加速跨境電商行業邁入生成式AI時代

北京2024年6月11日 /美通社/ -- 國內領先的電商獨立站SaaS平臺深圳店匠科技有限公司（以下簡稱"店匠科技"）選擇亞馬遜云科技為首選云服務供應商，應用亞馬遜云科技的生成式AI技術與服務，在"GenAI營銷素材創作、AI建站Copilot、智能客服、智能推薦和搜索"四大關鍵場景創新跨境電商領域數字化解決方案。這些基于生成式AI的創新方案，助力商家提升了運營效率和市場競爭力，有效為商家平均節省40%的客服成本，素材制作效率提升30%，搜索推薦收入增加20%，推動了跨境電商行業的數智化轉型與升級。

店匠科技成立于2017年，為跨境電商企業提供從SaaS建站、店鋪管理、品牌規劃、廣告投放等一站式跨境電商出海解決方案，目前服務于超過36萬家跨境電商客戶，覆蓋全球150多個國家和地區。生成式AI技術的迅猛發展為跨境電商行業帶來了新的變革機會，店匠科技積極探索生成式AI新技術應用，基于包括亞馬遜云科技Amazon Bedrock在內的一些生成式AI服務, 為商家構建從文本生成、圖像處理、客服智能化到AI建站等一系列領先功能，顯著降低了出海商家應用生成式AI的使用門檻，并提高運營流程效率，加速跨境電商行業邁入生成式AI時代。

在跨境電商行業，服裝鞋帽類產品迭代速度快，需要高頻次快速更新營銷圖片，但人工創作費時費力且成本高昂，需要投入模特、攝影師、化妝師、設計師、場地費、交通費等，創作周期短則幾天，長則數周。店匠科技基于Amazon SageMaker快速構建營銷內容創作平臺，幫助商家應用人工智能快速生成海量安全、高質量的圖片，覆蓋虛擬模特試衣、商品背景替換、爆品創意變款等多種應用場景，顯著降低商家拍攝和制作成本，實現分鐘級出圖和多風格選擇，增加了設計師的創意和靈感，大幅提高了電商素材圖片的產出效率。

Amazon SageMaker為店匠科技提供了端到端的機器學習服務，包括數據準備、模型訓練、調優和監控等關鍵環節，有效提高了機器學習模型的訓練速度和效率，使產品的開發周期從過去的6個月縮短到2個月。與此同時，Amazon SageMaker JumpStart機器學習中心還為店匠科技提供了數百種內置算法，以及經過預訓練的模型庫，降低了機器學習的成本及使用門檻，進一步加速模型的構建和部署。例如，在開發創意爆款功能時，店匠科技通過選擇使用Amazon SageMaker JumpStart里的Stable Diffusion XL1.0版本，可一鍵體驗時下最新的機器學習模型，來優化圖片素材生成功能。同時，Amazon SageMaker JumpStart還提供了負責任的人工智能技術，自身帶有鑒黃、鑒恐等功能，為店匠科技業務健康發展保駕護航。

此外，店匠科技應用亞馬遜云科技生成式AI解決方案，在AI建站Copilot、智能客服、智能推薦和搜索場景下，進一步促進電商行業技術革新。目前，獨立站已成為跨境電商的重要銷售渠道之一，傳統的網站建設方式往往存在著成本高、周期長、技術門檻高等問題。店匠科技通過Amazon Bedrock接入Anthropic Claude 3系列模型（Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus），正式推出AI建站功能。商家只需通過自然語言對話的方式，陳述建站需求，即可快速實現網站搭建，解決建站設計耗時久、人員維護成本高的難題，助力商家高效啟動獨立站業務。

在電商客服領域，SaaS建站服務每天都有大量客戶咨詢，其中，歷史重復問題占比69%，與"幫助文檔"重疊的問題占比92%，人工處理非常機械枯燥且費時費力。因此，店匠科技應用Claude 3模型構建智能AI客服，輔助商家的運營人員回答常規性與重復性問題。基于內存數據庫服務Amazon ElastiCache for Redis，店匠科技能夠在云中輕松部署、運行和擴展內存數據存儲，并緩存向量數據，從而方便應用檢索增強生成（RAG）技術在向量數據庫中精確地提取信息，生成高質量、高相關性的回答。最終，店匠科技解決客戶問題的平均時間減少70%，客服成本下降了40%。

推薦和搜索也是電商中常見的場景，其中，如何統一多語言搜索、加強搜索詞與商品之間的多模態匹配，以及如何實現高效的個性化展示排序等等都是商家需要考慮的重點問題。店匠科技應用Amazon Bedrock來調用Claude 3模型運行推理，可以實現多語言搜索的統一處理，通過理解消費者行為和商品信息，提高搜索結果的匹配度以及智能商品排序效果，從而幫助商家提升商品點擊率和店鋪轉化率，增加了20%的搜索推薦收入。

生成式AI需要大量優質數據來訓練基礎模型，因此建立高質量、端到端的數據基礎是快速實現生成式AI技術落地的核心。亞馬遜云科技為店匠科技打造強健的數據基座，在確保用戶業務和數據安全的前提下，將數據的獨特價值賦予基礎模型和生成式AI應用，加速企業業務增長。例如，店匠科技利用云中可大規模擴展的對象存儲服務Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)，存儲海量用戶數據與營銷素材，供基礎模型訓練；店匠科技還應用Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) Flink運行分布式數據任務，實現實時的數據清洗與處理，從而產出更佳的數據價值與洞察；基于托管式關系數據庫服務Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，店匠科技打造AI建站的數據底座，可以在云中設置、操作和擴展關系數據庫，輕松完成耗時的數據庫管理任務。

除了近期生成式AI領域的合作，店匠科技在成立早期就使用了亞馬遜云科技的多種服務，基于亞馬遜云科技覆蓋全球的基礎設施、引領行業的安全合規理念與全球合作伙伴網絡，店匠科技實現了全球業務的快速拓展，大幅度降低了內部基礎設施運維負擔，從而專注于業務創新與商業增值服務。如今，店匠科技所有的SaaS獨立站點已經完全遷移到亞馬遜云科技之上，在系統性能、響應速度、成本控制、數據的穩定性和安全性等方面都有了大幅提升，可為客戶提供99.9%的可用性。

店匠科技首席科學家謝中流博士表示："亞馬遜云科技在電商行業擁有深耕多年的實戰經驗，且在生成式AI領域具有行業領先的技術優勢，可以幫助我們打造優質的數字化解決方案，構建差異化的商業價值。未來，店匠科技還將與亞馬遜云科技繼續攜手并進，持續探索生成式AI在電商行業更廣泛的應用場景，打造更加智能化、精準化、個性化的跨境電商零售體驗。"

審核編輯 黃宇