01-神魔宇宙 ***宇宙天國首部曲 彌勒天書閣 https://maitreya-books.com/ 神話從來就不是怪力亂神,而是原始先民在日常生活情況的觀察之中,所建立的真實認知。唯有相信神話中的真實,才能感受到神話的詩意隱喻背後,所具有的神聖力量。打開你的想像,打開你的相信,你才能知道神話告訴了你什麼宇宙生命的資訊。 生命起源於宇宙之中,生長於宇宙之中,結束於宇宙之中,因此,宇宙的起源就是生命背景的起源。生命形成的每一個階段,其實都在述說著生命的本能,也就是生命本就存在的一種力量,在此雖是說明一種狀況,然而將這狀況投射在生命的生活行動之中,你就會明白自己究竟有哪些不可思議的本能!

跨境電商,一人搞定?我們雇阿里國際的AI開了家店,赚遍全球市場

2024071817:46



【新智元导读】创业夫妻店雇AI做设计,显示器爆单成行业品牌No.1。

这背后,不仅是3亿用户出海业务给的底气,也是因为一个团队一心做好了3件事。

最近关于自动驾驶出租的新闻,掀起了全网大讨论—— AI,是否已经抢占了人类的工作岗位?

答案是,并不会。

要知道,在现实世界中的大多数小微企业,其实面临的是人才短缺的困境。在这种情况下,AI非但没有替代任何人,反而为小微企业补充了源源不断的人才。

而作为接触AI最早,也是被改造最深的行业,如今的跨境电商已经成为了一个有着10万亿级的超大市场。

那么,当它与如今的大模型发生碰撞,又会从哪些方面被重构呢?

当小编试图搭建一个自己的出海业务时,彻底大开眼界。

一个人开店,卖往美国开家店

第一步:上架产品

首先,在上架产品的这一步,就出问题了。

不同款式衣服的KV设计怎样才能抓人眼球?需要雇佣什么形象的模特?如何针对不同国家进行介绍页翻译?这种种选择的组合,必然有最优解。

背后的不菲支出,对我们这种普通商家来说却是不能承受之重。

就拿电商拍摄费用来说吧:在国内,做一组商品图最少200元起步,若要聘请欧美国外模特拍摄,最少也得要大几千。拍摄之后,再让美工修图,每月还得平均支出8000-15000元。

这还没完,一件商品,若想面向全球市场销售,就得登录不同的平台,还需要语言和素材的本地化表达。

一套工作流下来,耗时不说,人都累垮了。

但这些问题对于AI来说,都是小case——



以下图片均由阿里国际出品的图片工具pic-copilot生成:https://www.piccopilot.com/zh

批量抠图

在上架衣服之前,我们需要有商品的主图。

面对手里的一大批女装,如何不费吹灰之力,将多件衣服主图批量做出来?

