近两年随着人工智能技术的加速发展，AI应用落地场景备受关注。出海的持续火热，让越来越多人探索AI在跨境电商领域的应用。据了解，在选品决策、内容生成、广告投放、客服工作等方面都产生了非常多AI用具。当出海遇到AI ，跨境电商又有哪些新玩法？AI在跨境电商中的关键应用场景有哪些？随着人类大步迈入AI时代，个人如何抓住机会?

　　带着这些问题，本期36氪《CEO锦囊》栏目邀请到LinkFox AI合伙人/紫鸟浏览器合伙兵、清华大学人工智能方向博士后/MicroDatalProBoost.ai创始人/CEO李多全、Ginee CEO康乐旸，一起来聊聊：出海+AI，跨境电商又有新玩法？

　　1、工具使用的前置条件就是要找到能有效解决问题的应用场景，现在AI在跨境电商中的关键应用场景有哪些？

　　36氪：工具使用的前置条件就是要找到能有效解决问题的应用场景，现在AI在跨境电商中的关键应用场景有哪些？

　　大兵：作为一个在跨境电商领域摸爬滚打了十几年的老手，当人工智能（AI）技术出现时，我们整个行业都感到非常兴奋。原因很简单：跨境电商需要面对不同市场和国家，最基本的挑战就是语言差异。我们并没有那么深厚的语言功底，因此首先想到的是AI对我们语言能力的巨大帮助。这种帮助是显而易见的，它迅速解决了我们行业与国外本土买家之间的语言障碍，使我们的产品描述、营销活动和客服工作在处理文字时变得极为流畅，这是AI技术给我们提供的最直观的好处。AI的出现还帮助我们更好地了解目标市场的风土人情，也就是所谓的“local”文化。我们对本土文化一直有着强烈的执着，但由于现实原因，我们无法频繁地进入和离开不同国家。AI技术的出现确实打破了我们对当地文化认知的局限。当我们想要了解当地文化，并将这些文化元素融入我们的产品时，AI能够生成具有当地文化特色的文案，同样表现得非常流畅。所以自从AI技术进入我们行业以来，我们就感到非常兴奋。

　　至于AI帮助我们撰写产品描述、重构标题等基础工作，这些早已被我们行业广泛应用。实际上，当AI刚进入我们跨境电商行业时，我们对文字的需求是最基础也是最根本的。除了文字之外，我们还有另一个重要需求，那就是图片。图片对于我们展示商品至关重要，它是跨境交易中吸引买家的一个关键因素。随着AI技术的发展，我们现在能够通过AI生成图片，这一进步是之前难以想象的，已经在我们行业中得到了广泛的应用。

　　我们下一步非常期待的是文字、图片和视频之间的相互转换技术能够成熟并得到应用，这将为整个跨境电商行业带来新的浪潮。如果能够实现高效的图文视频转换，将极大地丰富我们的营销手段，提升用户体验，并可能开启新的商业模式，进一步推动跨境电商的发展。

　　康乐旸：Ginee旗下的用户群体都是当地的商家，当然也包括一些中国的跨境商家，其中一些品牌的大卖已经做得很大，在当地有完整的产业链。刚才大老师提到的图文客服，也在我们的实际应用场景下。这个场景实际上是应用在我们自己的公司的 HR 领域，我们公司在16个国家会有17个办公室，针对不同的人、不同的文化、不同的语言，这对公司管理有非常大的挑战。因此，AI的出现对于完善本地员工和客户的管理有很大帮助。另一方面，我相信大家也能看到，AI与视频生成的结合程度非常高，现在各个国家、各个产品都在丰富应用这种技术。

　　李多全：当我刚开始创业的时候，大模型还没有变得如此热门。我们的核心工作是对内容理解，这包括对在线视频内容的理解，以及视频下方的互动内容，还有电商平台上的商品和评价等。我们的初衷非常简单，当中国的企业和制造商转型为品牌商并走向全球市场时，首先需要决定进入哪个国家，那里是否有商机？将要服务的客户群体是什么样的？以及在这个国家将面临哪些友商和竞争对手？如何实现差异化？这背后需要对用户在社交媒体和电商平台上留下的痕迹进行深入理解，包括竞争对手的营销策略和产品布局的理解。大模型的出现加速了我们在这方面的研究进展，使我们对出海市场的竞争对手、用户和市场的理解更加深入。在我看来，这是所有企业出海的第一步。

