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アリババ インターナショナルは AI を使用して 1 億個の商品のタイトルと詳細ページを書き換えました。

著者｜王毅‍‍‍

編集者 | 栗

2023年は海外で越境ECが急速に発展する年だ。中国の海外電子商取引の「四小龍」（SHEIN、AliExpress、Temu、TikTok Shop）は急速な拡大時代を迎え、世界市場で海外のライバルと熾烈な競争を繰り広げている。

主要な電子商取引プラットフォームは、「フルカストディ」（加盟店は商品の供給のみを担当し、越境電子商取引プラットフォームが運営、物流、アフターサービスなどのサービスを提供する）と「セミカストディ」（プラットフォームは商品の販売を担当しますが、販売者自身が国際的な責任を負います。 トランク物流と目的国到着後の配送コストのモデルの下で、販売者の売上は大幅な成長を達成しました。

しかし、強力なサプライチェーンと中国製の究極の費用対効果に依存することに加えて、どうすれば長期的な持続可能な成長を達成し、アマゾンのような海外の巨大企業と世界的に競争できるのでしょうか?

「テクノロジーツリー」をクリックします。おそらくそれが唯一の解決策です。

生成 AI 時代の到来後、ChatGPT から Sora までの AI ツールの急速な反復も、国境を越えた電子商取引業界にさらなる可能性をもたらしました。独立系販売者の 80% 以上が AI テクノロジーを模索し、使用しているだけでなく、コストを削減し、効率を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。また、主要な越境電子商取引プラットフォームも、2023 年後半から AI を導入する予定です。

たとえば、Amazon Cloud Technology は昨年、Amazon Bedrock と呼ばれる人工知能サービスを開始し、顧客が Anthropic、Stability AI、Amazon の既存モデルを通じて GenAI アプリケーションを構築できるようにしました。 、TikTokShop、ShopifyなどでもAI電子商取引が続々と導入されています。

電子商取引分野における AI の商業的価値をよりよく証明している事例は、アリババ インターナショナル デジタル ビジネス グループ (以下、「アリババ インターナショナル」) です。

アリババの2024年第1四半期の財務報告書によると、アリババの国際小売事業の収益は222億7,800万元だった。前年同期比 56% の成長を記録し、この四半期で最も大きな成長率を示したビジネスとなりました。

アリババ国際の「ダークホース」は最近現れていない。

2022年の最初の3四半期、アリババの国際小売事業の成長率は依然として1桁にとどまり、一時は感染症の影響でわずかに減少したことさえあった。 2023 年の第 2 四半期 (自然年の自然四半期) 以降、国際小売売上高は急増し始めており、前年比 2 桁台後半の成長を維持しているだけでなく、4 四半期の成長率もさらに急上昇しています。 2023 年の各四半期の前年比成長率は 41%、60%、73%、56% となり、過去 3 年間でアリババの事業として最も急速に成長しました。

アリババ インターナショナルの急成長の裏には、もう 1 つの隠れた原動力があります。それは AI です。

1. 電子商取引がグローバル化、人工知能"造船"

2023 年 4 月、アリババ インターナショナルは社内に「AI ビジネス」チームを設立し、AI 機能を利用して国境を越えた電子商取引を強化しようとしました。

私たちがAIを活用して越境ECの課題解決に取り組もうとする理由には、アリババインターナショナル自体が置かれている環境が関係しています。

国内の内紛が深刻化する中、中国のインターネット企業は相次いで海外進出を果たしている。アリババは中国企業として初めて越境電子商取引事業を開始しており、先行者としての優位性を持っているが、製品カテゴリーの供給、物流、配送の面で周囲の強敵にも警戒する必要がある。適時性とアフターサービスの保証。

同時に、越境電子商取引ビジネスの特性により、これは AI を使用したアップグレードと変革に非常に適した分野であることがわかります。

• まず第一に、海外市場には多様な言語と文化、複雑な規制遵守要件、国ごとに異なるタイムゾーンがあるため、商品名や詳細ページの作成、顧客サービスの営業時間の調整において販売者にとって大きな課題となります。

