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AI商业化最佳试验田:电商的自我革命和AI创业的真机会 | 云谷创新谈

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AI商业化最佳试验田:电商的自我革命和AI创业的真机会 | 云谷创新谈

云谷创新谈 2024-03-08 17:00:00 12601
AI技术的应用为电商上下游带来生产新范式,也让电商行业迎来了转型的新契机。

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AI 创业热潮汹涌。在「百模大战」卷了一年后,行业共识已经转向「卷应用」,将大模型的价值落地。而电商因为是数字化基建做得最好的行业之一,自然成为和AI结合的最佳行业。有人说:“AI商业化好不好,电商是最理想的试验田。”

在年前,阿里云和天猫联合举办了一次针对电商的「Create@AI创客松」。一共22个参赛的初创团队,有针对电商经营场景中用AI去赋能,也有直接针对C端做交互的优化,形成了一个非常好的AI在电商领域应用趋势的观察窗口:从生成文案,到平面图片、3D图片再到视频,以及整个营销链路的一条龙生成,我们可以看到AI光在营销这条线上有无数种创新可能性;AI可以让个性化定制成为可能,所想即所得;AI扮演购物助手、穿搭助理、更有趣 更高效的客服;AI让数据挖掘出更多更新的价值,让商家从生产侧掌握先机;AI也可以让电商跨境出海更简单……

以此为窗口,我们可以一窥今天AI电商的发展趋势,借助大模型的能力,电商的各个环节正在进行革新与升级,且商家们正在为此付出真金白银。

新技术的革新固然让人兴奋,对于终端的平台、品牌、商家甚至消费者来说,又持有怎样的态度和期待?AI是否给电商的商业模式带来根本性改变?迈进2024年,AI电商又呈现怎样的发展趋势?作为创业者又该如何把握机会?

针对这些热门话题,本期云谷创新谈邀请了金沙江创投合伙人杜頔康、宝尊集团副总裁冯莉,分别从投资人和品牌服务商的角度出发,一起对话“AI电商”。


杜頔康 金沙江创投合伙人

毕业于清华大学,专注于人工智能,机器人,云计算领域的投资,投资了鉴智机器人,无问芯穹,有鹿智能,云驰未来,AutoMQ,纵存科技,优解未来等科技公司。

“金沙江创投管理规模约35亿美元,投资过滴滴,小红书,饿了么等百亿美金级别的企业。我们一直在寻找AI领域的投资机会,包括AI原生的应用创新,也很关注底层算力和基础设施的新科技。这一波AI的范式变革将给应用层带来很多新的可能性,电商行业也将涌现一批新的机会。”

冯莉Lucy 宝尊集团副总裁兼技术与创新中心(TIC)总经理

拥有近20年+行业工作经验和17年管理咨询行业经验,长期专注于消费品、零售、制造行业数字化转型,服务国内外行业头部客户超过50+,领导和参与了近百个战略规划、运营优化和数字化转型项目。目前在宝尊集团负责整个技术和创新业务,负责推动整个宝尊整体的技术商业化,并于2022年主导建立宝尊集团下独立的技术服务品牌宝舵。

“宝尊是一家拥有17年历史的电商代运营服务公司,我们跟着中国的电商产业一起发展起来,到今天主要服务了大约400多个国际一线品牌和许多国内头部品牌。宝尊不仅仅是一个代运营服务商,更是一个品牌零售数字化的服务商和技术服务商。我们一直将技术作为自己的核心竞争力,正在积极探索AI在电商场景中的应用。”


(以下内容由阿里云整理,仅供学习与参考)

银超:欢迎两位来做客,我们今天讨论的话题是“AI电商”。电商本身天然是个数字化的领域,AI可以更容易落地。所以很多人会将2023年称为“AI电商元年”,你们认同这个说法吗?又是如何看待电商领域中AI应用趋势?

杜頔康:“元年”是个有一定号召力的词汇。其实电商和AI在过往已经有很多结合,例如淘宝等电商平台利用计算机视觉技术实现以图搜商品功能,还有很多电商会通过AI客服来应对咨询。Chat GPT等大型语言模型相继推出,大家看到了AI给电商带来的更多想象,也就有了这个话题的讨论。 从我的视角看,为什么“电商+AI”受到大家的关注?主要有两个主要原因。

一方面,电商本身是一个足够大且在持续创新的赛道。根据shopify的数据,今年全球电商交易额将达到6.3万亿美金,并且在过去几年保持着10%左右的CAGR。在如此庞大的GMV中,如果AI能带来1%的收益提升,AI电商公司从中拿到五分之一作为收入,那整个AI电商将在2026年前后达到150亿美金的市场规模。中国是全球最大的单一电商市场,规模接近3万亿美元。全球还有很多电商渗透率为个位数的国家,中国很多已经验证的电商模式可以复制到新的增量市场。既有成熟的市场支撑,又有广阔的发展空间,使得电商与AI的融合具有极高的价值和吸引力。

