AI电商提出两年了,现在都有哪些落地场景?

大模型向量数据库机器学习

2023年底,在拼多多市值暴涨、直逼阿里的时候,马云在内网罕见发声:

“AI电商时代刚刚开始,对谁都是机会,也是挑战。”

这一句话,当时在圈内激起了很大的波澜。
过去两年,AIGC狂飙,Sora发布、文生视频突破……但 AI电商 ,似乎不像AI绘画、AI写作那样让人有特别直观的感受。

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那么,两年过去了,AI电商到底走到了哪一步?有哪些真实落地的场景?哪些吹过的牛实现了,哪些还在路上?

我自己搞了八九年电商,也参与了一些AI项目,今天简单聊一聊。


1 | 商品管理|从人工发布到AI批量标准化

在商品管理这一块,AI已经全面渗透。

主要应用方向:

  • 商品白底图生成

:用AI批量去抠图、统一风格,节省90%的制图成本。

  • 商品详情图智能生成

:尤其适合中小卖家,一键生成多风格版型。

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  • 商品卖点提取

:基于大模型(LLM)解析商品标题、属性,提炼出多种场景化卖点文案。

  • AI模特图生成

:商品图直接“穿”在虚拟模特身上,不用真人拍摄。

  • 商品归一和标准化

:比如服装尺码标准化、品牌名去重归一,AI模型做得越来越精准。

2 | 电商营销|选品、推荐,开始智能了

以前选品靠“拍脑袋”,现在AI能基于节庆、地域、流行趋势,做出初步智能选品推荐。

应用场景包括:

  • 节日营销选品

:比如母亲节、圣诞节,AI会基于历史销量预测热卖单品。

  • 场景化智能推荐

:根据用户浏览、购买路径,自动推荐最优商品组合。

尤其是结合RAG技术(检索增强生成)后,推荐的个性化程度更高,命中率更好。

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3 | 电商广告|素材自动化+投放智能化

电商广告这块,AI的落地非常快,尤其是素材生成和投放优化两个方向。

具体应用:

  • DPA广告素材生成

:自动为每个SKU生成不同文案、不同版式的图片和短视频。

  • 商品图文、短视频批量生成

:不需要设计师一张张做,成本直线下降。

  • 广告投放智能优化

:AI根据实时数据调整投放预算、渠道分配,减少浪费。

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4 | 跨境电商|AI正在打破语言和文化壁垒

跨境是AI电商最受益的领域之一,因为它天然需要大量的翻译、本地化、合规处理。

具体落地:

  • 商品多语言翻译

:LLM直接理解商品语义,而不是死翻译。

  • 商品本地化合规

:比如美国市场对某些词敏感,AI可以提前识别风险。

  • AI穿搭图生成

:一张白底图,可以快速延展成不同国家用户喜好的风格图。

  • 本地化客服对话

:多语言即时应答,大幅节省人力。

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5 | 直播电商|AI正在重塑人货场

直播电商这块,AI也在快速渗透,尤其是切片和数字人应用。

现有应用场景:

  • 直播切片

:AI自动剪辑爆款片段,提高短视频投放效率。

  • 无人直播

:通过数字人全天候直播,适合标品、低客单价商品。

  • 直播投流优化

:基于大数据自动调整投流策略。

  • AI数字人带货

:虽然现在逼真度还有限,但一些小语种市场已经开始跑通。

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6 | 供应链管理|智能预测,辅助决策

供应链是最早提出智能化概念的领域,但与生成式AI(LLM)结合的时间较晚。

目前应用:

  • 智能库存预测

:基于历史数据+市场动态,做更精准的备货。

  • 价格智能调控

:根据竞争对手动态和库存情况,实时调整价格。

供应链AI更多是辅助决策,不是完全替代人。

结论|真正的AI电商,还在爆发前夜

总结一下,AI电商这两年已经从概念走到了大量落地应用。
不过,目前还主要集中在 内容生成、语言处理、辅助决策 这些环节,真正完全打通前后链路的,还不多。

但机会巨大,尤其是这三类人:

  • 懂电商运营的人

,用AI提升效率。

  • 懂电商技术的人

,做AI落地工具。

  • 懂跨境本地化的人

,结合AI拓展新市场。

马云说得没错:“AI电商时代,对谁都是机会,也是挑战。”而这场大变革,刚刚开始而已。

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