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　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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%。

　　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」

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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？

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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！

　　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。

　　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。