　　当你去做生意时，需要了解你将在一个什么样的环境中运营。原来大企业通常会寻找咨询公司来做这些事情，咨询公司的服务可能需要很长时间，周期长，费用也很高。一个大型公司的咨询项目可能需要数百万到数千万人民币，而且产品的迭代速度非常快。等到咨询结果出来，很多趋势已经改变了。因此，大模型以及AI技术的快速迭代，使我们有机会第一时间把握用户的需求，以及大玩家在产品和技术上的最新进展。对于中国企业走向海外来说，这是至关重要的。随着AI和算力的发展，那些原本看起来难以实现的事情，现在似乎变得不那么遥远了。

　　36氪：AI另一个特点就是更新迭代快，导致市场变化也快，那现在跨境电商需求侧到底有什么不一样？

　　康乐旸：最直接的还是AI+视频。这很好理解，因为AI加视频在社交网络、电商平台或者任何社交媒体上的传播对商家来说最直观，可以去更好去销售自己的产品，推广自己的品牌。当AI刚出来的时候，在我们目标国家和市场最先开始的就是AI生成的图片散布在各个渠道、电商平台。紧接着不到半年的时间，基本上全都被AI生成的视频所覆盖。

　　前端看到的是商家在营销侧的迭代以外，实际上在后端、在管理侧、进销存侧我们也能够很清晰看到，一些多渠道的商家开始通过AI的策略去帮他们去理解进销存的算法，在不同的电商平台，不同的城市的计算逻辑。种种具体的应用和现象是我们认为AI带来的迭代速度变化之快的根本。

　　李博士：AI其实不是新的东西，30年前就有这个东西。我记得我们上学的时候最早叫data mining--数据挖掘，后面叫machine learning--就是机器学习，再到人工智能。从AI、算法本身来说其实没有特别多迭代，但这几年大家感觉到AI突然间离我们工作、生活各方面很近。有一个非常非常重要的变量是算力，像英伟达的H100、A100这样的芯片，原来的大模型从数据的收集到标注，再到训练推理完成，要非常长的时间，这就限制了我们很多应用。

　　AI带来最大的变化是让我们原先都在做的一些事情，比如说商品listing优化、图片优化、客服机器人、内容挖掘等，原先做成本非常高、周期非常长的场景，现在商家用这些东西的成本大幅度降低、时间周期大幅度缩短，能给商家实实在在带来运营效率和运营质量的提升。场景有变化但本质的变化不多，为什么大家感觉到AI离我们每个人都近，原来获取成本太高，但现在让AI更加普惠。

　　大兵：第一个变化来得特别快，我们还没有来得及做思想铺垫，它就突然带着结果出现了，这个速度超乎我们的想象。第二个变化是行业的接受速度非常快。从一个有趣的事情开始，它迅速地转变为生产力，我认为这一点对社会做出了巨大的贡献。比如在我们这个行业，我们最初只是尝试性地回答它提出的问题，比如“我长得帅不帅？”它可能会回答说：“我不便回答你。”但它会给出很多版本的答案。从这种有趣的互动开始，当人们感受到它的魅力后，它就迅速与行业结合，提高了我们行业的生产力。

　　以我们行业为例，当我们不再满足于仅使用文字知识来提升时，开始从图片出发。跨境电商本身就是一个线上销售行业，是一个务虚的行业。如果务虚的行业再加上AI生成的虚的内容，就会看起来非常假。我们快速地将这种务虚的图片转变为务实的图片。这时，那些看到行业机会的人，比如我们这些为行业提供软件服务的服务商，会比我们的用户更快地提前布局投入，挖掘AI的潜力。所以我认为这种快速的变化带动了整个链条的快速前进。

　　大兵：我们一直与跨境电商客户保持接触，自17年开始提供紫鸟浏览器服务，现已覆盖大部分行业客户。在此基础上，我们希望能提供更多价值。之前曾推出过机器人服务，有效帮助客户降低成本并提高效率。随着AI技术的发展，我们认为应该利用我们的专业知识，提供跨境电商领域的AI应用。我们尝试从文本角度进行探索，协助跨境企业训练专属的机器人，包括进行市场调研、产品分析以及客服等工作。然而，我们发现客户对此兴趣不大，原因在于这些工作相对浅显，只是简单的训练过程。例如在写listing方面，有的客户已经积累了十年的经验，对AI写的listing有所质疑。接受程度也是一个难题。

