這屆中小賣家，正在用AI搞定全球生意

作者 ｜ summer郵箱 ｜ huangxiaoyi@pingwest.com

在歐洲盃球場一片激戰的同時，賽場之外，另一場比賽在電商平臺上演了。

“這段時間，店鋪流量上漲很快，總銷量比去年同期翻倍還多。”26歲的義烏體育用品商家方平說道。據速賣通的數據，官宣“歐洲盃”贊助商後，速賣通5月足球用品銷量同比增長了80%。

事實上，不止歐洲盃期間，近兩年，跨境電商始終都保持着增長的趨勢。以2023年爲例，商務部數據顯示，我國跨境電商出口額達到了1.83萬億元，同比增長19.6%。

相較於國內電商行業增速放緩，海外的巨大潛力，以及全託管、半托管等服務對出海門檻的降低，讓商家們紛紛選擇出海尋找新大陸。其中，中小商家成了當之無愧的主力軍。

艾媒諮詢數據顯示，已出海企業裡中、小、微企業的佔比分別爲39.4%、17.5%和13.6%，且與此同時，中國企業出海業務正從歐美、東南亞等成熟地區，擴散到中東、非洲等新興區域。

出海新人+出海新市場，生意難度也疊起了Buff。

不過，很快事情迎來了轉機。從去年開始，面對從語言到文化、運營、合規等一系列的問題，越來越多的商家開始嘗試藉着AI的風，出海破浪了。

7月16日，在阿里國際的一場AI主題的分享會上，阿里國際數字商業集團副總裁、AI業務負責人張凱夫透露：過去一年，阿里國際成立了AI團隊，在40多個場景裡測試了AI能力，賦能50萬中小商家，1億款商品得到優化。商家的AI需求也不斷增長，近半年的數據顯示，平均每兩個月，商家對於AI的調用量就翻1倍。

“越是中小商家，越能從AI的應用中獲益。”張凱夫說道。

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當義烏的外貿老闆開始集體卷AI

義烏的老闆們，是電商行業最神秘的一羣人，他們永遠能緊跟趨勢熱點，無論是美國大選，還是世界賽事，都能穩穩地佇立在風口浪尖。如今大模型爆發帶來的這波AI機遇，義烏人自然也沒有放過，甚至開始白天做生意，晚上上“AI課外班”，率先捲了起來。

在義烏做帽子飾品生意的舟舟，就是一個真實寫照。今年37歲的舟舟已經經歷了數次電商風口的交替，從一開始做外貿，再到四年前出口受到大環境影響，她開始重點投入國內平臺做批發，而近兩年，則是跟着全託管、半托管的大風，做起了B2C跨境電商。

在阿里國際AI去年上線了素材處理的AI工具以後，舟舟很就開始上手嘗試，她發現這些AI功能非常適合想要從國內轉向國外經營的商家。

“現在，我可以直接把國內的商品圖和信息轉到速賣通上，讓AI幫我翻譯商品標題，把商品圖轉化成多個國家的本土版本，比如說西班牙語地區等等。”舟舟說道。

簡而言之，就是用AI把所有商品信息重寫一遍，讓海外消費者看得懂、想下單。

最直接的變化是將商品中的中字，根據當地消費者的語言，改寫成本土風格；其次，同一個商品在不同國家的消費賣點也有差異，AI能夠優化標題關鍵詞、詳情信息，儘可能地提升文本的吸引力。

“沒有AI之前，修改一個詳情頁並且翻譯成不同的語言是一個很痛苦的過程，我們要把文字一個一個提取出來，修復圖像，翻譯，排版，如果想要好好做，光是上品就需要專門聘請1~2個員工，每天上傳10個都算不錯了。”

現在用上AI之後，舟舟很快就可以把國內電商平臺的圖搬到海外平臺上，“基本上都是可用的，特別是商品標題的多語言處理，比我們之前用谷歌翻譯準確多了。”

除此之外，一位做球類生意的義烏商家何兵提到，“文本和圖片素材的修改確實有效果的提升，但我覺得最強的還是模特商品圖的生成。”

何兵提到，一般而言，產業帶商家是不會請外籍模特做商品圖的，在國內做一組商品圖200元打底，請外國模特拍攝要大幾千，如果僱傭電商美工，每月平均薪資支出在8K-15K人民幣。

“做B2B生意還好，如果是做B2C的生意，消費者會更注重視覺效果。”何兵開始用阿里國際AI提供的AI模特功能製作商品圖，“比如說網球、高爾夫的場景，加上一個穿運動服的歐美人物形象，質感一下就提升了，甚至能根據當地消費者的審美，選擇特定形象的AI模特，一鍵賣全球。”

值得注意的是，在素材處理的過程中，經過一輪生成式AI浪潮，AI在電商領域能做的不止是翻譯、生成圖文等形式上的功能，更融入了行業經驗，具備了決策能力。換言之，AI不只是給商品圖做基礎的處理，還可以理解消費者的需求，調整標題語、詳情語、設計圖，提升轉化效率。

同樣的決策能力，還體現在智能客服和拒付抗辯Agent之上。

以AI客服爲例，阿里國際在其跨境電商平臺速賣通AliExpress上，爲所有的全託管、半托管商品配備了AI客服。數據顯示，6月份，配備了AI客服的商品，售前詢單的轉化率提高了29%。

