跨境行业，如何搭上“AIGC+”的新技术顺风车？
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在科技领域，“大模型”的热度如日中天，与此同时，“AIGC+”席卷而来的热潮对跨境行业带来的深刻变革，其垂直应用的速度甚至超越了元宇宙、Web3.0：
在海外主流电商平台中表现卓越的商家，正热切探索如何借助GPT以及其他前沿模型的力量；与此同时，Google等大型平台也在广告和营销服务中积极拥抱 AI ，并影响了跨境行业的营销链路。
不过，尽管“AIGC+”为跨境行业注入了前所未有的机遇与可能，但真正能够针对特定业务场景研发出AI解决策略的商家仍是少数。现阶段，品牌与商家更关心“AIGC+”在跨境领域的成熟应用方向、如何筛选与之相适的应用场景，并持续关注着 AI 大模型能力的发展。
前不久，品玩Global在深圳成功举办了一场“AIGC+跨境电商”的线下沙龙。我们将在后续的文章中，分别对沙龙分享的精彩内容、圆桌对话的深入讨论进行整理，期待帮助品牌与商家筛选关键信息，深入地挖掘大模型在跨境领域垂直应用的可能性。
｜布尔向量：跨境行业对 AI 的应用，正在迈向多模态
布尔向量（Boolv），一个专注于研发人工智能电商 To B SaaS 软件技术的公司，目前正在探索将AIGC的能力应用于视频生成领域。他们的目标是为海外DTC品牌、国内跨境商家以及创作者打造一款基于AI生成技术的视频制作工具，而公司本身的业务发展路径也可以给出海品牌带来启发。
首先，想要借力AI的出海团队，应该对 AI 生成哪方面的能力已经相对成熟、哪方面能力还是潜力领域有所了解。举例而言，GPT模型在文本生成方面相对成熟，使得 AI 为电商提供升级的智能客服解决方案；而类似“虚拟人”或“数字人”的完全 AI 生成内容则被认为在情感表达上有所局限，因此商业应用也仍有所限制。
布尔向量的 CEO 王庆结合了团队在服装展示领域的探索经验，认为现有技术已经能够在有限的动态范围内生成令人满意的效果，而随着大模型在语言驱动、图像和视频处理等领域的技术进步，相关技术的营销应用价值还有巨大的挖掘潜力。因此，布尔向量在视频生成、动态化处理的能力方向上更加专注。
另外，如今的快时尚行业，品牌在展示产品和推广活动时对高质量的视觉内容有着巨大的需求，但 AI 的应用要考虑技术革新、消费者需求和品牌业务的平衡。在布尔向量目前对海外市场推出的产品中，融入了一套基于自然语言处理技术和模板选择的工具，能够帮助品牌自动生成产品和模特展示视频。同时，他们也在不断回应用户的需求，提升视频的清晰度、完善背景处理技巧，并增强内容的动态表现力。
总的来说，AIGC与跨境电商相结合的核心目标在于利用最前沿的技术手段，为品牌在市场中的精准定位和营销策略打造坚实的支撑，从而提高ROI。为了与用户达成对业务场景理解的一致性，公司与客户的紧密沟通和合作显得尤为关键。
布尔向量的团队与伙伴们正共同研讨和探索各种可能的自动化场景应用，并始终保持对技术进展的敏锐关注，以确保产品功能和市场需求能够同步迭代。
｜BrandAI：品牌对数据的掌控力，是 AI 营销的本质
BrandAI 是电商独立站为服务重点的 AI 服务提供商，其 CEO 姚凯飞从数据与算法的视角，探讨了品牌及独立站如何借助精确的数据，高效构建起“用户-产品-独立站”的紧密连接。
首先，品牌在AI赋能营销中的优先任务是高效整合长期的多维数据。以社交媒体营销为例，用户的浏览和点赞行为数据虽能为品牌提供广告效果的初步反馈，但面对日渐攀升的流量成本，初步的数据指标并不足以全面展现商品与用户需求的完美匹配，尤其在深入的转化阶段。
在 BrandAI 的视角中，数据带给品牌的应用价值不应停留在表面的量化统计，而是能为品牌提供深度的策略见解。配合电商领域的实际情况，BrandAI协助品牌进行通过对上架不同阶段的数据纵向比对、与同类竞品的横向类比分析，从而精确锁定营销策略的问题，并为其提供有针对性的优化方案。
此外，不仅仅是品牌，用户本身也高度重视产品数据。BrandAI 在一次测试实验中选取了50个热销产品，并对销量和评价数据进行了隐藏，结果揭示，这一变动导致了近38%的转化率下滑。因此，一个完整且透明的用户浏览、购买和反馈数据体系，已有相当于品牌核心资产的价值。利用先进算法，确保品牌与市场需求之间的紧密对接变得尤为关键。
姚凯飞还补充指出，尽管机器可以承担一半的工作，但在整个流程中，人类的参与仍是不可替代的。尤其在策略制定、标签筛选、以及模型规划中，它们都需要经验丰富的专家去深度介入。对于那些期望将AI完美融入业务流程的品牌，他们还需深入思考如何在技术与人才之间找到最佳的平衡点。
｜一个技术热词，如何真正变成一种品牌能力？
在活动现场，品玩邀请到了某快时尚品牌的 CTO，对跨境领域的大模型能力应用经验进行了分享。应分享嘉宾的要求，我们隐藏了品牌信息，并将分享的精炼内容进行了总结。
产品生命周期短、供应链复杂是快时尚的“天然属性”，品牌应该具备快速响应市场变化的能力，并确保前端的市场数据能够迅速反馈到后端供应链。为此，引入 ERP 系统进行库存、生产和销售的精细管理，成为了很多品牌智能化管理的第一步。
大模型能力在快时尚行业的应用场景相对清晰。然而，品牌在将技术能力匹配到业务场景后，往往还需要根据模型表现作出更多调整。例如，在GPT 3.5和4.0接口开放后，不少跨境品牌期望能通过 GPT 的语言处理能力，去解决客服的智能高效性。但在实际接入时，却发现模型训练的历史语料对客服的回复产生了影响，并时常导致回复偏离预设或是包含误导信息。在此基础上，品牌只要重新调整应用预期和方向，更多的关注模型的推理、对提问和信息进行判断与分类的能力，反而有机会提升接入效果。
除此之外，尽管现有的技术模型的图像处理效能上偏弱于 GPT 的文本能力，但考虑到服装品牌业务流程的复杂性，团队如果能将这些技术作为日常工作流程的一部分，那么在提高设计师的工作效率、拍摄速度以及其他设计图产出效率方面都有巨大的潜力。
品牌应该自主开发AI技术，还是利用市场上的成熟方案，完全取决于公司的内在“基因”和现有的团队能力。拥有技术背景和研发团队的品牌，可以在对外部技术保持开放的心态下，尝试打磨自己的技术能力，但对于那些暂不具备强技术能力的公司，市场上已封装的解决方案，也已经足以满足其效率的需求。
结语：AI 技术的风口下，跨境行业的品牌、商家正全速探索和创新，寻找自己的竞争优势。而无论是技术服务商的涌现，还是跨境行业中的 AI 能力集成，都揭示了技术与商业策略紧密结合的未来方向。品玩期待在变化的市场中见证更多的突破性用例，也诚邀大家分享自己的见解和经验。
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