• 第二に、マーケティングとユーザー獲得の点で、海外市場は比較的難しく、顧客獲得コストが比較的高くなります。

• 第三に、国境を越えたビジネスでは依然として人材が不足しており、デザイン、財務、法務、顧客サービスなどの職種で専門的な人材が緊急に必要とされています。

上記はすべて、海へ向かう越境電子商取引業者、特に中小規模の業者が直面する「九・九・八一の困難」である。

近年登場した大規模な AI モデルは、上記の問題に対する優れた解決策を提供します。

マーケティング リンクを例に挙げると、AI はユーザーや製品の特性に基づいて複数のコンテンツを自動的に生成することができ、大量の広告素材を迅速かつ一括で生成したり、大量の SEO テキストの説明やセールス ポイントなどを生成したりすることもできます。 、交通の流れを促進する。

ショッピングガイド体験セッションでは、AIが実際のモデルの上半身写真を生成して衣服のタイルを置き換えるだけでなく、メイン画像の「乾癬が増え、鮮明度が不十分で、表示が不鮮明」などの問題を書き換えて、美しさと美しさを向上させることもできます。メイン画像の鮮明さ。

さらに、ほとんどの販売者やユーザーにとって頭痛の種である翻訳の問題に対して、多言語 AI モデルは正確な小言語翻訳とエラー修正サービスを提供できるため、アフターセールス プロセスにおいて言語が障壁になることはなくなります。 AIは商品の損傷の程度、傷の程度なども識別し、ユーザーの損失を回復するのに役立ちます。

これまで「AIは役に立たない」理論が市場で広まっており、主に大規模なAIモデルの商用化の難しさを批判していました。 Sequoia Capital はまた、年初の AI Ascent で、米国のテクノロジー コミュニティは 2023 年に AI のトレーニング用の GPU に 500 億米ドルを費やす予定であると述べましたが、生成 AI の年間収益はわずか 30 億米ドルであり、入出力比では17:1の。

しかし、大規模な AI モデルが収益を上げない主な理由はテクノロジーではなく、適切なアプリケーション シナリオが欠如していることです。

Baidu の創設者 Robin Li 氏はかつて公に次のように述べました。「モデル自体が直接価値を生むわけではありません。基本となる大きなモデルをベースに開発されたアプリケーションこそがモデルの意味です。起業家にとっては大きなモデルをロールアップすることに意味はなく、応用の機会はより大きくなります。」アプリケーションシナリオに基づいて必要なAI能力を逆算し、データ、アルゴリズム、計算能力などさまざまな側面から強固な基盤を築くというのがインターネット企業のコンセンサスとなっているようだ。

応用シナリオの模索に苦戦していたAIが、品質と効率の向上が急務だった越境ECに出会ったとき、需要と供給が高度に一致し、両者はすぐに意気投合した。その結果、アリババ国際AIビジネスが誕生した。

2. アリ・インターナショナル人工知能加速する

現在、アリババ AI ビジネス チームのチーム規模は 100 名を超えており、アルゴリズムの研究開発エンジニアが約 3 分の 1 を占め、その他の担当者はモデル推論アプリケーション、インフラストラクチャ、および開発と運用を担当しています。特定の製品。

AI ビジネスのアルゴリズム チームは 3 つの方向に重点を置いています。多言語電子商取引の大規模モデルのトレーニングと下流の画像生成および理解機能。これらは、越境電子商取引の商品情報のローカリゼーション、顧客サービス ロボットと顧客サービスの翻訳、コンテンツの植え付けと広告の掲載など、さまざまなシナリオのニーズを満たすように策定されています。

AI ビジネスチームの強力な技術力を頼りに、アリババ インターナショナルは過去 1 年間、越境電子商取引のアプリケーション面を継続的に試し、模索し、広告、AI など 40 以上のシナリオで使用されてきました。画像生成、ショッピング ガイド エクスペリエンス、返金エージェント向けに AI が最適化されています。

例えば広告シナリオでは、マーケティング資料の手作業による長い制作サイクルの問題点と出力のボトルネックを考慮して、アリババインターナショナルは、自動化された製品選択 + マルチモーダル認識によるセールスポイント抽出 + 多言語テキスト生成 + AI 画像処理 + を蓄積してきました。 + 画像生成AIフルリンク広告クリエイティブ素材生成ソリューションは、商品のマーケティング広告素材をインテリジェントに一括生成するだけでなく、優れた広告事例を学習し、マーケティング図のテンプレートを生成し、トレーニング データに基づいてスコアリング モデルを生成し、最適なマーケティング資料を選択します。 AI 機能を追加した後、販売者の広告制作コストは 5% 減少し、広告 ROI は 5% 増加しました。

