AI 智能客服：低价也能提供优质服务，让你的购物体验丝滑无比

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面对那位用户的评论「制作廉价」，AI会这样回复：「我们晓得，我们实惠的价钱其实并不总是能满足您的期望。但我们仍然旨在于以便宜的价钱提供优质的产品」

聊天实时翻译

不管卖家用的哪些语言，我们都可以靠AI丝滑地把对话翻译过去。

虽然存在拼写错误，AI也能手动纠正

智能客服

对于顾客，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和货运API，AI可以回答用户的大部份关于产品和货运情况的疑惑。

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款退货申请，若果每次都把商品从海外运回去，成本会特别高；但若果不运回去，货损又会特别大。

在这个场景中，就可以利用AI来进行部份退货、不用退款的协商，增加退款退货比列挽回损失。

具体来说，模型首先会在训练时学习各类历史人工判责案例的处理方法。

之后在多模态技术的加持下，剖析用户留言、退款账簿（总额受损程度）、交易快照、物流路线等数据，从而理解纠纷的缘由并估算出部份退货的金额。

最后为消费者提供一种比较满意的「不退换部份退货」方案。

由此，就可以在提高退货效率、减少退票损失的同时，优化顾客的满意度（预计可达3%）。

不仅退款退货，还有一种更难受的纠纷——（拒付）。

在碰到恶意拒付后，店家平均须要20分钟来完成申述材料的填写，之后还需平台小二进行复核补充。

相比之下，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，之后手动搜集并组装证据，最终实现详尽抗辩材料的一键生成。

据了解，这款AIAgent一年才能为跨境店家挽回上千亿元的损失。

总而言之，从商品上架发布，到营销投放、店铺营运，再到售后服务，AI早已完全贯串到跨境电商全链路中。

AI电商，步入第二年

人们都说，2023年也是AI电商的元年。经过一年多的发展，AI电商已经从炒作阶段，步入了成熟的应用阶段。

AI电商早已成为大模型时代下，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，一是由于全球电商的体量原本就很大，二是随着AI电商应用越来越多，其落地路径渐趋明朗上去。

巴克莱的一份报告称，全球电商在2023年销售额达3.6万亿卢布，预计24年将环比下降8%，到28年将达到5万亿卢布。

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。

电商营运端、供应链端、消费者端，AI的势力正渗透到其中各个环节中。

在营运端，以亚马逊、阿里国际等电商平台大鳄为代表，都推出了面向商户的AI工具。

例如，亚马逊的AI功能，帮助店家才能更轻松、高效地撰写有吸引力的文案。

再从供应端来看，AI的盛行，加速了一些企业推陈出新的进程。例如首饰类企业，从设计、开模、模特拍摄、测品、上新，最少经历几个月的周期。

而如今，企业新款上线的工作流被AI塑造，从设计，到AI生成各类疗效图，吸睛文案、测品，再到基于大数据剖析，甚至AI能创造更高效的匹配机制。

店家们早已熟练地借助那些AI神器，生成文案，处理翻译，商品图设计等等，大大降低了大量重复繁杂的工作。

在降本增效的同时，还更好地讨好了消费者的订购心理。

另有毕马威报告旁证，26%的受访营销者早已在使用GenAI生成营销内容，并且还有45%的人准备在2024月底之前使用这项技术。

除了这般，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，提炼过往卖家的评价，总结一段话置顶。AI合身功能，还能让用户在线试穿裤子。

还有明年2月，亚马逊「电商版」——Rufus发布，才能以问答方式，帮卖家出筹谋策。

其实，国外外电商平台早已燃起了大模型革命的火种。

电商，是一个必将会被AI改变的行业，而这件事，现在仅仅迈出了第一步。

3亿用户业务，加持AI+电商

作为电商电商大鳄，阿里国际的成绩单也非常闪耀。

之所以还能快速找到落地，还是由于阿里国际拥有天然的3亿用户出海业务。

为此，在模型训练上，团队有着有挺好的后置背景和专业定制化数据。

阿里国际所要做的，就是给你们提供一个共用的AI基础设施，然后来解决所有那些业务在电商当中的AI需求。

有趣的是，想做这件事，就须要对电商里「AI可以干哪些」，做一个产品层面的具象。

我们须要去想像，一个坐在北京做3C产品的鞋厂，一个温州鼓捣百货的贸易商，或则是一个在上海通过做摊位生意，在天猫上、拼多多上做了好多年电商，想要作出口时，会碰到什么困难？

