CEO錦囊： AI爆發，跨境電商有哪些新玩法？

近兩年隨着人工智能技術的加速發展，AI應用落地場景備受關注。出海的持續火熱，讓越來越多人探索AI在跨境電商領域的應用。據瞭解，在選品決策、內容生成、廣告投放、客服工作等方面都產生了非常多AI用具。當出海遇到AI ，跨境電商又有哪些新玩法？AI在跨境電商中的關鍵應用場景有哪些？隨着人類大步邁入AI時代，個人如何抓住機會?

帶着這些問題，本期36氪《CEO錦囊》欄目邀請到LinkFox AI合夥人/紫鳥瀏覽器合夥人大兵、清華大學人工智能方向博士後/MicroDatalProBoost.ai創始人/CEO李多全、Ginee CEO康樂暘，一起來聊聊：出海+AI，跨境電商又有新玩法？

在這場直播中，兩位嘉賓主要討論了以下問題：

1、工具使用的前置條件就是要找到能有效解決問題的應用場景，現在AI在跨境電商中的關鍵應用場景有哪些？

2、AI另一個特點就是更新迭代快，導致市場變化也快，現在跨境電商需求側到底有什麼不一樣？

3、剛剛提到了很多場景，那AI工具在實際應用中如何幫助企業實現降本增效？

4、每個賣家肯定是多平臺經營，請問亞馬遜、Titok這兩個平臺的有何差異？

5、藉助AI工具的使用，多平臺、多渠道運營如何變得更加高效？

6、剛提到本土商家和跨境商家賣貨邏輯完全不同，具體表現在哪些方面？

7、隨着AI技術發展，跨境電商還有哪些新玩法？請兩位分別給出3條具體的建議。

以下爲兩位嘉賓和36氪的對談，部分內容經過整理編輯：

36氪：工具使用的前置條件就是要找到能有效解決問題的應用場景，現在AI在跨境電商中的關鍵應用場景有哪些？

大兵：作爲一個在跨境電商領域摸爬滾打了十幾年的老手，當人工智能（AI）技術出現時，我們整個行業都感到非常興奮。原因很簡單：跨境電商需要面對不同市場和國家，最基本的挑戰就是語言差異。我們並沒有那麼深厚的語言功底，因此首先想到的是AI對我們語言能力的巨大幫助。這種幫助是顯而易見的，它迅速解決了我們行業與國外本土買家之間的語言障礙，使我們的產品描述、營銷活動和客服工作在處理文字時變得極爲流暢，這是AI技術給我們提供的最直觀的好處。AI的出現還幫助我們更好地瞭解目標市場的風土人情，也就是所謂的“local”文化。我們對本土文化一直有着強烈的執着，但由於現實原因，我們無法頻繁地進入和離開不同國家。AI技術的出現確實打破了我們對當地文化認知的侷限。當我們想要了解當地文化，並將這些文化元素融入我們的產品時，AI能夠生成具有當地文化特色的文案，同樣表現得非常流暢。所以自從AI技術進入我們行業以來，我們就感到非常興奮。

至於AI幫助我們撰寫產品描述、重構標題等基礎工作，這些早已被我們行業廣泛應用。實際上，當AI剛進入我們跨境電商行業時，我們對文字的需求是最基礎也是最根本的。除了文字之外，我們還有另一個重要需求，那就是圖片。圖片對於我們展示商品至關重要，它是跨境交易中吸引買家的一個關鍵因素。隨着AI技術的發展，我們現在能夠通過AI生成圖片，這一進步是之前難以想象的，已經在我們行業中得到了廣泛的應用。

我們下一步非常期待的是文字、圖片和視頻之間的相互轉換技術能夠成熟並得到應用，這將爲整個跨境電商行業帶來新的浪潮。如果能夠實現高效的圖文視頻轉換，將極大地豐富我們的營銷手段，提升用戶體驗，並可能開啓新的商業模式，進一步推動跨境電商的發展。

康樂暘：Ginee旗下的用戶羣體都是當地的商家，當然也包括一些中國的跨境商家，其中一些品牌的大賣已經做得很大，在當地有完整的產業鏈。剛纔大老師提到的圖文客服，也在我們的實際應用場景下。這個場景實際上是應用在我們自己的公司的 HR 領域，我們公司在16個國家會有17個辦公室，針對不同的人、不同的文化、不同的語言，這對公司管理有非常大的挑戰。因此，AI的出現對於完善本地員工和客戶的管理有很大幫助。另一方面，我相信大家也能看到，AI與視頻生成的結合程度非常高，現在各個國家、各個產品都在豐富應用這種技術。