以AI的功力,一次就能抠出20张。



不管背景是地板,桌面,还是眼花缭乱的地毯,AI可以一键精准完成背景移除。



有了这些平面图之后,我们不仅可以应用其他背景作为主页展示,再者可以让虚拟模特上身,呈现不同效果。

虚拟试衣

接下来,只需选择一张抠好的衣服,再选择所需的模特和姿势,AI即可快速生成上身效果。

可以看到,不管是在质感还是在款式上,渲染出来的衣服都与实际保持了高度的一致。



模特换肤

当然,对于那些已经拍摄好的穿搭,同样只需要「开局一张图」,剩下的交给AI就可以了。

如果有需要微调的地方,也可以通过工具手动进行选区。



接下来,选择一个符合潜在受众的AI模特。



并且确定髮色和背景之后。



就可以一键get到不同性别、不同年龄、不同肤色的模特穿衣效果了。



可以看到,变化的只有模特本身,而被选中的衣服包包,都不会受到任何影响。



甚至连没有明确标注的墨镜,都被AI完美保留了下来。



如此一来,我们只需坐在电脑前点一点鼠标,就能把手里的商品全给上架了,极大地节省了高昂的模特拍摄和后期制作成本。

据统计,在AI虚拟试穿的加持下,不仅商品的销量能翻一番,而且消费者对商品喜爱度也提升了1倍。

标题建议

商品的标题和描述如何吸引读者的购买欲,也是一门大学问。

根据海量电子商务数据训练后的AI,在产品标题生成上也是手到擒来。

我们要做的,就是把和产品有关的信息都贴上来,AI就会自动根据品类特征和用户购买决策,剔除无用的内容并快速生成高流量标题。



第二步:投放广告

接下来,就到了投放广告这一步。

一个出彩的广告图片,在设计布局、创意文案、背景图片上都有玄机,会对广告投放效果产生切实的影响。

以往,这些广告基本都是设计师人肉制作的,周期长、成本高不说,素材效果也并不一定很理想。

另一方面,促活广告的投放上,我们运营操作空间也很有限。

因为大部分促活广告是以动态「选品池」形式投放,而一个品池便包含了上千万的商品量,仅仅靠人肉投放,是无法针对素材完成优化的。

有了AI之后,一切就大不同了。

广告一键生成

大模型加持下的AI,可以快速、批量生成大量广告素材,解决了素材生产量不够的瓶颈。

文本方面,基于海量商品数据训出来多语言创意文案生成大模型,可根据投放商品信息、投放国家、人群,进而生成更具个性化和吸引力的卖点。

图片方面,AI则基于全网海量电商广告素材,学习并抽象出了设计师的设计范式。

这就包含了一件商品和文字的摆放位置、对齐关系、商品背景、设计元素风格匹配规则等。

当给定输入的设计内容后,我们就可以让AI自适应排版和布局,实时合成创意图片了。



作为一家女装店,卖个鞋不过分吧(手动狗头)

精准投放

广告设计完成后,AI还会给自己的生成效果打分,有针对性地投放高分图片。

                                    

最后,通过历史投放数据,AI还可以总结经验,比如有文字卖点的商品在广告渠道表现更好。

针对那些没有优质卖点商品图片,AI就可以进行卖点提炼。

基于海量广告的投放效果数据,阿里国际专门训练了多模态创意打分模型。

它不仅能预估投放效果,还可以根据实际情况动态调整布局,对齐最优投放效果。

在上面这个过程中,有着多模态识别+多语言文本生成+AI图片处理+投放效果RL等多种AI能力加持。结果就是,让广告制作成本直降3%,同时广告ROI提升了5%。

第三步:店铺运营

在店铺运营这方面,对于店家AI可以通过分析客户的偏好,让商家更好地了解客户。

回复客户评论

同时,还能为客户提供个性化的回复,让每条客户评论,都能得到准确、周到的反馈。



面对这位用户的评论「制作廉价」,AI会这样回复:「我们知道,我们便宜的价格或许并不总是能满足您的期望。但我们一直致力于以实惠的价格提供优质的产品」

聊天实时翻译

不管买家用的什么语言,我们都可以靠AI丝滑地把对话翻译过去。



即便存在拼写错误,AI也能自动纠正

智能客服

对于客户,智能客服更是天然地契合AI的使用场景。

在对话过程中,通过调用产品API和物流API,AI可以回答用户的大部分关于产品和物流情况的疑问。



第四步:售后服务

最后也是最难的一趴,就是售后了。

面对消费者的无理由退货退款申请,如果每次都把商品从海外运回来,成本会非常高;但如果不运回来,货损又会非常大。

在这个场景中,就可以借助AI来进行部分退款、不用退货的协商,降低退货退款比例挽回损失。

具体来说,模型首先会在训练时学习各种历史人工判责案例的处理方式。

然后在多模态技术的加持下,分析用户留言、退款凭证(货值损坏程度)、交易快照、物流路线等数据,进而理解纠纷的原因并计算出部分退款的金额。



最后为消费者提供一种比较满意的「不退货部分退款」方案。

由此,就可以在提升退款效率、减少退款损失的同时,优化客户的满意度(预计可达3%)。



除了退货退款,还有一种更头疼的纠纷——Chargeback(拒付)。

在遇到恶意拒付后,商家平均需要20分钟来完成申诉材料的填写,然后还需平台小二进行复核补充。



相比之下,Chargeback Agent会基于模型的多模态能力来理解订单、履约、物流、商品,以及抗辩理由等相关信息,然后自动收集并组装证据,最终实现详细抗辩材料的一键生成。

