在跨境電商的復(fù)雜環(huán)境中，AI已經(jīng)開始幫助商家解決多語言、多文化的問題，并在廣告投放、智能客服等方面發(fā)揮作用。本文將探討AI在跨境電商中的應(yīng)用現(xiàn)狀，以及其如何為商家提供價(jià)值，最終可能反哺回國內(nèi)電商的發(fā)展。

“國內(nèi)先進(jìn)的電商模式到了海外簡直是降維打擊?！边@句話已然成為了大眾共識。

過去幾年，Temu、Tiktok將國內(nèi)的電商模式復(fù)制到海外，取得了摧枯拉朽式的成功，而速賣通、Shein的出海步伐甚至還要更早。不過，隨著大模型時(shí)代的到來，這一過程似乎正在顛倒過來：在國內(nèi)電商中落地應(yīng)用不多的AI，正率先在跨境電商中開花結(jié)果，最終再反哺回國內(nèi)電商。

一、大模型在國內(nèi)電商落地遲緩

“AI電商時(shí)代剛剛開始，對誰都是機(jī)會(huì)，也是挑戰(zhàn)”，去年11月末馬云在阿里內(nèi)網(wǎng)的這句發(fā)言令無數(shù)人激動(dòng)不已，大家都期盼著一個(gè)電商新時(shí)代的到來。然而直至今日，無論是商家還是消費(fèi)者，都沒有感受到AI大模型對自己的銷售或購買體驗(yàn)有多大影響。屬于AI電商的時(shí)代，似乎還只停留在人們的想象之中。

回想兩年前，ChatGPT剛剛大火之時(shí)，大家紛紛討論，它會(huì)率先給哪個(gè)行業(yè)帶來變革。最后答案都指向了電商，尤其是電商中的客服場景。

原因很簡單，客服的確是一個(gè)勞動(dòng)力密集型的行業(yè)，亟待通過新技術(shù)來降本增效，同時(shí)客服的場景也相對封閉，模型訓(xùn)練相比于開放場景下更容易實(shí)現(xiàn)。

但從結(jié)果來看，國內(nèi)市面上所有做客服機(jī)器人的公司，在用大模型改造過他們的產(chǎn)品后，并沒有表現(xiàn)出顯著的性能提升。

一位電商平臺智能客服的產(chǎn)品經(jīng)理向雷峰網(wǎng)解釋了其中原委。售后是一個(gè)非常封閉的場景，用戶只有在購買過程中遇到問題了才會(huì)來找售后，這要求智能客服提供的回復(fù)必須十分精準(zhǔn)。大模型即使在泛化領(lǐng)域也會(huì)存在“幻覺”問題，在售后這種精細(xì)化的場景，平臺更不可能讓它去直面用戶任意生成內(nèi)容。

其所在的平臺之前就踩過一些坑。盡管內(nèi)部已經(jīng)采取了非常嚴(yán)格的風(fēng)控措施，但智能客服有時(shí)候還是會(huì)給用戶一些不合適的承諾。比如明明不是商家或平臺的問題，它卻承諾給用戶賠付，最后用戶拿著這個(gè)承諾來找平臺兌現(xiàn)。

此外，該智能客服是基于上一代人工智能技術(shù)的產(chǎn)品，模型能力不像今天這么強(qiáng)，不可避免有許多需要人為干預(yù)的地方，升級為大模型之后，工作流程也需要做相應(yīng)改變。這些都導(dǎo)致了大模型在智能客服場景的落地效果不如預(yù)期。

拼多多也在2020年前后就開始用類大模型的技術(shù)來給客服環(huán)節(jié)降本增效。不過它采取的是一種暴力美學(xué)的解題思路，一旦捕捉到用戶有不滿情緒，直接平臺介入僅退款，根本不在乎大模型是否讓客服機(jī)器人跟用戶的對話變得更加流暢。這在業(yè)務(wù)上取得了不錯(cuò)的效果，但很難說是技術(shù)上的勝利。

前述產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)為，大模型可能更適合用于開放域的對話，比如聊天機(jī)器人，畢竟在這些場景下，用戶對它的期待沒有那么高。

比如，當(dāng)下正在舉辦的巴黎奧運(yùn)會(huì)上，一批AI技術(shù)正在大顯身手。據(jù)悉，奧運(yùn)領(lǐng)域的首個(gè)大模型應(yīng)用由阿里國際AI團(tuán)隊(duì)參與研發(fā)，將開放給國際奧組委官方解說員，輔助各項(xiàng)賽事解說，為奧運(yùn)會(huì)提供更高的專業(yè)性和趣味性支持。

除了售后，基于大模型的AI導(dǎo)購類產(chǎn)品同樣發(fā)展不如預(yù)期。一位業(yè)內(nèi)人士表示，“AI能不能把售前做好，取決于平臺的內(nèi)容生態(tài)能不能做起來，而不是僅僅靠自己本身就能改變?！?/p>

