国内开店卷不动，换上AI出海试试

声明:本文来自于微信公众号 量子位（ID:QbitAI），作者:衡宇，授权站长之家转载发布。

比日常订单增长翻了四、五倍!

从日开200单到持续一周热销，国内夫妻创业店的老板俩，莫名其妙被雪花式的海外订单砸懵了。

这家店叫Zeuslap，卖辅助式显示器，做出海生意，尤其在韩国市场很吃得开。

某年黑五，就[]达成过“十分[]钟突破100[]0单”的战绩[]。

要问Zeus[]lap背后的[]秘密，重点就[]是从去年11[]月起，小团队[]就开始利用A[]I来装修自家[]店铺。

现在，点开Z[]euslap[]海外店铺，b[]anner、[]商品场景图、[]商品详情图，[]还有油管、T[]iktok等[]社媒封面图—[]—

这些的设计制作都被AI承包了。

鲁迅说过（不是），每一个用AI装修店铺的商家，背后都有一个提供技术支撑的团队。

答案揭晓，Z[]euslap[]装修店铺的A[]I图像生成能[]力，来自一支[]成立不足一年[]半的队伍。

阿里国际的AI团队。

这支团队有一[]个理念，那就[]是算法框架很[]重要，基座模[]型很重要，但[]最最重要的是[]有多少AI工[]具/能力供人[]调用。

团队透露出一[]组数据:

在使用平台AI功能后，商家在点击率、转化率、消费者满意度、降低成本等不同方面，有1%～30%范围内的提升。

出海电商经营，更简单了

事实上，利用AI降低电商出海成本，这一策略在当今的市场环境中并不算新鲜事。

其实对于Zeuslap这种小团队组成的中小商家来说，有限的人力、有限的资源，AI可以帮助他们以更高效、更经济的方式完成营销策划工作。

更多的精力可[]以投入到产品[]和服务的质量[]提升上。

因此将营销物[]料外包给AI[]，几乎已经成[]为了一种标配[]选择。

而当逛了逛阿里国际AI海外主页，量子位发现，图像生成只是其可用的AI能力的冰山一角。

“AI带来的[]价值，不仅仅[]是简单体现在[]劳动力层面。[]”阿里国际数[]字商业集团副[]总裁、AI业[]务负责人张凯[]夫分享说。

也就是说，从[]选品到售后，[]贯穿全流程的[]许多场景都因[]为阿里国际A[]I技术更简单[]了。

而且，越是细[]分场景，越能[]具体地带来效[]率提升。

这里举几个🌰～

平台客服Agent

做电商生意，再自助式也离不开客服。

基于阿里国际[]AI能力搭建[]的智能客服，[]可以将英语自[]动转换为其他[]13种语言，[]实现7x24[]小时多语种客[]服在线（本打[]工人自愧不如[]）。

在和消费者的[]对话中，智能[]客服能根据对[]各类商品详情[]的学习，加上[]对消费者对话[]上下文进行语[]义理解，完成[]真人感·对答[]如流。

而且这样的智[]能客服，在阿[]里国际跨境电[]商平台速卖通[]AliExp[]ress上，[]成了所有全托[]管、半托管商[]品的标配。

多说两句，全[]托管和半托管[]背后的商家，[]大多数都是中[]小企业，在售[]前咨询中面临[]语言、时差等[]难题。

没有语言障碍[]又时刻在线的[]AI客服，真[]的是帮了大忙[]了。

数据显示，6月份，配备了AI客服的商品，售前询单的转化率提高了29%。

拒付抗辩Agent

对跨境商家来说，最不想面对的就是售后纠纷，中小商家对这种情况更是头疼。

以Charg[]eback（[]拒付）为例。[]

Charge[]back指持[]卡人交易后，[]因某种原因拒[]绝向发卡支付[]机构付款。

国际上普遍拒[]付期在180[]天-540天[]之间，原因即[]可能是信用卡[]被盗，可能是[]单纯的货物纠[]纷，也有可能[]是恶意拒付。[]据统计，跨境[]电商过去一年[]平均每户都被[]拒付过至少一[]次，产生损失[]额超890亿[]美元。

以前的老办法[]是怎么解决的[]呢?

遇到恶意拒付[]后，商家需要[]花20分钟（[]平均时长）来[]填写申述材料[]，然后等待平[]台小二复核，[]或要进行资料[]补充。

因为需要及时[]响应，又涉及[]法务和金融知[]识，商家在这[]一块总是很头[]疼。

现在面临这种[]情况，商家可[]以用阿里国际[]推出的Cha[]rgebac[]k Agent。[]