而拒付抗辯則是另一個跨境電商特有的痛點需求。一般是因爲客戶購買後給平臺打電話提出支付有疑問，然後Visa、Master等卡組織會發送郵件給商家，要求商家及時發一封郵件來抗辯舉證，不然該筆訂單的錢就拿不回來了。由於需要提供金融相關的證據，中小商家往往缺乏理解與處理能力。

“一個月500單，可能有5單是拒付的。”做小件家用木製品的商家周明說道，“之前我們是把拒付當作一個固定成本了，不做處理。”

今年，周明看到拒付訂單的時候，本來是像往常一樣抱怨幾句就關閉頁面，結果看到訂單旁出現了一個“下載模板”的選項，“點擊下載，直接就生成了一個反對拒付的文件。”他用這個文件回覆拒付郵件發出之後很快就抗辯成功了。

另一位商家提到，“因爲AI可以理解郵件的內容，可以去找相關證據，來寫這封回覆郵件，在信用卡公司端通過率非常高，甚至比真人自己寫得還要高。”

據測試數據顯示，AI拒付抗辯Agent一年可以幫阿里國際旗下各平臺的中國跨境商家挽回2000萬人民幣的損失，保護商家權益。

在當下，大模型爲基礎的AI能力，懂行業、能分析、會寫文、會製圖，讓中小商家的經營難度大大降低，相當於讓每一個有短板的商家都獲得了更穩定的出海能力。

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好的AI，會成爲電商平臺的底座

對於整個跨境電商的模式來說，AI的效力還不止於此。

據瞭解，從去年4月起，阿里國際的AI團隊開始對跨境電商的40多個關鍵場景進行AI測試，覆蓋跨境電商全鏈路，包括商品圖文、營銷、搜索、廣告投放、SEO、客服、退款、店鋪裝修等。

測試結果顯示，在AI客服、營銷Push等場景下，AI的表現很出色，能夠帶來雙位數的效果提升。此外，在絕大部分場景中，AI在轉化率、點擊率、消費者滿意度等方面能爲商家帶來1-30%的提升。例如：AI自動生成的營銷素材，帶動廣告投放ROI提升了5%。

效果的提升，是因爲不同於此前算法對少量用戶行爲數據的分析，具有多模態能力的大模型對少量用戶行爲數據的理解，明顯邁了一個大階梯。

以營銷環節的“搜、推、廣”爲例，“在海外，平臺用多模態模型做商品的理解，把理解的信息加到‘搜推廣’裡，增益有些時候比國內的增益還要大。”張凱夫說道。

這是因爲傳統“搜推廣”引擎靠的不是多模態模型對於數據的理解，而是依靠具體、可量化的行爲數據分析。但是，相比於國內電商行爲數據的豐富度，海外電商市場更大、滲透率更低、需求方式更分散，用戶行爲數據不夠完整，原先算法對數據的處理也不夠精準。

而如今，大模型的多模態理解能力，可以做到更精準地洞察用戶，提升轉化率。

爲了能讓需求更好地被解決，AI能在供需兩端下功夫：一端是在供給側，基於多模態理解，識別商品圖，給出更準確的商品的標籤、標識，比如將一件上衣標記爲直版、黑色、有口袋、純棉；另一端是對用戶搜索的技術處理，把用戶的意圖變成更精準的指令，最後讓兩者精準匹配。

特別是，跨境電商的匹配是跨語言環境的，商家的中文表達與消費者的外文需求之間有噪聲，而AI在中間搭起了橋樑，可以儘可能地弱化噪聲，提升效果。

在整個AI+電商業務的過程中，不同於其他模型，阿里國際AI是作爲底座而存在的。

據瞭解，目前，種種AI能力都已經在速賣通AliExpress、Lazada、Trendyol等平臺上落地應用，覆蓋了阿里國際業務各個平臺，服務了50萬商家、1億款商品。

畢竟，電商業務有大量共同的經驗和流程，例如商家需要每日的銷量數據分析，上新品就需要考慮新品爆發......在AI+業務的過程中，阿里國際商業的諸多平臺都不必重複造輪子，直接以一個大的AI底座來提供服務，並接入了日常商家經營流程中的每一環，甚至讓商家沒有很強的“我在使用AI的感受”，畢竟，對商家來說，技術和產品都不是重點，從功能上真正解決經營痛點纔是重點。

一直以來，AI被比喻爲像水和電，並不只是說AI像水和電一樣不可或缺，成爲系統運轉的基礎，更意味着AI應該像水和電滲入每一個具體的場景脈絡中去。

正如張凱夫所說，“我們是要給大家提供一個共用的AI基礎設施，然後來解決所有這些業務在電商當中AI的需求。”

當然，作爲第一批落地到全平臺的系統性AI能力，在應用過程中，商家們也存在一些顧慮，例如在應用大模型處理本地化信息以及使用智能客服接待的過程中，AI夠不夠準確，會不會胡說八道。

對此，阿里國際AI業務算法負責人駱衛華提到，”之前的神經網絡翻譯是針對輸入的信息做逐字的準確翻譯，遷移到新的基於大模型翻譯上，本質上沒有辦法100%克服幻覺。但目前，阿里國際AI business團隊正在做三個階段的優化：保證數據量足夠大、加強反饋強化學習、結合RAG做兜底，提升了準確性。”

去年是大模型的元年，通用大模型都在瘋狂地卷參數和模型能力；而在今年，大模型開始加速與行業結合，步入應用階段。

在當前的階段，對業務的深入理解、對AI+業務的路徑實際考量，纔是平臺之間拉開差距的關鍵因素。

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