　　在不断尝试的过程中，我们转而关注图片领域。跨境电商的图片种类繁多，我们专注于图片细分领域的研究，了解哪一种图片是客户最需要的，且能最有效地降低成本提高效率。经过市场调查，我们发现服装模特领域存在痛点，模特的使用有时会制约客户上新的速度，因为需要预约模特并经过一系列流程，费时费力。我们发现AI可以自动生成许多模特图，但生成的模特仅用于娱乐。那么，如何将AI与跨境电商尤其是服装领域相结合呢？如何找到客户的共鸣点和痛点？现在我们已经找到解决方案，即当客户只提供平面图时，我们可以直接将平面图放到模特身上，无需再拍摄模特。

　　之前的方法是将衣服放在假模特身上拍照并快速转换，但后来我们发现这个模特过于虚假，让人感觉电商是一个不切实际的东西，用假模特会让消费者感觉更虚假，不够尊重他们。因此，我们现在如何将电商从完美的地方拉回现实？我们称之为模特的环针处理。例如，欧美美女脸上的斑点或唇色和皱纹，我们通过大型模型来训练还原真实的状态使其看起来更真实。通过这一细分领域来打动客户，客户以前可能需要支付几千元来拍摄一套照片，但现在只需支付几分钱，他们就会感到惊喜。我们认为真正好的产品是让客户感到哇塞的产品。在处理模特时我们发现，原来考验模特最难的是大码模特、儿童模特以及模特的手臂和胳膊的细节处理。

　　这是一个从人人皆知的大模型到真正能应用到消费者商业应用中的真实案例。我们一直在探索这样的领域，找准消费者的最大痛点来打造产品，我们认为这样才能获得消费者的认可。

　　康乐旸：我可以分享两个大家不太熟悉的场景。首先，我们服务的客户群中有很多大型品牌商，他们拥有自己的D2C（直接面向消费者）渠道，比如官网。这些平台的反欺诈场景实际上是一个巨大的空间。如果AI被好人使用，它能够帮助人们提高效率。但是，如果被坏人使用，这存在很大的风险，尤其是在互联网上，什么情况都可能发生。因此，我们将AI与反欺诈场景很好地结合起来，帮助我们的客户，尤其是品牌的大卖家，无论是在哪个市场，都能有效地拦截欺诈行为。使用AI技术来对抗欺诈行为，就像是有一个反欺诈AI在起作用，这是一个非常有趣的场景，也是一个容易被忽视的领域。

　　另一个领域是优化体验。SaaS ERP在我看来是一个复杂的产品，AI的出现，或者说对话式AI的出现，在某种程度上能够大幅提升运营人员使用SaaS ERP的体验。对于一个新人来说，如果他们面对的是一个有很多选项和按钮的产品，他们可能会感到困惑。现在通过大数据和人工智能技术，可以根据其他人的正常使用方法，为他们提供一个最优的路径。这实际上大大降低了用户体验的门槛。我们主要服务的是本土市场，他们的教育水平、文化水平以及对ERP类型产品和AI产品的接受程度并不像国内这么快。

　　李多全：现在市面上的AI工具确实很多，非常多。我认为，要真正创造出价值，还是要开发那些自己垂直领域有深度的工具。不能直接拿一个GPT，套个壳，我觉得这对许多企业来说，大家都可以轻松获取GPT，这是非常非常低门槛的。我认为真正能够帮助企业的，是要依据企业的行业，构建自己的专属数据，并基于这些数据构建自己的专属模型。这样的工具才有可能对企业产生实实在在的帮助。

　　举个例子。在近几年中国出海中，电动自行车是一个非常热门的品类，许多品牌应运而生。我曾有一位客户，他是某大型产品负责人，他的日常工作是到国外的社交媒体和评测网站查看信息。他会关注自己的产品发布过的内容，以及用户如何互动和反馈。同时，他还会查看竞争对手发布了什么样的产。