李多全：當我剛開始創業的時候，大模型還沒有變得如此熱門。我們的核心工作是對內容理解，這包括對在線視頻內容的理解，以及視頻下方的互動內容，還有電商平臺上的商品和評價等。我們的初衷非常簡單，當中國的企業和製造商轉型爲品牌商並走向全球市場時，首先需要決定進入哪個國家，那裡是否有商機？將要服務的客戶羣體是什麼樣的？以及在這個國家將面臨哪些友商和競爭對手？如何實現差異化？這背後需要對用戶在社交媒體和電商平臺上留下的痕跡進行深入理解，包括競爭對手的營銷策略和產品佈局的理解。大模型的出現加速了我們在這方面的研究進展，使我們對出海市場的競爭對手、用戶和市場的理解更加深入。在我看來，這是所有企業出海的第一步。

當你去做生意時，需要了解你將在一個什麼樣的環境中運營。原來大企業通常會尋找諮詢公司來做這些事情，諮詢公司的服務可能需要很長時間，週期長，費用也很高。一個大型公司的諮詢項目可能需要數百萬到數千萬人民幣，而且產品的迭代速度非常快。等到諮詢結果出來，很多趨勢已經改變了。因此，大模型以及AI技術的快速迭代，使我們有機會第一時間把握用戶的需求，以及大玩家在產品和技術上的最新進展。對於中國企業走向海外來說，這是至關重要的。隨着AI和算力的發展，那些原本看起來難以實現的事情，現在似乎變得不那麼遙遠了。

36氪：AI另一個特點就是更新迭代快，導致市場變化也快，那現在跨境電商需求側到底有什麼不一樣？

康樂暘：最直接的還是AI+視頻。這很好理解，因爲AI加視頻在社交網絡、電商平臺或者任何社交媒體上的傳播對商家來說最直觀，可以去更好去銷售自己的產品，推廣自己的品牌。當AI剛出來的時候，在我們目標國家和市場最先開始的就是AI生成的圖片散佈在各個渠道、電商平臺。緊接着不到半年的時間，基本上全都被AI生成的視頻所覆蓋。

前端看到的是商家在營銷側的迭代以外，實際上在後端、在管理側、進銷存側我們也能夠很清晰看到，一些多渠道的商家開始通過AI的策略去幫他們去理解進銷存的算法，在不同的電商平臺，不同的城市的計算邏輯。種種具體的應用和現象是我們認爲AI帶來的迭代速度變化之快的根本。

李博士：AI其實不是新的東西，30年前就有這個東西。我記得我們上學的時候最早叫data mining--數據挖掘，後面叫machine learning--就是機器學習，再到人工智能。從AI、算法本身來說其實沒有特別多迭代，但這幾年大家感覺到AI突然間離我們工作、生活各方面很近。有一個非常非常重要的變量是算力，像英偉達的H100、A100這樣的芯片，原來的大模型從數據的收集到標註，再到訓練推理完成，要非常長的時間，這就限制了我們很多應用。

AI帶來最大的變化是讓我們原先都在做的一些事情，比如說商品listing優化、圖片優化、客服機器人、內容挖掘等，原先做成本非常高、週期非常長的場景，現在商家用這些東西的成本大幅度降低、時間週期大幅度縮短，能給商家實實在在帶來運營效率和運營質量的提升。場景有變化但本質的變化不多，爲什麼大家感覺到AI離我們每個人都近，原來獲取成本太高，但現在讓AI更加普惠。

大兵：第一個變化來得特別快，我們還沒有來得及做思想鋪墊，它就突然帶着結果出現了，這個速度超乎我們的想象。第二個變化是行業的接受速度非常快。從一個有趣的事情開始，它迅速地轉變爲生產力，我認爲這一點對社會做出了巨大的貢獻。比如在我們這個行業，我們最初只是嘗試性地回答它提出的問題，比如“我長得帥不帥？”它可能會回答說：“我不便回答你。”但它會給出很多版本的答案。從這種有趣的互動開始，當人們感受到它的魅力後，它就迅速與行業結合，提高了我們行業的生產力。