有了Char[]geback[] Agent，[]商家一键在后[]台下载抗辩模[]版，由AI自[]动代客补充w[]ord文档中[]所需信息。

一秒生成，无[]需商户手工填[]写了～

一年下来，粗布估计能为商家能挽回上千万元损失。

智能退款Agent

最近一段时间，无论内贸外贸，“退款”成为了电商领域最被热议的话题。

而阿里国际A[]I团队推出的[]退款Agen[]t，针对这个[]场景可以说是[]超实用了。

尤其是因为和[]内贸商家不同[]，跨境出售商[]品，如果遇到[]消费者无理由[]退款退货，商[]品运回的成本[]非常高。

有的时候甚至[]比商品原价还[]高……

但如果只退款[]不回收商品，[]商家又会承担[]很大的货损。[]

阿里国际的这[]款退货Age[]nt，就是派[]AI来分担商[]家本来应承担[]的人力，进行[]部分退款、不[]用退货的协商[]，从而降低退[]货退款比例，[]帮商家挽回损[]失。

展开说两句，[]退货Agen[]t运用多模态[]技术，完成鉴[]别纠纷、识别[]凭证等任务，[]然后提供不退[]货部分退款的[]方案，再计算[]出应退款金额[]。

一言以蔽之，就是可以实现“最大化消费者满意度”和“最小化商户成本”。

当然了，以上[]只是举例一二[]，实际上阿里[]国际AI能在[]40多个场景[]提供AI服务[]。

“场景和模型都很重要，但找场景的过程其实是很经验主义的。”张凯夫补充解释为何会选择这些场景进行AI能力适配，“关于场景的优先级，我们队内有相对科学的计算模式，会比较严格地计算背后的数据;但业务价值不是唯一，同样要考虑模型的边界，研发团队技术团队要跟上。”

背后AI能力支撑

每一次科技的飞跃，都会引领一场对现有产业的升级换代浪潮。

就拿这一轮A[]I浪潮中最早[]有所突破的A[]IGC生图来[]说:

2022年8月，Stable Diffusion开源。效果领先、算力需求小，一枪打响了AIGC商业化的序幕。

但Stable Diffusion也不是万能的，尤其存在可控性低和提示词门槛高等bug。

后来技术从业者们就像打补丁一样，陆续推出了ControlNet、IP-Adapter、LoRA等技术。

△ControlNet

AIGC生图的发展，让AI在电商领域实现大规模应用成为可能。

今年3月，阿里国际站总裁张阔在一次活动中对外表示:

AI正在驱动外贸行业走向全面智能化，将带来外贸门槛的全面降低、效率的指数级提升。

那时候，距离阿里国际搭建起AI团队低调试跑，恰好过去一年。

一年中，阿里国际已经能够完成AI能力在跨境电商领域的规模化应用。其中，在半年之期，AI发布的商品已经达到百万规模，而通过AI优化，这些产品在海外的搜索量提升了37%。

阿里国际AI[]团队现在成员[]在100人以[]上，团队强调[]，自身本身不[]是一个训练基[]础模型的团队[]，在提供AI[]支持的流程中[]，重点放在三[]件事上。

即建立好多语言增强大模型MarcoPolo，建立好多模态大模型MarcoPolo-VL，提供MaaS（模型即服务）。

• 多语言增强大模型MarcoPolo:基于海量高质量多语言数据训练（其中小语种>2.5T tokens），提供8B/57B/72B等不同规格参数量模型，支持128K长上下文;

• 多模态大模型MarcoPolo-VL:基于业界原创的结构化嵌入对齐模型（SEA）训练调优，提供7B/14B等不同规格参数量的模型，支持多语言，同等参数量下效果超越已知开源模型;

• MaaS:模型推理服务成本大幅降低以百张量级推理卡支持每日数千万次AI服务调用。

那么，按照类型划分，阿里国际提供了什么AI技术来支撑庞大的调用量?

首先是多语言文本生成技术。

跨境电商面临[]的重要困难之[]一，就是语言[]和文化壁垒。[]

阿里国际AI[]团队提供的多[]语言文本生成[]技术，可以为[]商品详情描述[]适配当地语言[]，也可以让A[]I为商品介绍[]改写优化多语[]言标题。

其次是AI图片处理。

例如在处理使[]用频率很高的[]“电商类图像[]从无到有”问[]题上，阿里国[]际提供虚拟试[]穿API技术[]。

拿服饰类商品[]图来说。商家[]授权后，AI[]使用图片预识[]别能力筛选需[]要进行虚拟试[]衣的商品，而[]后利用服饰分[]割能力，从复[]杂背景的商品[]主图中，抠出[]需要上身的服[]饰。

再一键生成多张虚拟试衣效果图——目前可达到单图8秒生成速度，且适配不同模特来试穿衣物。

接下来就能在[]平台侧选择可[]用图替换上架[]。

值得一提的是[]，需要生成带[]真人的商品展[]示图时，技术[]层面会调用领[]域更专业的小[]模型来增强图[]片的可控性和[]可用性。

而这样的AI处理流程，可以复制到全品类商品上。

据了解，智能消除、智能抠图等图像设计类能力，也陆续开放给商家使用。

总之，涉及店铺装修的每个环节，阿里国际AI技术都可以帮忙。

再者是多模态大模型提供识别能力。

团队提出和使[]用名为Ovi[]s的新型多模[]态大模型架构[]（戳这里了解[]更多Ovis[]信息）。

Ovis借鉴[]大模型中的文[]本嵌入策略，[]引入了可学习[]的视觉嵌入表[]，将连续的视[]觉特征先转换[]为概率化的视[]觉token[]，再经由视觉[]嵌入表多次索[]引加权得到结[]构化的视觉嵌[]入。