除了售后和售前場景，廣告投放也是目前各大電商平臺正在努力嘗試的AI大模型應(yīng)用場景。

今年5月的財(cái)報(bào)電話會(huì)上，阿里披露了全站推廣功能的最新進(jìn)展：全站推處于小規(guī)?？蛻魷y試階段……目前淘寶正在調(diào)整算法模型，利用更長時(shí)間來訓(xùn)練模型，并基于更多客戶投放的數(shù)據(jù)，來提高對客戶ROI保證的效率。

內(nèi)部判斷，還需要時(shí)間來增加客戶，以及在不同行業(yè)和用戶群體中匹配流量，并表示“要看到全站推帶來明顯的收入增長，預(yù)計(jì)還需要12個(gè)月”。

換句話說，在電商領(lǐng)域AI現(xiàn)階段還只能解決“從無到有”的需求，要做到“從有到優(yōu)”則仍需要時(shí)間。因此，AI能夠在跨境電商中率先開花結(jié)果也就絲毫不意外了。

二、在跨境電商中率先開花結(jié)果

和國內(nèi)電商相比，跨境電商鏈路更長、環(huán)節(jié)更多，面臨的挑戰(zhàn)也更加多樣化。

首先是多語言和多文化的問題。不同國家的語言、所在時(shí)區(qū)都不相同，這給商家撰寫商品介紹、安排客服工作時(shí)間等帶來了巨大挑戰(zhàn)。

同時(shí)，海外市場營銷難度更大、流量獲取成本更高，監(jiān)管合規(guī)要求也十分復(fù)雜，而相關(guān)專業(yè)化人才又非常短缺。這讓AI有了更多用武之地，商家從AI中得到的價(jià)值感也更強(qiáng)。

舉個(gè)簡單的例子，商家經(jīng)營跨境業(yè)務(wù)時(shí)經(jīng)常會(huì)遇到信用卡拒付的情況。即用戶下單后用信用卡支付，如果對交易存有疑慮，可以打電話給發(fā)卡機(jī)構(gòu)提出拒付。

這時(shí)候發(fā)卡機(jī)構(gòu)會(huì)給商家發(fā)送郵件，告知商家用戶的疑慮。如果商家及時(shí)回復(fù)郵件，提供相關(guān)證據(jù)進(jìn)行抗辯。信用卡機(jī)構(gòu)最后依然會(huì)把貨款付給商家。

但現(xiàn)實(shí)情況是，很多商家都不知道怎么回復(fù)郵件，因?yàn)楸澈笊婕暗椒浅?fù)雜的金融合規(guī)知識。

如今，阿里國際可以用AI來幫助商家回復(fù)這封郵件，而且在信用卡公司的通過率非常高，甚至超過了人工撰寫的郵件。據(jù)官方披露，這項(xiàng)功能每年可以為平臺節(jié)約2000萬左右的資金。

另一個(gè)有趣的例子是數(shù)字人直播。國內(nèi)電商平臺有段時(shí)間對數(shù)字人直播的態(tài)度是嚴(yán)厲封殺，一旦發(fā)現(xiàn)商家用數(shù)字人直播可能會(huì)直接封號，而數(shù)字人直播在海外的接受程度則要高得多。

背后的原因在于，直播的本質(zhì)是在用戶和主播之間建立信任來提高轉(zhuǎn)化效率。國內(nèi)用戶是從真人主播開始接觸直播的，切換到數(shù)字人直播對他們而言是一種用戶體驗(yàn)的倒退，自然難以接受。而且經(jīng)過數(shù)年時(shí)間的發(fā)展，國內(nèi)直播專業(yè)人才的供給也相對充沛，對數(shù)字人需求不大。

因此，當(dāng)京東推出數(shù)字人“東哥”直播帶貨時(shí)，遭到了不少用戶吐槽?！爱?dāng)時(shí)這個(gè)直播在網(wǎng)上預(yù)熱了很長時(shí)間，吊足了大家的胃口，沒想到最后來的是個(gè)假人。如果不是老劉在那嘮嗑，誰會(huì)閑著沒事來京東看動(dòng)畫片？”

反觀海外，很多用戶還沒有接觸過直播，他們對數(shù)字人的接納度就更高。而且海外的直播專業(yè)人才也非常稀缺，TikTok剛在東南亞開展直播電商時(shí)，一家TSP機(jī)構(gòu)為了建立主播團(tuán)隊(duì)，把一家按摩院的員工全挖空了。

該機(jī)構(gòu)解釋，“好的主播需要有姣好的外形、大方的性格和能說會(huì)道的口頭表達(dá)能力，而按摩院的服務(wù)人員是最符合這三項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的”。

除了這些，AI大模型在跨境電商平臺更底層的搜廣推環(huán)節(jié)也有著廣闊的應(yīng)用前景。在不久前的一次媒體溝通會(huì)上，阿里國際副總裁張凱夫介紹，國內(nèi)用大模型改造搜廣推的進(jìn)程非常緩慢，大模型只能起到錦上添花的作用，沒法從底層架構(gòu)上顛覆。相反，在國外用大模型改造搜廣推的增益則要大得多。

