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店匠科技如何打造生成式AI时代的跨境电商新范式?

产业新闻 8

    5月16日消息,从Open AI GPT4到谷歌Gemini 1.5、Anthropic Claude 3、Meta Llama 3,大模型卷到爆,每过几个月就会有新的大模型刷新能力记录。

    在大模型应用端,各行业企业正在加速将大模型能力应用于自身业务,打造生成式AI时代的业务新范式。

    店匠科技就是最早使用生成式AI来提升业务的跨境电商服务商。

    成立于2017年7月的深圳店匠科技(Shoplazza)是一家专注海外B2C独立站品牌营销的企业级SaaS公司,其使命是帮助中国制造成为全球化品牌。

    店匠科技SaaS平台包括行业出海加速方案、品牌出海解决方案和独立站云升级方案,涵盖跨境小白、精品卖家、无货源卖家、TikTok 卖家、工贸一体、品牌商家、外贸工厂、抖音卖家、亚马逊卖家、国内平台卖家等各种不同的跨境电商群体。

    店匠科技提供多种不同的便捷功能帮助用户实现快速建站,其业务可以分为两大板块,一类是为商家提供了一套支持跨境电商独立站的标准化官网设置系统,通过该 SaaS 系统,商家无需技术人员,即可快速运用模版和卡片式模块创建附有销售功能的海外官网;另一类是为商家提供了一套品牌、营销、运营的解决方案,专门为中国企业和消费品品牌拓展国际化业务提供解决方案和服务。

    目前,店匠科技服务于超过36万家跨境电商客户,包括品牌卖家、精品卖家、店群卖家和外贸工厂。店匠科技的服务覆盖全球150多个国家和地区,其中有40%消费者来自于欧美市场。

    店匠科技首席科学家谢中流博士介绍称:“我们基于亚马逊云科技专业的人工智能技术与服务,在探索跨境电商生成式AI应用的道路上取得了重大的进展。”

    “我们使用很多模型,包括Mistral系列,Meta的Llama系列,GPT系列和Claude 3系列(Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus)等大语言模型,以及Stable Diffusion、Stable Diffusion XL1.0等图像生成模型。我们不知道未来会有哪些更好的模型,我们现在的策略是保持不断跟进,跟进最新的模型和技术变化,寻求更好的业务机会。”谢中流谈到店匠科技在对生成式模型的应用时表示。

    店匠科技何以能快速试用业内推出的最新、最强大模型,谢中流谈到其中的关键,他表示:“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。”

    据悉,店匠科技基于亚马逊云科技强大的数据基座能力,支撑起多个AI产品。店匠科技在生成式AI方面的突破和创新主要包含四个场景:GenAl营销素材创作平台、AI建站Copilot、智能客服、智能推荐&搜索。

    谢中流强调:“搜索推荐、智能客服、素材生成、AI建站,这几个生成式AI方面的创新和应用都极大地改变了跨境电商,甚至是整个电商的运营方式。”

    电商场景涉及大量营销创作,包括各类营销图片、视频和文案。但人工创作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。

    店匠科技打造GenAI营销素材创作平台实现模特生成、背景替换、模特试衣,创意变款等多种功能,帮助商家快速创作营销图片,并实现分钟级出图,多风格选择,提升30%素材制作效率。

    据悉,在开发创意爆款功能时,店匠科技选择使用 Amazon SageMaker JumpStart 里的 Stable Diffusion XL1.0 版本,一键体验最新的机器学习趋势和模型来优化此功能。Amazon SageMaker JumpStart 自身带有鉴黄、鉴恐等功能,如果商家输入的词语,或是输出生成的是一些黄色暴力图片,Amazon SageMaker JumpStart 支持的 Stable Diffusion XL1.0 模型就会自动将这些图片进行打码,降低风险。

    AI建站Copilot方面,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;然后基于Amazon RDS的运营数据来构建AI建站数据底座,进而实现快速拆解需求,构建元素,并利用这些元素进行快速的网站搭建。

    智能客服方面,店匠科技基于Amazon ElastiCache Redis缓存向量数据,来实现构建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。还基于Amazon Bedrock接入Claude 3模型,以构建智能AI客服。最终,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%。

    在跨境电商场景的智能推荐和搜索领域,需要考虑几个问题:如何统一多语言搜索?如何对商品进行属性理解?如何做搜索词与商品之间的多模态匹配、如何做高效的个性化展示排序?

    因此,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,同时提升智能商品排序的效果。

    截至目前,店匠科技基于亚马逊云科技强大的数据基座能力,支撑起多个AI产品,并最终实现节省40%客服成本,提升30%素材制作效率,增加20%搜索推荐收入的创新成果。

    对于对生成式AI技术的使用,谢中流表示:“店匠科技还会持续优化GenAI营销素材创作平台,包括提升模型的精度、扩展功能和适应更广泛的应用场景。同时,我们也正在尝试使用亚马逊云科技大语言模型相关的生成式AI产品去实现智能问答等应用场景。未来,我们希望与亚马逊云科技继续携手并进,深度整合生成式AI技术和电商业务场景的需求,帮助商家在电商领域实现更多的创新和业务增长。”(果青)

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