不讲英语时，如何晓得海外消费者想买哪些？

东亚和欧美顾客的需求差异，如何满足

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的探求中，摸出了猫腻。

在初期，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。

而随着过程的日渐加深，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别就显下来了。

例如，欧洲中东顾客在商品抒发、模特呈现、商品信息合规要求上，就和欧美有很大差别。

另一方面，也须要在规模化产品上用PAAS这样的平台，结合愈发统一模型的方法，能够防止碎片化，获得更好的推理成本和更大的规模效应。

据悉，团队还须要在原有产品上，为前台业务团队提供更多的按需订制能力。

曾经，是所有人看同一个内容商品，如今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，去取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起来建立商品的抒发和呈现。

目前，人类语言叙述早已做了足够高的具象，不同国家、民族的语言，早已可以挺好地抒发所有具象逻辑和具体数学对象的逻辑，但在视觉上，依然是一块开放的领域。

专心只做三件事

经过今年的「百模大战」，谁是世界上领先的基础模型公司，其实已经有了定论。

2023年4月创立，阿里国际已初具千人团队规模，对自身定位却是——我们不是一个训练基础模型的团队。

她们指出了，会将自身重点置于三件事上：

首先，是多语言。

团队将借助多语言提高的方法，提升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，仍然以来都是小模型承当的，对于大模型怎么翻译，并没有明晰的答案。

此外，为了控制成本，好多商业工具须要控制成本。阿里国际希望把多语言做好，以更低成本更优疗效，让LLM去做空语言翻译。

会上，她们首次对外公开了背后的多语言提高大模型，更多的技术细节。

它基于海量高质量多语言数据训练，其中小语种预想有2.5Ttoken，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，光有多语言大模型常常不够，这是一个涉及丰富庞杂的多模态场景。

假定顾客由于袜子颜色发错退款，拍过来一张相片，衣物到底是黑蓝的还是黑的，须要AI用「眼睛」去辨别。

从店家角度来看，希望上传一张商品图片后，AI才能完成优化、补全。

另外，涉及到哪些是同款、什么是相像款，AI进行推荐、识别，皆须要底层技术的创新。

阿里国际的多模态大模型-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，并且同等参数疗效下，赶超了已知的开源模型。

最后，在工程和构架侧，去建立整个模型服务PAAS。

AIGC有不同的业务平台，对于店家们来说，最方便的方法是能否在一个平台上，完成整个营运涉及到的流程。

因而，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增加，还能以百张量级推理卡支持每日数千万次AI服务调用。

如下是她们在PAAS上的布局，基于底层阿里云等基础设施，建立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、应用建立器等产品上实现高效迭代，因而给各个业务用好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，早已赋能50万中小店家，超1亿件商品信息得到了优化。

为何40这个数字这么重要？

张凯夫表示，当场景才能用AI形成实际价值的时侯，我们在过去半年内发生的故事，就是AI的使用量开始急剧上升。

近半年的数据显示，平均每两个月，店家对于AI的调用量就翻1倍。

如今，平台的日均调用量早已超过5000万次，规模每两个月翻一番。

早已有超过1亿的商品，通过AI做了完全的改写。

通过翻译、换超模、涂抹黑词、卖点生成等那些用AI洗一遍澡的环节，团队很自信：产品领到日本消费者面前，她们能读懂、想买、愿意下单！

但是，在张凯夫看来，越是中小店家，越能从AI的应用中受益。

所以，用上AI的怎样样了？

以下，就是实打实的店家真实案例。

一位店家表示，没有AI前，只有一张手机拍摄的商品图。使用真实场景的图象其实拍摄成本大，但放到平台上却变得平平无奇。

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，能够套用海量的营销图模板，这种模板由海外设计师按照当地风格设计，不光成本增加，点击率也飕飕提高。

例如，速卖通平台的显示器top店家，就是从2023年11月开始使用阿里国际AI的图象生成的功能。

无论是店面家装的、商品场景图、商详图、和的封面图等，都是AI完成的。

从前，店家须要花好多时间在找素材和设计上，还得自己动手PS。如今只要选择模版，上传商品，就可以轻松搞定商品图营销图了，巨省时间。

现在，在阿里国际AI的帮助下，早已从创业的夫妇店，成长为平台行业第一的品牌。

AI给电商出海带来的剧变，还在旁边呢。

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