以我們行業爲例，當我們不再滿足於僅使用文字知識來提升時，開始從圖片出發。跨境電商本身就是一個線上銷售行業，是一個務虛的行業。如果務虛的行業再加上AI生成的虛的內容，就會看起來非常假。我們快速地將這種務虛的圖片轉變爲務實的圖片。這時，那些看到行業機會的人，比如我們這些爲行業提供軟件服務的服務商，會比我們的用戶更快地提前佈局投入，挖掘AI的潛力。所以我認爲這種快速的變化帶動了整個鏈條的快速前進。

36氪：剛剛提到了很多場景，那AI工具在實際應用中如何幫助企業實現降本增效？

大兵：我們一直與跨境電商客戶保持接觸，自17年開始提供紫鳥瀏覽器服務，現已覆蓋大部分行業客戶。在此基礎上，我們希望能提供更多價值。之前曾推出過機器人服務，有效幫助客戶降低成本並提高效率。隨着AI技術的發展，我們認爲應該利用我們的專業知識，提供跨境電商領域的AI應用。我們嘗試從文本角度進行探索，協助跨境企業訓練專屬的機器人，包括進行市場調研、產品分析以及客服等工作。然而，我們發現客戶對此興趣不大，原因在於這些工作相對淺顯，只是簡單的訓練過程。例如在寫listing方面，有的客戶已經積累了十年的經驗，對AI寫的listing有所質疑。接受程度也是一個難題。

在不斷嘗試的過程中，我們轉而關注圖片領域。跨境電商的圖片種類繁多，我們專注於圖片細分領域的研究，瞭解哪一種圖片是客戶最需要的，且能最有效地降低成本提高效率。經過市場調查，我們發現服裝模特領域存在痛點，模特的使用有時會制約客戶上新的速度，因爲需要預約模特並經過一系列流程，費時費力。我們發現AI可以自動生成許多模特圖，但生成的模特僅用於娛樂。那麼，如何將AI與跨境電商尤其是服裝領域相結合呢？如何找到客戶的共鳴點和痛點？現在我們已經找到解決方案，即當客戶只提供平面圖時，我們可以直接將平面圖放到模特身上，無需再拍攝模特。

之前的方法是將衣服放在假模特身上拍照並快速轉換，但後來我們發現這個模特過於虛假，讓人感覺電商是一個不切實際的東西，用假模特會讓消費者感覺更虛假，不夠尊重他們。因此，我們現在如何將電商從完美的地方拉回現實？我們稱之爲模特的環針處理。例如，歐美美女臉上的斑點或脣色和皺紋，我們通過大型模型來訓練還原真實的狀態使其看起來更真實。通過這一細分領域來打動客戶，客戶以前可能需要支付幾千元來拍攝一套照片，但現在只需支付幾分錢，他們就會感到驚喜。我們認爲真正好的產品是讓客戶感到哇塞的產品。在處理模特時我們發現，原來考驗模特最難的是大碼模特、兒童模特以及模特的手臂和胳膊的細節處理。

這是一個從人人皆知的大模型到真正能應用到消費者商業應用中的真實案例。我們一直在探索這樣的領域，找準消費者的最大痛點來打造產品，我們認爲這樣才能獲得消費者的認可。

康樂暘：我可以分享兩個大家不太熟悉的場景。首先，我們服務的客戶羣中有很多大型品牌商，他們擁有自己的D2C（直接面向消費者）渠道，比如官網。這些平臺的反欺詐場景實際上是一個巨大的空間。如果AI被好人使用，它能夠幫助人們提高效率。但是，如果被壞人使用，這存在很大的風險，尤其是在互聯網上，什麼情況都可能發生。因此，我們將AI與反欺詐場景很好地結合起來，幫助我們的客戶，尤其是品牌的大賣家，無論是在哪個市場，都能有效地攔截欺詐行爲。使用AI技術來對抗欺詐行爲，就像是有一個反欺詐AI在起作用，這是一個非常有趣的場景，也是一個容易被忽視的領域。

另一個領域是優化體驗。SaaS ERP在我看來是一個複雜的產品，AI的出現，或者說對話式AI的出現，在某種程度上能夠大幅提升運營人員使用SaaS ERP的體驗。對於一個新人來說，如果他們面對的是一個有很多選項和按鈕的產品，他們可能會感到困惑。現在通過大數據和人工智能技術，可以根據其他人的正常使用方法，爲他們提供一個最優的路徑。這實際上大大降低了用戶體驗的門檻。我們主要服務的是本土市場，他們的教育水平、文化水平以及對ERP類型產品和AI產品的接受程度並不像國內這麼快。

