
 

某种程度上,AI 对海外电商业务的影响,甚至要大过国内电商业务。比如多模态数据理解可能会影响电商本质的「搜推广」商业模式——张凯夫表示,相比国内丰富的电商行为数据,海外很多国家的用户数据还比较稀疏,加入多模态的数据理解会带来更高的转化率。、

今天,AI 对于电商的改造还是降本增效的阶段。但他认为,向前一步,AI 可能会颠覆电商的用户交互形态、导购形态;向后一步,AI 则可能重塑电商的供应链、甚至从根本上改变「搜推广」商业模式。这些都极有想象力,今天,AI 在电商行业的应用还只迈出了第一步。

目前,跨境电商已经是一个竞争极为激烈的赛道,各大平台在全球市场厮杀、希望拿下更大份额。而阿里国际想抓住的先机之一或许是 AI。据极客公园了解,其在跨境电商行业的 AI 应用上更快。

张凯夫将速度归结于三点:一、高层的重视和决心。二、团队既懂 AI,也懂业务。三、更早确定应用而非研究驱动的路线。

在一年多时间里,拥有百万商家、近 3 亿用户的阿里国际团队,成功撬动平台近半的商家用上了 AI、并产生了商业收益。随着技术和产品的进一步成熟,其影响的范围也许会进一步扩大。而这无论是对于普通的商家、用户,还是对于致力将 AI 技术普及应用的公司,还是对于贴身肉搏的跨境电商平台来说,都会是一场值得期待的变化。

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