AI がマーケティング資料を自動的に生成して、広告効果を向上させ、配信コストを削減します。

例えば人工知能画像生成シナリオでは、e コマース グラフィックの高い制作コスト、長いデザイン ワークフロー、国際的なデザインと少数言語の人材の不足という問題点を考慮して、アリババ インターナショナルが白背景グラフィック、マーケティング グラフィック、詳細ページの翻訳、モデル グラフィック、モデル トライを提供します。 -on、翻訳やデジタルヒューマンなどのビデオツールは、商品の棚への陳列からサイト外でのマーケティング資料の作成まで、加盟店のシナリオ全体をカバーし、加盟店が電子商取引の画像やビデオを「ゼロから何かを作成する」という問題を解決できるように支援します。 。

AI は、衣料品カテゴリの上半身の仮想モデルを提供します。出典: Alibaba International

AliExpress の販売者 Zeuslap を例に挙げます。これはモニターの販売を専門とする e コマース ブランドです。 2023年11月から店舗装飾バナーや商品風景画像、商品詳細画像、大手ソーシャルメディアのカバー画像などにアリババインターナショナルのAI画像生成機能の利用を開始する。

Zeuslap 製品ページの画像ソース: AliExpress

AI 画像生成により、Zeuslap のマネージャーである Mary とその妻は、以前は素材やデザインを探すのに多くの時間を費やす必要がありましたが、現在はテンプレートを選択して製品をアップロードするだけで済み、時間とコストを大幅に節約できます。結果は良くなります。 AI 機能も Zeuslap の業績成長を大幅に加速し、家族経営のショップからプラットフォーム業界のナンバーワン ブランドに急速に成長することを可能にしました。

もう一つの例返金シナリオ海外から商品を返送する際の高額な送料と返品の失敗による多大な損害に対応して、アリババ国際はマルチモーダル大型モデル技術を使用して紛争の理由を特定し、伝票を検証し、返金後の一部返金額を計算します。さまざまなデータを理解し、顧客満足度を最大化し、販売者のコストを最小限に抑える「返品不可、一部返金」のソリューションを消費者に提供します。

具体的には、ユーザーの紛争理由、ユーザーのメッセージ、返金伝票（商品価値の毀損の程度）、取引スナップショット、物流ルートなどのデータをトレーニングを通じて学習・理解することができ、過去の手動判決事件の処理方法を学習して、 「返品するかどうか」「返品しない場合はいくら返金するか」を判断します。

AI 返金エージェントのワークフロー チャート出典: Alibaba International

最後にチャージバックのシナリオたとえば、これは国境を越えた商人が遭遇することを恐れている販売後の紛争です。商品は発送されたのに、消費者が支払いを拒否します。以前は、販売者は支払いから身を守るために、各ステップの情報と証拠を準備するのに何時間も費やす必要がありました。関連する経験が不足しているため、多くの中小企業は、不払いに関する紛争に直面した場合、「自分たちは不運だと考える」ことしかできません。現在、アリババ インターナショナルの AI チャージバック防御エージェントは、数分ですべての情報を整理し、防御レターを自動的に生成して、海外のクレジット カード機関に送信できます。

AI チャージバック防御エージェントは、加盟店の財務コンプライアンス損失を軽減します。出典: Alibaba International

テストデータによると、AI拒否防御エージェントは、アリババインターナショナル傘下のさまざまなプラットフォームで中国の越境商人が年間2000万元の損失を回復し、商人の権利と利益を保護するのに役立つことが示されています。

国境を越えた電子商取引シナリオの探求により、アリババ インターナショナルの AI テクノロジーが 14 億人の国内市場から 80 億人の世界市場に拡大することが可能になり、国境を越えた販売者にもより多くのサービスを提供できたと言えます。便利で効率的で低コストのサービス。低コストの運用体験により、国境を越えた数千の販売業者のビジネスの成長が大きく促進されました。