因?yàn)閭鹘y(tǒng)的搜廣推引擎并不是基于多模態(tài)數(shù)據(jù)搭建的，而是靠行為數(shù)據(jù)，國內(nèi)電商的用戶行為數(shù)據(jù)已經(jīng)足夠豐富，加一點(diǎn)多模態(tài)信息，幫助并不大。而海外很多國家的用戶行為數(shù)據(jù)還比較稀疏，這種情況下疊加上多模態(tài)數(shù)據(jù)，對用戶的轉(zhuǎn)化率提升就很有幫助。

但張凱夫也提到，通過大模型提升電商平臺搜索結(jié)果的準(zhǔn)確度涉及到兩個(gè)問題——用戶意圖理解和商品特征提取。

這里面臨著兩個(gè)難題，一是怎么平衡搜索結(jié)果的準(zhǔn)確度和響應(yīng)速度?！叭绻悴捎靡恍┍容^大的模型，匹配度可能提升了，但是響應(yīng)速度可能沒法保障，這時(shí)候就得做一些取舍?！倍窃趺磳ι唐诽卣鬟M(jìn)行更好的抽象和表達(dá)，這可能需要對整個(gè)商品發(fā)布的環(huán)節(jié)進(jìn)行重構(gòu)，而不僅僅是在現(xiàn)有的基礎(chǔ)之上疊加一套模型。

這也是阿里國際接下來需要進(jìn)一步思考和探索和課題。

三、最大的課題是讓商家用起來

跨境電商多語言、鏈路長、環(huán)節(jié)多的特征，使AI有了更多用武之地。但AI作為先進(jìn)生產(chǎn)力工具，本身有一定使用門檻，如何讓商家用起來，也是其普及過程中必須回答的問題。

縱觀商業(yè)發(fā)展史上的諸多先進(jìn)生產(chǎn)力工具，經(jīng)常存在一個(gè)悖論：中小微商家對先進(jìn)生產(chǎn)力工具的需求更大，但因?yàn)樽陨碣Y金、人才等各方面實(shí)力不足，其運(yùn)用又往往落后于大企業(yè)。結(jié)果就成了，大企業(yè)覺得雞肋，小企業(yè)又用不上。如何才能走出這個(gè)怪圈呢？

張凱夫認(rèn)為，AI這波技術(shù)革命與以往的技術(shù)革命不同，AI可以用自然語言交互，它的使用門檻天然比以往的IT工具更低一些。面對AI工具，大企業(yè)需要更改內(nèi)部組織流程來進(jìn)行適配，用起來比較費(fèi)勁，反而是小公司會(huì)更加靈活一些。

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，阿里國際也追求將AI融入到業(yè)務(wù)流程當(dāng)中，讓商家無感式使用。以前面介紹的信用卡拒付抗辯郵件為例，商家在后臺下載文檔時(shí)，所有相關(guān)信息會(huì)自動(dòng)填充到文檔中，不需要商家進(jìn)行任何多余的操作。

此外，與國內(nèi)電商相比，跨境電商的托管業(yè)務(wù)占比更高。在托管模式下，商家不分大小，都由平臺提供運(yùn)營服務(wù)。平臺獲得商家授權(quán)后，就可以將AI能力運(yùn)用到其業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)。這使得，AI工具在跨境商家的使用率要遠(yuǎn)高于國內(nèi)商家。

據(jù)阿里國際官方披露，目前其生成式AI已經(jīng)在40多個(gè)電商運(yùn)營場景中為超過50萬商家賦能。從去年11月落地以來，阿里國際的生成式AI每兩個(gè)月日調(diào)用量就會(huì)翻一番，現(xiàn)在日均調(diào)用量已經(jīng)超過了5000萬次，有超過1億件商品的描述已經(jīng)通過AI進(jìn)行了優(yōu)化。

在AI落地的這40多個(gè)業(yè)務(wù)場景中，阿里國際對相當(dāng)一部分做了A/B測試，發(fā)現(xiàn)AI不僅幫助商家節(jié)約了人工成本，還通過內(nèi)容質(zhì)量的提升，給商品的點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率帶來了提升。在不同業(yè)務(wù)場景中，AI帶來的效率提升效果不盡相同，比如在售前導(dǎo)購和接待環(huán)節(jié)，轉(zhuǎn)化率最高能提升30%，但在有些場景就只有1-2個(gè)點(diǎn)的提升。

眾所周知，AI是一頭用數(shù)據(jù)飼養(yǎng)出來的巨獸，只有落地到業(yè)務(wù)場景中源源不斷地吸收各種數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，它才能更加快速地成長。然而，由于AI早期性能不佳，加上國內(nèi)電商足夠成熟，電商商家對其價(jià)值感知不強(qiáng)，AI在電商業(yè)務(wù)中的應(yīng)用并不廣泛，這反過來制約了它的成長。

如今，跨境電商和AI的雙方奔赴順利打破了這一僵局。相信未來AI工具在跨境電商打磨成熟后，也能更好的反哺國內(nèi)電商。國內(nèi)先進(jìn)電商模式復(fù)制到跨境電商的歷史，或許真的要顛倒過來了。