据了解,这款AI Agent一年就能为跨境商家挽回上千万元的损失。



总而言之,从商品上架发布,到营销投放、店铺运营,再到售后服务,AI已经完全贯穿到跨境电商全链路中。

AI电商,进入第二年

人们都说,2023年也是AI电商的元年。经过一年多的发展,AI电商早已从炒作阶段,进入了成熟的应用阶段。

AI电商已经成为大模型时代下,核心应用场景之一,也是最佳的试验场。

这一领域之所以越来越热,一是因为全球电商的体量本来就很大,二是随着AI电商应用越来越多,其落地路径逐渐明朗起来。

高盛的一份报告称,全球电商在2023年销售额达3.6万亿美元,预计24年将同比增长8%,到28年将达到5万亿美元。

可见,AI电商这一赛道,本身就是一个值得深度挖掘创新,释放极大商业价值之所。

电商运营端、供应链端、消费者端,AI的势力正渗透到其中各个环节中。

在运营端,以亚马逊、阿里国际等电商平台巨头为代表,都推出了面向商户的AI工具。

比如,亚马逊的AI Listing功能,帮助卖家能够更轻松、高效地撰写有吸引力的文案。



再从供应端来看,AI的兴起,加速了一些企业推陈出新的进程。比如珠宝类企业,从设计、开模、模特拍摄、测品、上新,最少经历几个月的周期。

而现在,企业新品上线的工作流被AI重塑,从设计,到AI生成各种效果图,吸睛文案、测品,再到基于大数据分析,甚至AI能创造更高效的匹配机制。

商家们已经熟练地利用这些AI利器,生成文案,处理翻译,商品图设计等等,大大减少了大量重复繁琐的工作。

在降本增效的同时,还更好地迎合了消费者的购买心理。

另有德勤报告佐证,26%的受访营销者已经在使用GenAI生成营销内容,而且还有45%的人打算在2024年底之前使用这项技术。



不仅如此,AI对消费者的影响,也是革命性的。

亚马逊发布的AI评论整合功能,提炼过往买家的评价,总结一段话置顶。AI合身功能,能够让用户在线试穿衣服。



还有今年2月,亚马逊「电商版ChatGPT」——Rufus发布,能够以问答形式,帮买家出谋划策。



显然,国内外电商平台已经点燃了大模型革命的火种。

电商,是一个必定会被AI改变的行业,而这件事,如今仅仅迈出了第一步。

3亿用户业务,加持AI+电商

作为电商电商巨头,阿里国际的成绩单也十分耀眼。

之所以能够快速找到落地,还是因为阿里国际拥有天然的3亿用户出海业务。

因此,在模型训练上,团队有着有很好的前置背景和专业多样化数据。

阿里国际所要做的,就是给大家提供一个共用的AI基础设施,然后来解决所有这些业务在电商当中的AI需求。

有趣的是,想做这件事,就需要对电商里「AI可以干什么」,做一个产品层面的抽象。

我们需要去想象,一个坐在深圳做3C产品的工厂,一个义乌倒腾百货的贸易商,或者是一个在广州通过做档口生意,在淘宝上、拼多多上做了很多年电商,想要做出口时,会遇到哪些困难?

不讲外语时,怎么知道海外消费者想买什么?

东亚和欧美客户的需求差别,怎么满足

对于大多数跨境创业者来说,在细分场景中挖掘机遇才是王道。

而阿里国际团队,正是在拥抱AI的探索中,摸出了门道。

在早期,阿里国际团队基于40多个场景,把AI能力快速、松耦合地集成到现有的业务场景和产品体系里。

而随着过程的逐渐加深,团队就到了大的规模化阶段,也就沉淀出了大量的标准化服务。

此时,不同国家、不同文化背景业务上的差异就显出来了。

比如,亚洲中东客户在商品表达、模特呈现、商品信息合规要求上,就和欧美有很大差异。



另一方面,也需要在规模化产品上用PAAS这样的平台,结合更加统一模型的方式,才能避免碎片化,获得更好的推理成本和更大的规模效应。

此外,团队还需要在原有产品上,为前台业务团队提供更多的按需定制能力。

以前,是所有人看同一个内容商品,现在AI可以无限生成、海量生成,就可以生成「千人千面」的内容。

而AI搜索,只是简单地用一个大模型,去替代传统的机器学习模型吗?