7月16日、アリババ・インターナショナルが開催したAIをテーマにした共有会議で、アリババ・インターナショナル・デジタル・ビジネス・グループ副社長兼AIビジネス責任者の張開福氏は、アリババ・インターナショナルが40以上のシナリオでAI機能をテストし、50万人の小規模企業に力を与えたことを明らかにした。中規模の小売業者では、過去 6 か月で 1 億個の商品が最適化されました。平均すると、販売業者による AI の使用は 2 か月ごとに 2 倍になります。 。 「中小企業であればあるほど、AIの適用からより多くの恩恵を受けることができます」とZhang Kaifu氏は述べた。

3. 大量通話の秘密

このような膨大な通話量はどのようにして達成されるのでしょうか?

秘密はアリババの国際的なAI能力にある制御可能そして利用可能。

かなり長い間、大型モデルの制御性や操作性の悪さは、すぐに導入できない理由です。ヴィンセント図の機能でよく使われる安定拡散を例にとると、指や髪などの細部が歪んでしまい、生成されたモデルや製品の写真が使用できなくなることがよくあります。

さらに、特定の業界やシナリオのデータが不足しており、一部の大規模モデルの一般化機能が不十分なため、電子商取引シナリオでの大規模モデルの有用性は低くなります。たとえば、翻訳が十分に正確ではない、または正確ではありません。広告で「何千もの人々、何千の顔」を実現するのは難しい。

コミュニケーション会議で張開福氏は、AI Businessは基本的なモデルをトレーニングするチームではなく、ビジネスの観点から柔軟な選択を行うチームであると述べた。市場に十分なオープンソースモデルがあれば、SFTによるチューニング後にそれが発見されるだろう、 RAG など。効果がビジネスの期待を満たすことができる場合は、既製のオープン ソース モデルを使用できます。上記の問題が発生するなど、一部のシナリオの要件を満たせない場合は、独自に開発したモデルを使用できます。独自のテクノロジーを使用してさらなるトレーニングと調整を行います。

具体的にどのように自己研究をし、どのように最適化すればよいのでしょうか？アリ・インターナショナルは次の 3 つのことに重点を置いています。

• 1つ目はイノベーションです多言語テキスト生成技術 。翻訳シナリオを例に挙げると、アリババ インターナショナルはより迅速な推論と理解速度を実現するために、翻訳に小さなモデルを使用しましたが、サービスの利用率は高くなく、リソースの無駄が発生しました。その後、大規模モデルを使用してすべての言語を統合された大規模モデルに統合したところ、以前よりも導入する必要のあるサーバーの数が減り、サービスの使用率も向上したことがわかりました。

この統一された大型モデルはアリババインターナショナルが発売した最新モデルです多言語対応大型モデルマルコポーロ 。これは、大規模な高品質の多言語データ トレーニング (小規模言語の 2.5T トークンを含む) に基づいており、8B/57B/72B およびさまざまな仕様のその他のパラメーター モデルを提供し、128K の長いコンテキストをサポートし、低コストでより良い結果を達成します。

• 第二に、それは立ち上げられましたマルチモーダル大型モデル MarcoPolo-VL 。これは、業界独自の構造化エンベディング アライメント モデル (SEA) のトレーニングとチューニングに基づいており、電子商取引シナリオにおける画像認識、最適化、完了、生成、その他のタスクに適用できる 7B/14B モデルを提供できます。

MarcoPolo-VL の基礎となる技術はアリババ インターナショナルが自社開発したものですマルチモーダル大規模モデル アーキテクチャ Ovis。通常、MLP コネクタを介した投影後にビジュアル エンコーダーによって非構造化方法でコンテンツを直接生成する他の MLLM (マルチモーダル大規模モデル) とは異なり、Ovis は LLM (大規模言語モデル) のテキスト埋め込み戦略を利用し、学習可能なビジュアル埋め込みテーブル変換を導入します。連続的な視覚的特徴を確率的視覚トークンに変換し、視覚的埋め込みテーブル内の複数のインデックスに重みを付けて、構造化された視覚的埋め込みを取得します。