在视觉感知、[]生活场景等多[]种多模态任务[]上均有优秀的[]表现。

对于跨境商家[]来说，消费者[]无理由退货退[]款，商品运回[]国内的成本很[]高，商品退不[]回来则有经济[]损失。

因此，阿里国[]际AI提供了[]一个智能退款[]Agent。[]

消费者申请退[]款，上传凭证[]后，Agen[]t开始利用多[]模态识别技术[]，进行纠纷理[]由识别，以及[]文字/图片/[]视频凭证的分[]析校验。

而后判定是否[]能够退款、智[]能判定退款金[]额，并为消费[]者提供不退货[]部分退款的方[]案。

张凯夫介绍，目前该能力很大程度上缓解了商家和消费者双输的局面，且能为商家节省2000万成本/年。

以及还有强化学习。

通过强化学习[]，阿里国际A[]I会对大模型[]选品打分，对[]AI生成的素[]材进行效果预[]测。

这样一来，投[]放出去的图片[]就都是效果好[]的图片，保障[]了最终的投放[]效果。

当然，值得注意的事，上述多种AI技术都不是独立运作的。

譬如展开来说[]广告投放场景[]，强化学习只[]是诸多技术中[]的一环。

该场景综合使[]用的是多模态[]识别+多语言[]文本生成+A[]I图片处理+[]投放效果强化[]学习等AI能[]力，一步步进[]行沉淀自动化[]选品、卖点提[]炼、图片生成[]的AI智能全[]链路广告创意[]素材生成解决[]方案。

最终达到降低物料制作成本，获得更好投放效果的目的。

AI大模型和出海电商，绝佳适配

对做出海生意的商家们来说，干的活比做内贸多了几重门槛。

• 海外市场复杂性:语言壁垒、消费者偏好/审美标准/消费习惯不同、监管合规、时差;

• 成本和竞争压力:市场营销、用户获取;

• 跨境人才短缺:设计、财务、法务、客服……

看似五花八门，其实仔细辨别就能发现，AI大模型提供的诸多能力，恰恰是这些场景的绝佳适配。

顺应这样的市[]场需求，也是[]技术发展步入[]应用实践的必[]然，去年4月[]，阿里国际成[]立了AI团队[]。

借助多年电商[]及出海领域经[]验，用AI将[]跨境电商的每[]个步骤都重新[]做了一遍。

换个角度理解，一个小白商家想要跨境生意，从甄选商品、店铺装修、市场营销、售前导购、售后服务……每个环节都能得到阿里国际AI技术的支持。

可以说，AI[]技术的兴起，[]为出海电商商[]家带来了革命[]性的变革。

它不仅改进了[]商家的工作方[]式和生产效率[]，还极大地提[]升了商家的竞[]争力，其中最[]受益的是本来[]能力和精力提[]升空间更大的[]小微商家。

可以想见，在[]未来，因为A[]I大模型技术[]的助力，电商[]出海会朝小团[]队、智能化、[]个性化、可持[]续等方向发展[]。

而阿里国际平台，则成为了商家（尤其是中小商家）拥抱AI技术的重要平台。

期间不只有对[]于好用、易用[]AI技术的选[]择，中小商家[]还能借力阿里[]国际积年来，[]在电商/出海[]特定领域的深[]厚领域经验和[]知识——从某[]个角度来说，[]这恰好拓展和[]实践了新技术[]在行业中的应[]用场景。

综观当下的“[]大势所趋”，[]至少有两点非[]常明晰:

一是AI大模型的技术变革和生态发展，一是跨境电商的全球大航海。

现在，两者的[]逐渐渗透、逐[]渐融合，也成[]为了新的时代[]特色。

商家侧和技术[]侧，都面临着[]全新的机遇和[]挑战。而拥抱[]AI大模型技[]术，一定程度[]上能够助力跨[]境电商在AI[]2.0浪潮中[]乘风破浪，实[]现全球化发展[]及供应。

现在，潮头之[]上的阿里国际[]AI技术，让[]国内AI大模[]型技术成果的[]服务对象，从[]之前的14亿[]人口市场，一[]下子扩展到8[]0亿人口市场[]。

据张凯夫介绍[]，阿里国际A[]I能力已经覆[]盖营销、客户[]服务、商品发[]布、设计、合[]规等40+应[]用场景，服务[]全球50万商[]家。

进一步的数据[]显示，阿里国[]际AI能力日[]均超5千万次[]调用，规模每[]两月翻番;共[]计超1亿商品[]信息得到优化[]。

一直以来，阿里有句话广为流传，即“让天下没有难做的生意”。

果然诚不我欺。