5月16日消息，從Open AI GPT4到谷歌Gemini 1.5、Anthropic Claude 3、Meta Llama 3，大模型卷到爆，每過幾個月就會有新的大模型刷新能力記錄。
在大模型應用端，各行業(yè)企業(yè)正在加速將大模型能力應用于自身業(yè)務，打造生成式AI時代的業(yè)務新范式。
店匠科技就是最早使用生成式AI來提升業(yè)務的跨境電商服務商。
成立于2017年7月的深圳店匠科技（Shoplazza）是一家專注海外B2C獨立站品牌營銷的企業(yè)級SaaS公司，其使命是幫助中國制造成為全球化品牌。
店匠科技SaaS平臺包括行業(yè)出海加速方案、品牌出海解決方案和獨立站云升級方案，涵蓋跨境小白、精品賣家、無貨源賣家、TikTok 賣家、工貿一體、品牌商家、外貿工廠、抖音賣家、亞馬遜賣家、國內平臺賣家等各種不同的跨境電商群體。
店匠科技提供多種不同的便捷功能幫助用戶實現(xiàn)快速建站，其業(yè)務可以分為兩大板塊，一類是為商家提供了一套支持跨境電商獨立站的標準化官網設置系統(tǒng)，通過該 SaaS 系統(tǒng)，商家無需技術人員，即可快速運用模版和卡片式模塊創(chuàng)建附有銷售功能的海外官網；另一類是為商家提供了一套品牌、營銷、運營的解決方案，專門為中國企業(yè)和消費品品牌拓展國際化業(yè)務提供解決方案和服務。
目前，店匠科技服務于超過36萬家跨境電商客戶，包括品牌賣家、精品賣家、店群賣家和外貿工廠。店匠科技的服務覆蓋全球150多個國家和地區(qū)，其中有40%消費者來自于歐美市場。
店匠科技首席科學家謝中流博士介紹稱：“我們基于亞馬遜云科技專業(yè)的人工智能技術與服務，在探索跨境電商生成式AI應用的道路上取得了重大的進展。”
“我們使用很多模型，包括Mistral系列，Meta的Llama系列，GPT系列和Claude 3系列（Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus）等大語言模型，以及Stable Diffusion、Stable Diffusion XL1.0等圖像生成模型。我們不知道未來會有哪些更好的模型，我們現(xiàn)在的策略是保持不斷跟進，跟進最新的模型和技術變化，尋求更好的業(yè)務機會?！敝x中流談到店匠科技在對生成式模型的應用時表示。
店匠科技何以能快速試用業(yè)內推出的最新、最強大模型，謝中流談到其中的關鍵，他表示：“不同的模型由不同的團隊開發(fā)，因此在代碼結構和接入方式上有差異，而Amazon Bedrock能夠簡化模型部署的工作。Stable Diffusion模型剛出來時我們是通過代碼來進行部署，后來我們就使用Amazon ECR的Stable Diffusion鏡像來部署。Amazon Bedrock進一步做了標準化的接入工作，讓部署變得更簡單了?！?/p>
據悉，店匠科技基于亞馬遜云科技強大的數(shù)據基座能力，支撐起多個AI產品。店匠科技在生成式AI方面的突破和創(chuàng)新主要包含四個場景：GenAl營銷素材創(chuàng)作平臺、AI建站Copilot、智能客服、智能推薦&搜索。
謝中流強調：“搜索推薦、智能客服、素材生成、AI建站，這幾個生成式AI方面的創(chuàng)新和應用都極大地改變了跨境電商，甚至是整個電商的運營方式?！?/p>
電商場景涉及大量營銷創(chuàng)作，包括各類營銷圖片、視頻和文案。但人工創(chuàng)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(chuàng)作周期短則幾天，長則數(shù)周。
店匠科技打造GenAI營銷素材創(chuàng)作平臺實現(xiàn)模特生成、背景替換、模特試衣，創(chuàng)意變款等多種功能，幫助商家快速創(chuàng)作營銷圖片，并實現(xiàn)分鐘級出圖，多風格選擇，提升30%素材制作效率。
據悉，在開發(fā)創(chuàng)意爆款功能時，店匠科技選擇使用 Amazon SageMaker JumpStart 里的 Stable Diffusion XL1.0 版本，一鍵體驗最新的機器學習趨勢和模型來優(yōu)化此功能。Amazon SageMaker JumpStart 自身帶有鑒黃、鑒恐等功能，如果商家輸入的詞語，或是輸出生成的是一些黃色暴力圖片，Amazon SageMaker JumpStart 支持的 Stable Diffusion XL1.0 模型就會自動將這些圖片進行打碼，降低風險。
AI建站Copilot方面，店匠科技基于Amazon Bedrock接入Claude3系列模型（Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus），實現(xiàn)對話交互，理解客戶需求；然后基于Amazon RDS的運營數(shù)據來構建AI建站數(shù)據底座，進而實現(xiàn)快速拆解需求，構建元素，并利用這些元素進行快速的網站搭建。
智能客服方面，店匠科技基于Amazon ElastiCache Redis緩存向量數(shù)據，來實現(xiàn)構建RAG（數(shù)據檢索增強），從而利用已生成的問答數(shù)據去回答新的類似問題。還基于Amazon Bedrock接入Claude 3模型，以構建智能AI客服。最終，店匠科技將解決客戶問題的平均時間減少70%，同時客服成本下降了40%。
在跨境電商場景的智能推薦和搜索領域，需要考慮幾個問題：如何統(tǒng)一多語言搜索？如何對商品進行屬性理解？如何做搜索詞與商品之間的多模態(tài)匹配、如何做高效的個性化展示排序？
因此，店匠科技利用Amazon Bedrock接入Claude 3模型，并將其應用于內容理解、搜索意圖判斷，多模態(tài)風格的商品匹配召回等技術場景中，同時提升智能商品排序的效果。
截至目前，店匠科技基于亞馬遜云科技強大的數(shù)據基座能力，支撐起多個AI產品，并最終實現(xiàn)節(jié)省40%客服成本，提升30%素材制作效率，增加20%搜索推薦收入的創(chuàng)新成果。
對于對生成式AI技術的使用，謝中流表示：“店匠科技還會持續(xù)優(yōu)化GenAI營銷素材創(chuàng)作平臺，包括提升模型的精度、擴展功能和適應更廣泛的應用場景。同時，我們也正在嘗試使用亞馬遜云科技大語言模型相關的生成式AI產品去實現(xiàn)智能問答等應用場景。未來，我們希望與亞馬遜云科技繼續(xù)攜手并進，深度整合生成式AI技術和電商業(yè)務場景的需求，幫助商家在電商領域實現(xiàn)更多的創(chuàng)新和業(yè)務增長?！保ü啵?/p>
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