Ovis は、ビジュアル トークナイザー、ビジュアル埋め込みテーブル、LLM の 3 つの主要コンポーネントで構成されています。画像ソース: https://arxiv.org/pdf/2405.20797

この新しいモデル アーキテクチャは、情報損失、情報エラー、過剰適合リスクなど、MLP コネクタに基づく MLLM の一般的な制限を回避し、マルチモーダル コンテンツをより適切に識別して生成できます。評価結果は、同じパラメータの大きさの下で、複数のベンチマーク テストにおいて Ovis が主流のオープンソース MLLM より優れており、Ovis-14B の全体的なパフォーマンスがクローズド ソース モデル Qwen-VL-Plus を上回っていることを示しています。視覚的知覚におけるパフォーマンスも優れており、推論やプログラミング、数学や科学、生活シーンなど、さまざまなマルチモーダルなタスクでも優れたパフォーマンスを発揮します。、このモデルは、Huggingface や Github などのコミュニティでも完全にオープンソース化されています。。

画像ソース: https://arxiv.org/pdf/2405.20797

自社開発モデルに加えて、アリババ インターナショナルは一連の技術的手段を通じてマルチモーダル コンテンツの生成効果を向上させ続けます。ヴィンセント グラフの現在の最大の問題点である「制御性の低さ」を例に挙げると、この問題を解決するために、AI ビジネスのアルゴリズム チームは 2 段階のプロセスを実行します。最初のステップは、モデルの機能を継続的に改善することです。トレーニング、RAG など、2 番目のステップは、複数回のインタラクションを通じて描画効果を徐々に向上させることです。

「複数ラウンドのインタラクション」の主な理由は、ユーザーと AI 製品間のインタラクションは主に自然言語を通じて行われ、自然言語の表現が十分に正確ではなく、アルゴリズム チームが並列分割 (パイプライン並列処理) を使用する必要があるためです。背景を段階的に調整します。たとえば、ユーザーがAIに「写真の左側に電気スタンドを配置してください」と指示すると、これは漠然とした概念ですが、写真を9マスのグリッドにスライスすることで、最初に電気スタンドが配置されます。テーブルの左下隅を選択し、複数回の対話を経て、対話的な対話が徐々に調整され、ユーザーが満足する画像が生成されやすくなります。

これらの技術的な最適化に基づいて、アリババ インターナショナルが開発したビジュアルおよびマルチモーダル モデルは、より安定した制御可能な画質と、より効率的な画像出力速度を実現し、画像を 8 秒で生成し、背景や画像を自動的に美化することができます。ワンクリックの仮想フィッティングにより、販売者の画像制作コストが大幅に削減され、商品画像のクリックスルー率が向上します。

出典: アリババインターナショナル

• 3 つ目は、一般的なシステムを構築することです。モデルサービスパースプラットフォームスパーク 。これは、Alibaba Cloud などの基盤となるインフラストラクチャに基づいており、App Builder (アプリケーション ビルダー)、Model Space (モデル ワークベンチ)、AI アプリケーション エンジン、AI オンライン サービス プラットフォームなどのモジュールが含まれています。これらのモジュールは一緒になってエンドツーエンド (トレーニング、推論、そしてアプリケーションに至るまでの完全なテクノロジー チェーンにより、電子商取引のさまざまなシナリオで AI インフラストラクチャを共有できるようになります。前述したように、モデル ワークベンチには自社開発モデルだけでなく、オープンソース モデルやパートナーのモデルも含まれており、アリババ インターナショナルは迅速なエンジニアリング、指示の微調整などを通じてこれらのモデルを均一にトレーニング、調整、評価し、展開します。 。

1 年以上の努力とトライアルを経て、Spark の機能は 40 を超えるアプリケーション シナリオに適用され、50 万の中小規模の小売業者に力を与え、1 億件を超える製品情報が最適化されました。

同時に、このプラットフォームのおかげで、Alibaba International AI の使用が大幅に増加し始めました。過去 6 か月のデータによると、販売業者による AI の使用量と推論量は平均して 2 か月ごとに 2 倍になり、同時に推論コストは 4 ～ 5 か月ごとに 50% 削減され、1% 程度にまで減少します。中規模の販売者では、クリックスルー率、コンバージョン率、消費者の満足度が 30% 向上しました。