另一方面,AI技术的新进展带来了巨大推力。尤其是OpenAI的GPT-4模型,增强了多模态处理能力,不仅可以做视觉理解,还有沉浸式的语音交互。他们去年推出的GPT4 Turbo模型, 支持128K上下文,将成本降至原先的1/2到1/3。此外还有Llama-2、通义千问等数百亿参数级别的开源模型,Mistral也将Mixture of Experts(MoE)架构带到了开源社区,这些大语言模型都为开发者和垂直应用场景带来了新的机遇。以前很多受限于计算资源的项目,现在都变得可行了。潜在一致性模型(Latent Consistency Model,LCM)实现了文生图和视频实时生成,VideoPoet等研究则在视频生成效果上接近甚至超越扩散模型。技术层面正趋向统一的架构,AI的能力可以落到更多场景上。具体到电商场景,也有很多新的AI技术进展。比如阿里云就推出了诸如Animate Anyone和Outfit Anyone等针对电商应用层算法创新的新模型。

银超:在这个背景下,我们举办了多次Create@AI创客松比赛,本质上希望能通过赛事找到AI在各个领域落地的创意。最近我们举办了一场围绕AI电商开发的创客松,看到了很多优秀的AI电商创业者。两位作为我们这次比赛的评委嘉宾,哪些队伍让你们印象深刻?

冯莉:这次我印象最深刻的是冠军之一TheSEA。因为我们公司在服务客户中,发现很多AI平台生成的图像和品牌要求差距较大,只能辅助做一些简单设计,对我们工作效率提升并不明显。而TheSea团队的成图质量就非常高。

实际上,这次很多参赛项目距离商业化还有一定距离。因为很多团队是技术背景,对电商的业务理解并不深,还没有形成完善的商业模式。但获得冠军的Collov AI在商业化上做得不错。他们的项目通过AI完成家居设计,同时自动匹配并链接至购买渠道,并有计划整合全球的设计资源和版权,串联起了整个业务生态,具有广阔的想象空间。

很多项目都是偏提效的,但交互也很重要,我认为交互可以为AI电商带来一些革命性的变化,比如未来的购买模式。BuyScout有点这个意思了。他们采用了AI对话的交互形式,帮助用户决策购买。 此外,我们也在长期关注决策型的AI项目。因为对于品牌来说,提效降本只是一部分,更重要的是增长。这么多年来,AI在大的生意决策赋能上一直没有太大的突破。这次比赛中,我看到数说风向、新榜AI这些团队已经在路上了。

杜頔康:这一次比赛,我们看到了很多非常有意思的产品。例如获奖的家居GPT CollovAI,他们专注家装场景;数说风向,从相对成熟公司里拆分出来参赛,用电商和社媒数据来辅助产品设计;还有Artefacts,她们将三维生成用在定制电商上。我在赛前跟他们交流过业务,这次比赛可以看得出来状态蛮不一样的。

还有InflueNet团队,他们通过AI帮助商家建联海外达人。这也是我们今年比较关注的一个新方向。在全球化的今天,很多公司都在探索出海机会,如何打破语言壁垒和出海边界,是今年很大一个命题。除了投放增长外,内容和达人营销也是出海过程中越来越重要的方向。 这两个虽然不能带来直接的增长,但可以形成长期性的社区内容沉淀。现在已经有一些大模型具备跨语言理解的能力,可以帮助商家识别和海外电商平台上的内容和数据。我们其实可以利用AI技术更精准地将一些非结构化的数据,如留言、弹幕等,和商家的需求结合。

此外,刚Lucy提到的BuyScout也让我印象深刻。他们做了对谈式电商外,还做了一个辅助评论的,这点我觉得很有趣。因为AI分析评论是一个在商户侧已经验证的需求,中国也有一些专注用户声音(voice of customer,VOC)的产品,这些产品可以给商家反馈消费者对产品的意见,例如我想要什么颜色等。过往这些AI能力更多武装在B端的平台和商家。C端个人也需要有强大的AI技术支撑去辅助决策,可以通过AI去帮助消费者甄别哪些是水军刷的评论,这是一个机会。还有智链商圈,通过AI帮助在电商平台上寻找平替商品,让消费者以低成本购买到符合需求的商品。

银超:参加比赛的初创团队大致分为3种类型,分别是小团队和独立开发者,正在快速落地小产品;已有 SaaS 业务团队,落地 SaaS + AI 应用,达到锦上添花;有较强技术实力的团队,正为锤子找到合适的钉子。他们在一定程度上也代表了当下AI电商初创公司的三大类型。你们认为谁更有机会实现突围?

