导读

跨境电商一直是生成式AI最热门的应用领域之一。

生成式AI在跨境电商行业的核心应用场景有哪些？AI+跨境电商又有哪些新玩法？

根据海关数据，2023年我国跨境电商进出口总额达2.38万亿元，增长15.6%。我国跨境电商主体已超10万家，建设独立站超20万个。

相较传统外贸，跨境电商的主体大多为中小企业。在竞争日趋激烈的跨境电商赛道，中小企业如何顺利出海，布局全球市场？AI无疑是一个加速器。

现在，即使不具备AI技术的中小企业，也可以实现5分钟内快速创建独立站、借助AI自动生成营销素材、获得更智能的搜索推荐等服务。

这背后离不开AI技术与跨境电商SaaS服务的结合。

作为国内领先的电商独立站SaaS平台，店匠科技（Shoplazza）已服务超过36万家跨境电商客户，服务覆盖全球150多个国家和地区，其中有40%消费者来自欧美高质量市场。

“亚马逊云科技强大的数据基座能力支撑起我们的数十个AI产品，最终实现节省40%客服成本，提升30%素材制作效率，增加20%搜索推荐收入的成果。”店匠科技首席科学家谢中流博士表示。

如何借助生成式AI技术，帮中国跨境电商企业加速出海？店匠科技与亚马逊云科技已经为行业探索出一些经验。

四大核心场景的体验创新与降本增效

自生成式AI诞生之初，跨境电商就成为最热门的应用领域之一。

由于跨境电商需要面对不同国家和市场的消费者，多语言是最基础的挑战。生成式AI最早被跨境电商用来生成不同语言的产品描述和营销活动文案。现在，这些已经成为跨境电商行业的基础操作。

随着多模态大模型的快速发展，尤其是文生图、文生视频的火爆，生成式AI在跨境电商的应用场景也在不断进阶。

目前通过与亚马逊云科技合作，店匠科技将生成式AI应用在GenAl营销素材创作、AI建站、智能客服、智能推荐&搜索四大场景。

在营销素材创作场景，过去电商企业创作内容费时费力且成本高昂，需要投入模特、摄影师、化妆师、设计师、场地费、交通费等。创作周期短则几天，长则数周。

店匠科技推出的GenAI营销素材创作平台，支持模特生成、模特换脸、商品变款、背景更换、创意爆款等多个应用场景，可以实现素材制作效率提升30%，做到分钟级出图。

该平台是基于Amazon SageMaker、Amazon ECR SD镜像（Stable Diffusion WebUI 推理镜像）等服务开发。借助Amazon SageMaker提供的一站式端到端机器学习服务，店匠科技将GenAI营销素材创作平台的开发周期从过去的6个月缩短到2个月，显著降低了模型训练和调优的时间成本。

在AI建站场景，店匠科技基于Amazon Bedrock接入Claude3系列模型（Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus），实现对话交互，理解客户需求。再基于Amazon RDS的运营数据来构建AI建站数据底座，能够快速拆解需求，构建元素，并利用这些元素进行快速的网站搭建。

在智能客服场景，店匠科技目前主要针对企业建站等服务咨询，后续会逐步上线面向消费者的客服支持。

在店匠科技，每天有大量客户咨询SaaS建站相关服务，历史重复问题占比69%，过去靠人工处理费时费力。基于Amazon ElastiCache Redis缓存向量数据，店匠科技构建RAG（数据检索增强），从而利用已生成的问答数据去回答新的类似问题。并基于Amazon Bedrock接入Claude 3模型，构建智能AI客服。

目前，店匠科技将解决客户问题的平均时间减少70%，同时客服成本下降了40%。

在智能推荐&搜索场景，如何统一多语言搜索，如何做搜索词与商品之间的多模态匹配、做高效的个性化展示排序是企业普遍的痛点。

店匠科技利用Amazon Bedrock接入Claude 3模型，并将其应用于内容理解、搜索意图判断，多模态风格的商品匹配召回等技术场景中，最终实现搜索推荐收入增加20%。

数据基座如何让生成式AI应用更高效

目前，店匠科技所有 SaaS 建站服务已经完全迁移到亚马逊云科技上。店匠科技不仅是亚马逊云科技的客户，也是其全球深度合作伙伴。

在生成式AI的合作方面，谢中流博士认为，“亚马逊云科技对电商行业生成式AI应用场景的深入洞察，能够让我们为客户提供更好的用户体验，实现更高的产出效率，并拥有更低的生产成本。”

通过亚马逊云科技合作，店匠科技可以更高效使用业界领先的基础大模型，并通过强大的数据基座能力，加速生成式AI的开发效率。

今年3月，亚马逊云科技率先在Amazon Bedrock平台引入Claude 3模型后，店匠科技就成为首批使用的企业用户之一。

“跨境电商是更新迭代非常快的一个行业，所以我们所用的模型是也在不停迭代。包括Stable Diffusion、Stable Diffusion XL1.0、Mistral系列模型，Meta的Llama系列模型，以及ChatGPT模型和Claude 3系列的三款模型（Haiku、Sonnet和Opus）。我们的策略就是保持不断跟进。”谢中流博士表示。

“不同的模型由不同的团队开发，因此在代码结构和接入方式上有差异，而Amazon Bedrock能够简化模型部署的工作。Stable Diffusion模型刚出来时我们是通过代码来进行部署，后来我们就使用Amazon ECR的Stable Diffusion镜像来部署。Amazon Bedrock进一步做了标准化的接入工作，让部署变得更简单了。”

同时，店匠科技在四大场景的创新应用依赖于亚马逊云科技底层强大的数据基座支撑。

例如，利用Amazon S3存储海量用户数据与营销素材，供模型训练。利用Amazon EMR Flink 运行分布式数据任务，实现实时的数据清洗处理。利用Amazon OpenSearch存储向量数据，实现极速的商品搜索。利用Amazon IAM完善用户权限管理。

更重要的是，借助亚马逊云科技领先的AI和大数据能力，店匠科技逐步实现了产品的差异化竞争力。这将是生成式AI在跨境电商应用的新热点。

“店匠科技的差异化优势在于我们离业务，离卖家的生意更近。例如，我们的GenAI素材生成内容与客户群体的关联度更高，更符合不同区域卖家对目标场景的需求。我们会追踪网络热门内容，并提供快捷的二创素材，从而帮助卖家创作引流效果更好的营销素材。”

在竞争激烈的跨境电商赛道，通过亚马逊云科技的强强联合，店匠科技拿到了AI技术和数据能力两张好牌，最终将赋能更多中国企业出海远航。

文中图片来自摄图网

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本文为「智能进化论」原创作品。