アリババ インターナショナルの過去 1 年間の AI 成果、出典: アリババ インターナショナル

4. 越境EC「All in AI」

前述したように、2023年は「AI電子商取引」元年となります。 Alibaba、Shein、TikTok Shop、Amazon、Shopify、その他の国境を越えた電子商取引プラットフォームに加えて、AI への投資と導入も増加しています。

ユーザーがアプリケーションを構築できるようにするフルマネージドの生成 AI サービスである Amazon Bedrock を開始することに加えて、Amazon はまた、顧客のソフトウェア開発とデータ分析を同時に支援できる生成 AI アシスタントである Amazon Q も開始しました。売り手はより高品質のコピーライティングを書くことができ、最新の電子商取引 AI 検索ツール Rufus は購入者に購入提案、製品の比較、製品の推奨などを提供することもでき、元の AI による電子商取引の権限を「コンバージョン率」から移行します。さらに、2023 年以降、Amazon は AI 生成のレビュー ハイライト (AI レビュー統合)、フィット レビュー ハイライト機能 (AI 衣類フィッティング機能) も生成し、商品リストを顧客にとってさらに有益なものにしています (AIリンクライティング ) これら 3 種類の機能により、加盟店の業務品質と業務効率の向上を支援する AI 製品シリーズが発売されました。

Rufus 製品の写真、出典: インターネット

Shein は、「少量の注文と迅速な返品」に重点を置いた柔軟なサプライ チェーンの初日から、AI とビッグ データを会社の DNA に統合してきました。生成 AI 時代の到来後、Shein は画像生成にも多大な努力を払ってきました。 AI機能はフィッティングや接客ロボットなどの分野で活用されています。

新たなソーシャルメディアスターであるTikTokは広告分野に力を入れており、クリエイターと販売者が異文化間でコンテンツを10以上の言語や方言にシームレスに翻訳できる「Symphony AI」と呼ばれる吹き替えツールをローンチした。また、ブランドが AI を使用して広告プロセス中にデジタル アバターを生成し、「人間味」を高めることができる「シンフォニー デジタル アバター」と呼ばれる新機能もテストしています。広告を宣伝し、ブランド マーケティングの効果と購入コンバージョン率を向上させます。

AI が生成した広告図、出典: Ad Age

独立系電子商取引プラットフォームである Shopify は、AI 戦略に頼って復活を遂げました。AI を使用して Web サイトのショッピング エクスペリエンスの 90% を再構築しただけでなく、AI マーチャント アシスタントである SideKick も立ち上げました。主要なビジネス上の質問を解決し、Web サイトの販売を戦略化して実行し、販売者のプロモーションのニーズに応じて Web サイトを迅速に装飾およびアップグレードします。 AI機能のローンチ後、Shopifyの総収益は2023年第3四半期に17億1000万米ドルに達し、純利益も黒字化に成功した。

AI を導入するさまざまな越境電子商取引プラットフォームの中で、アリババ インターナショナルには次のような独自の利点があります。

1つ目は、eコマース体験のメリットです。

アリババ インターナショナルは、中国で最も早く海外に進出した越境電子商取引企業の 1 つです。また、アリババ インターナショナルは、巨大な電子商取引環境帝国であるアリババの支援を受けて、10 年以上の電子商取引の経験などを蓄積しています。 3億人以上の海外消費者が蓄積しており、国境を越えた電子商取引のシナリオとユーザーの行動に関する豊富な洞察を提供し、大規模なモデルのトレーニングに最も自然で役立つ素材を提供します。

2つ目は業界のノウハウです。

電子商取引は主に体験主導型の業界であり、アリババは 1999 年から国境を越えたビジネスを行っており、現在では 25 年の歴史があります。アリババ インターナショナルには、AliExpress、Tmall Taobao Outsiders、Lazada、Trendyol、Daraz、Miravia も含まれます。他のプラットフォームには、非常に豊富な電子商取引の人材とビジネス経験があります。これらには、AI に関する多くの業界ノウハウが蓄積されており、AI 指向のビジネス シナリオを構築する際に、よりスムーズで抵抗が少なくなります。