杜頔康:这个很难说,这三种类型的公司都有成功的案例。小团队和独立开发者从小场景切入;SaaS 业务团队是基于他们以往的产品去叠加AI能力;技术团队以技术为核心去找场景落地。 我觉得小团队在选择场景时,核心考虑是否能做到比现有产品好十倍,同时具备价格优势,可以关注一些大家不太注意的创意探索环节。例如Midjourney,他们聪明地就避开了与Adobe的竞争。Adobe面向的是专业设计师,主要抓最终交付环节;而Midjourney从非设计人员切入,普通的打印店小哥就能出图,非常方便。面对高品质图像的需求,Midjourney虽然无法与棚拍的质量相比,但他们可以给客户提供效果预期图。

对于SaaS 业务团队来说,核心看是否累积了足够多的数据。可以将一些沉没的数据资产利用起来,通过今天的AI升级后的数据和过去的做对比,并找到升级的落脚点,这样可以降低很多用户切换的成本。 走AI Native 应用路径的公司,非常考验技术能力,同时对团队产品化能力和用户增长能力又有非常高的要求。我觉得今天AI的进程很快,很多技术都是阶段性的成果,比方说AI视频生成就一直在推陈出新。谁先行一步,就可以获得更多的机会。

冯莉:不同的创业团队都有自己的优势和劣势,确实很难判断谁更有机会。

个人小团队和独立创业者具有快速转型、高灵活性等优点,但缺乏稳定的后端支持和商业敏锐度,很容易半路夭折。AI Native创业者在商业敏锐度上有短板,但是一旦能克服,找到适合自己的切入点去聚焦,很容易就成功。在某些应用领域已经成熟的公司,在做AI创业时,有时候很难跳出原有的思维框架,更多是对原有的业务范畴进行升级或改良。这也是很多大公司常有的弊病。此外,这类公司可能面临的核心问题是是否能找到突破性、具有商业价值的场景落地。如果投入太分散了,很容易造成资源浪费和人力损耗。

银超:我总结下两位的看法,这里有几个关键点,第一是抢占时机;第二是找到真正的需求场景;第三点是看过去的积累,当然这既可能是财富也可能是负担;第四点是技术壁垒;第五个点是商业敏锐度。今天,电商的需求有了很大的改变,甚至有人说:“电商最好发展的时代已经过去了。”你们是如何看待这种观点?

冯莉:大家的消费观念正在改变。从行业角度看,电商在服饰、3C和运动等主要行业的渗透率已达到40%-50%,我们认为整体趋于饱和了,电商市场的增长在持平。尽管部分细分行业仍存在局部机会,但整体高速增长的态势已不复前两年。

随着各大品牌在线上渠道布局基本完成,在这个背景下,全渠道运营成为了品牌和商家们新的关注焦点。这么多年,线下运营的模式并没有本质上的改变,还是有很多机会等待发掘,可以考虑如何做线上和线下的融合。

精细化运营的重要性也在日益凸显,如何在各渠道实现精准人群投放,商品铺货策略优化和库存管理优化,是实现个位数增长向双位数增长转变的关键。AI电商不仅需要关注效率提升,更要驱动生意的实质性增长,发掘并抓住新的商业机会。这是目前电商领域显著的变化趋势。

杜頔康:AI是一个技术变量。从过往的技术创新经验看,很多机会都是出自边缘市场。

我们今天看到很多头部的商家对商品图的内容质量要求非常高,但中尾部的商家要求相对不强烈。例如法国的PhotoRoom商业化进展非常快,去年就完成了一轮千万级美金融资,其实他们最开始就是从二手转卖市场切入,服务个人用户,帮助他们完成产品抠图并生成背景。所以创业者们可以关注一些还未被开发的蓝海市场,此外还可以从一些成熟市场中寻找新需求,这也是增量的机会。例如企业出海,就需要AI翻译来打破语言壁垒。此外,AI还能提升小型企业(SMB)的工作效率,优化成本结构,帮助企业在经济压力下获取更多利润。

银超:现在很多AI的单个功能逐步走到了商业化的阶段,大家每次提到新功能点时都会很兴奋。但这些AI应用实际落地情况又是怎样的?