绝不仅仅是这样。在阿里国际团队看来,这可能涉及到这整个系统和整个数据设计模式上,以及本身在算法底层上去构建商品的表达和呈现。

目前,人类语言表述已经做了足够高的抽象,不同国家、民族的语言,已经可以很好地表达所有抽象逻辑和具体物理对象的逻辑,但在视觉上,仍然是一块开放的领域。

专心只做三件事

经过去年的「百模大战」,谁是世界上领先的基础模型公司,显然早已有了定论。

2023年4月成立,阿里国际AIBusiness已初具百人团队规模,对自身定位却是——我们不是一个训练基础模型的团队。



他们强调了,会将自身重点放在三件事上:

首先,是多语言。

团队将利用多语言增强的方式,提高大模型的多语言能力,并将其更高效地用在多语言任务中。

就拿翻译来说,一直以来都是小模型承担的,对于大模型如何翻译,并没有明确的答案。

再者,为了控制成本,很多商业工具需要控制成本。阿里国际希望把多语言做好,以更低成本更优效果,让LLM去做多语言翻译。

会上,他们首次对外公开了背后的多语言增强大模型MarcoPolo,更多的技术细节。

它基于海量高质量多语言数据训练,其中小语种预料有2.5T token,可支持30+小语种,有8B/57B/72B等不同参数规模的模型。

其次,是多模态。

在电商赛道中,光有多语言大模型往往不够,这是一个涉及丰富繁杂的多模态场景。

假设客户因为衣服颜色发错退货,拍过来一张照片,衣服究竟是黑蓝的还是黑的,需要AI用「眼睛」去辨认。

从商家角度来看,希望上传一张商品图片后,AI能够完成优化、补全。

另外,涉及到什么是同款、什么是相似款,AI进行推荐、识别,皆需要底层技术的创新。

阿里国际的多模态大模型MarcoPolo-VL,基于业界原创结构化嵌入对齐模型(SEA)训练调优,可提供7B/14B模型,而且同等参数效果下,超越了已知的开源模型。

最后,在工程和架构侧,去构建整个模型服务PAAS。

AIGC有不同的业务平台,对于商家们来说,最便捷的方式是能够在一个平台上,完成整个运营涉及到的流程。

因此,一个通用底层平台的诞生,是必然的。

阿里PAAS服务可以让模型推理服务成本大大降低,能够以百张量级推理卡支持每日数千万次AI服务调用。

如下是他们在PAAS上的布局,基于底层阿里云等基础设施,构建了一套端到端的训练、推理、应用完整技术链,不同应用场景得以在统一的AI应用引擎、模型工作台、应用构建器等产品上实现高效迭代,从而给各个业务用好AI提供一套共享的应用设施。

经过一年多的努力和尝试,阿里国际在40+应用场景中,已经赋能50万中小商家,超1亿件商品信息得到了优化。



为什么40这个数字如此重要?

张凯夫表示,当场景能够用AI产生实际价值的时候,我们在过去半年内发生的故事,就是AI的使用量开始大幅上升。

近半年的数据显示,平均每两个月,商家对于AI的调用量就翻1倍。

现在,平台的日均调用量已经超过5000万次,规模每两个月翻一番。



已经有超过1亿的商品,通过AI做了完全的改写。

通过翻译、换模特、涂抹黑词、卖点生成等这些用AI洗一遍澡的环节,团队很自信:产品拿到美国消费者面前,他们能看懂、想买、愿意下单!

而且,在张凯夫看来,越是中小商家,越能从AI的应用中获益。

所以,用上AI的怎么样了?

以下,就是实打实的商家真实案例。

一位商家表示,没有AI前,只有一张手机拍摄的商品图。使用真实场景的图像虽然拍摄成本大,但放在平台上却显得平平无奇。

而有了AI后,就可以快速生成图片背景了。

生成的图片光影不但和真实拍摄的不相上下,还能套用海量的营销图模板,这些模板由海外设计师根据当地风格设计,不光成本降低,点击率也嗖嗖提升。

比如,速卖通平台的显示器top商家Zeuslap,就是从2023年11月开始使用阿里国际AI的图像生成的功能。



无论是店铺装修的banner、商品场景图、商详图、YouTube和TikTok的封面图等,都是AI完成的。

从前,商家需要花很多时间在找素材和设计上,还得自己动手PS。现在只要选择模版,上传商品,就可以轻松搞定商品图营销图了,巨省时间。

如今,在阿里国际AI的帮助下,Zeuslap已经从创业的夫妻店,成长为平台行业第一的品牌。



AI给电商出海带来的剧变,还在后面呢。---[新智元报導*编辑:编辑部/来源: 新智元]