ついに完璧です人工知能インフラストラクチャー。

越境電子商取引には多くのビジネスプロセスと複雑かつ多様なシナリオがあり、自動化されたワークフローを実現してコストを削減し、効率を高めるためには、多数のエージェントが支援する必要があります。アリババ インターナショナルは、常に「アプリケーション ファースト」の開発戦略を堅持してきました。AI とデジタル機能を疎結合な方法で既存のビジネス シナリオと製品システムに統合し、大規模なアプリケーションに適した多数の API インターフェイスを保持してきました。 -スケールモデルの時代が来たら、私たちはそのペースに素早く追いつき、大型モデルの機能をさまざまなビジネスに統合することができます。

アリババインターナショナルの見解では、国内の電子商取引と比較して、人工知能大規模なモデルは国境を越えた電子商取引により役立ち、その効果はより明白です。

アリババの国際AIビジネスアルゴリズム責任者、羅偉華氏は、製品の推奨を例に挙げると、従来のアルゴリズムはこのタスクを完了する前に、ユーザー情報についてより多くの知識と理解を得る必要があると述べた。現在の状況は、国内のタオバオユーザーと注文データは比較的豊富ですが、海外のユーザーデータは比較的少ないです。 「まばらなデータでより良い結果を達成したいと思うと、難しい場合があります。」

大規模な AI モデルのサポートにより、ユーザーデータの不足によって引き起こされる不正確なレコメンデーションの問題が大幅に軽減され、レコメンド効果とユーザーの満足度が大幅に向上します。

張開福氏はまた、インターネットプラットフォームの中心的な仕事は常に「検索プロモーション（検索、推奨、広告）」だったと述べ、ビッグモデルの登場後、多くの人が「ビッグモデルが検索プロモーションをどのように変えたか」を懸念していたが、これはこう述べた。その理由は、国内の検索プロモーションが非常にうまくいっているためです。Douyin のコンテンツ レコメンデーションは世界をリードしており、タオバオの e コマース検索は、膨大なユーザー データと高品質のアルゴリズムに依存しています。も世界最高です。元のテクノロジーがすでに十分に進歩している場合、大規模なモデルが元の検索促進モデルを基礎となるアーキテクチャから完全に破壊することは難しく、それはおまけに過ぎません。

一方、越境電子商取引では、ユーザーデータが比較的希薄であるため、検索プロモーションがまだ完全で成熟していません。そのため、限られたまばらなデータを大規模なモデルに接続すると、検索プロモーションの効果がさらに高まることがよくあります。目立つようになり、ユーザー エクスペリエンスが向上すると、コンバージョン率が大幅に向上します。

アリババ インターナショナルの見解では、AI と国境を越えた電子商取引の組み合わせは最初のステップにすぎません。AI を使用して電子商取引の「コスト削減と効率向上」を最大化した後、アリババ インターナショナルはさらに多くの国境を越えた電子商取引を模索する可能性があります。 -コマース ライブストリーミング電子商取引やコンテンツ電子商取引などの棚電子商取引の進化の一般的な傾向の下で、製品を前進させ、より多様なAI電子商取引の製品形態を模索するなど、グローバル電子商取引とAIを組み合わせたシナリオ-コマース; サプライチェーンを逆方向に切断し、伝統的な「国内貿易から外国貿易へ」モデルを覆し、中国のデジタルインフラストラクチャを利用して、物流、サプライチェーン、その他の「電子商取引インフラ」を世界的にアップグレードします。 アリババの国際技術プラットフォーム責任者徐趙氏は、「これは単なる初期段階にすぎないと考えている。実際、将来のビジネス成長分野では、AIはより革新的なものを生み出す可能性がある」と述べた。

次のステップとして、アリババ インターナショナルは、AI を使用してより広範な国境を越えた電子商取引市場を強化するために、アリババ エコシステム外の加盟店にも AI 機能を開放する予定です。

コストの削減や効率の向上、あるいはパフォーマンスの向上など、AI が越境電子商取引にもたらすさまざまな新しい可能性を私たちは目にしてきました。また、将来的に AI と大規模モデルがどのように国境を越えた電子商取引とより緊密に統合されるか、またアリババ インターナショナルが AI 製品と機能をどのようにアップグレードするかについても注目します。

(カバー画像出典: アリババ)