冯莉:宝尊一直在积极探索并实践大语言模型和生成式AI技术在零售和电商领域的应用。经过近几年的努力,宝尊已在文本生成、图像生成、视频生成等关键场景上取得了显著的实践成果。例如,在宝尊内部运营支持系统ROSS中,技术团队开发出的AI文本生成应用BaozunGPT目前已接入阿里通义千问等大型模型,并已经广泛应用于电商运营、营销、设计以及其他多种办公场景。目前宝尊超过8000名员工中,已经有一半员工在日常工作中频繁使用AI工具辅助完成任务。在去年618期间,很多店铺的部分营销图片就是利用AIGC工具(Baozun Art)生成的。但我们会发现,有些品牌和商家对生成的文本和图像质量要求高,投入产出可能不成正比,他们中很多人都还在观望之中,尤其是一些注重成本和稳定性的小商家。

今年,宝尊还将重点研发轻量级应用组件,聚焦于电商运营中的营销、视觉、视频、商品、智能客服等领域,探索各种技术落地范式,借助大模型解锁新能力,以优化业务运营服务。此外,宝尊还将探索并建立规模化的新型品牌电商服务AI agent应用,全面打造AI智能运营服务模式。同时,基于大模型结合宝尊电商数据进行小模型训练的创新模式也将得到积极推进,技术团队将通过pre-training、fine-tuning API等方式进行AI服务模式的创新。

杜頔康:虽然现在AI生成的质量还不达预期,但现在业界普遍看好AI在电商领域的长远价值,使用AI工具已经成为很多品牌和公司招聘的基本要求。

我还观察到一个变化,许多品牌开始寻找具备AI能力的服务商,这些服务商会将部分简单的任务交给AI agent执行,提升整体的效益,并实现部分环节的标准化经营。虽然当下AI的能力仍存在局限性,但在短链路任务上已有较高完成度,例如我们投资的零犀科技就是成功结合AI与BPO服务(业务流程委外,Business Process Outsourcing,)。我们观察到这个市场虽处于PoC阶段,但不少AI公司展现出良好的增长。尽管这些企业能力参差不齐,但也释放了一个积极的信号,市场还是有人愿意买单的。

银超:现在更像是一个试用阶段,大家可能更关注效果、 效率、稳定性和投入产出比。但是我们其实有看到像金沙江投的一些项目,市场上是比较公认跑得比较前面的。頔康方不方便分享为什么他们能做到跑得那么快,是做对了什么事情吗?

杜頔康:我们在选择投资对象时,着重考察两点:一是创业者是否深入理解和精准把握其目标客户群体需求,特别是与所在垂直领域紧密联动并洞察客户需求;二是团队是否拥有突出的技术长板。例如图灵深视,最初专注于利用AI技术为球鞋,美妆提供鉴定服务,并已与淘宝等头部电商平台达成合作。该公司的创始人唐平中是清华姚班教授,在计算机视觉领域有深厚的学术积累和丰富的研究成果。他创办公司前,已在多个横向课题层面与行业领军企业建立合作关系,这进一步加深了他对应用场景的理解。

银超:所以如果做行业第一个吃蛋糕的人,第一是要跑得快,第二是要有技术。

杜頔康:虽然你今天找的方向不一定靠谱,但是你可以比别人更早地去了解AI 能力的边界。

银超:这一波AI浪潮来了以后,你们认为会对电商的商业模式带来本质上的改变吗?刚才我们聊的全都是找到一些空白的市场,或者对既有的业务流程做降本增效和业务增长,仍然在原有的电商模式之下。

冯莉:实际上,我们自己内部也在“革命”中。无论是服务模式,还是跟品牌的合作模式,我们都希望能借助AI实现本质上的革新。因为宝尊的愿景是做智能的运营服务商。我们通过重构系统和流程,使前端市场的变化能够更快速地反映到整个运营和供应链中,目标是打造数字化、智能化的零售商。在这一过程中,我们构建了一个服务中台,整合零售前端的订单、库存、商品及消费者会员数据等,并统一到中台微服务系统,以实现横向系统的高效协同。今年我们也成立了新业务实验室来探索和革新运营模式。

杜頔康:举个例子,2021年,我们关注了品牌运营服务商Thrasio,他们在短时间内通过聚合Amazon FBA商家(亚马逊物流,Fulfillment by Amazon,简称FBA )并实现百亿美金估值。他们的模式是通过收购、整合小品牌电商,并根据利润给予定价和增长权益,帮助创始人实现退出的同时也分享其未来的收益。但小品牌数量多,这个模式很容易遇到管理难题。但随着AI技术尤其是多模态和AI代理的快速发展,如自动化对接供应商、物流下单等工作,将非标资产标准化、规模化等难题可以得到解决。

电商平台与技术发展紧密相连,移动端和手机技术的发展推动了用户市场的扩大和碎片化场景的出现,带动了短视频等电商新模式的崛起。AI作为底层技术变革,同样需要较长时间积累能力,适应从GUI(图形用户界面,Graphic User Interface)到LUI(自然语言用户界面,Language User Interface)的交互体验变化。此外,AI带来的多元语言支持将有助于覆盖更广阔的语言市场,而AI Agent在未来可能改变电商信息获取和商品排序机制,为电商带来重大平台机会。当前互联网基础设施主要服务于人,未来可能转变为服务AI agent。电商行业规模庞大、高度数字化及积极拥抱新技术,极有可能在AGI时代成为最大受益者之一。

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