李多全：現在市面上的AI工具確實很多，非常多。我認爲，要真正創造出價值，還是要開發那些自己垂直領域有深度的工具。不能直接拿一個GPT，套個殼，我覺得這對許多企業來說，大家都可以輕鬆獲取GPT，這是非常非常低門檻的。我認爲真正能夠幫助企業的，是要依據企業的行業，構建自己的專屬數據，並基於這些數據構建自己的專屬模型。這樣的工具纔有可能對企業產生實實在在的幫助。

舉個例子。在近幾年中國出海中，電動自行車是一個非常熱門的品類，許多品牌應運而生。我曾有一位客戶，他是某大型產品負責人，他的日常工作是到國外的社交媒體和評測網站查看信息。他會關注自己的產品發佈過的內容，以及用戶如何互動和反饋。同時，他還會查看競爭對手發佈了什麼樣的產品，因爲有很多評測達人會把不同品牌的產品進行比較。他需要花費大量時間去做這些事情，例如製作視頻等。他的日常工作就是每天重複這樣的過程，因爲需要非常及時地獲取用戶反饋和競爭對手的動態。我們將所有平臺的數據，包括視頻、評測平臺和獨立站，集合在一起，利用大模型來理解數據。例如一個45分鐘的評測視頻中，達人提到了哪些品牌，比如手機，可能有華爲、蘋果、小米。品牌型號的不同方面如電池、剎車、材質、輪胎等的比較結果也通過大模型被整理出來。我們以ebay爲例，在YouTube上有三四百個品牌，通過大模型，我們能非常清晰地對比出各個品牌的具體型號與競爭對手的優勢和不足，技術參數和用戶期待點也一目瞭然。通過大模型，他們的工作效率和工作深度得到了根本性的提升。

再舉一個例子。我們服務的一家跨境零售服裝上市公司，他們需要找到市面上所有的流行元素用來做塊時尚。我們通過解構服裝商品的材質、面料、款式、顏色和風格等特徵，結合大量的圖片和數據，使用大模型進行理解和分析。對於女裝來說，假設做女士的小西裝，我們可以通過大模型預測下一個季節中可能流行的顏色、款式、材質和風格等流行元素。同時，當產品快速上新並銷售後，消費者會有評價和退貨，我們通過大模型挖掘這些信息並進行商品快速迭代。原來跨境企業也面臨人工標註和透視表分析的問題，效率較低。但現在通過大模型，我們能夠分析百萬級的SKU，從中找到所有規格和參數，選出最好的商品給設計師進行微調整、打板和生產。這樣的效率提升對於企業來說是一個根本性的變化。

36氪：每個賣家肯定是多平臺經營，請問亞馬遜、Titok這兩個平臺的有何差異？

大兵：我從2012年開始做亞馬遜，那時我真正感受到亞馬遜賣家的痛點。我是學IT的，因爲對這些痛點有深刻的體會，也產生了做工具的想法。對比亞馬遜和TikTok這兩個平臺，我認爲亞馬遜是一個2D平臺，而TikTok是一個3D平臺。爲什麼這麼說呢？亞馬遜主要是通過圖片和文字來展示商品，消費者要了解產品必須閱讀文字和查看圖片。而TikTok則是通過視頻，以前需要3分鐘瞭解的內容，現在10秒就能搞定，所以這兩個平臺的維度是不同的。

第二點是，這兩個平臺的消費者行爲也不同。亞馬遜代表了貨架電商的頂端，人們通過關鍵詞去尋找他們需要的產品。而TikTok則是根據興趣和行爲習慣來推薦產品，這是貨去找人的方式，所以這兩個平臺的運營邏輯是不同的。亞馬遜在AI領域的應用也很明顯，他們收購了AI團隊並開發了自己的大模型，並且正在將大模型逐漸植入到他們的貨架電商中，使消費者只要說出想法，系統就能快速定位到產品。TikTok的AI目前主要還在生成短視頻的階段，但是如李博士所說，AI已經能夠分析短視頻了，例如分析某個短視頻爲什麼會成爲爆款。

我認爲AI在TikTok上的發展還有很大的空間，它可以幫助我們分析內容，雖然目前還只是分析階段。最近，AI數字人的出現被視爲營銷領域的一個分水嶺事件。比如我們的東哥，他的AI分身直播反響不錯。這讓他與我們的當紅網紅董同學形成了鮮明的對比：一個是真實的才華橫溢的直播，另一個是具有獨特個人魅力的數字人。這種力量對比讓我認爲這是AI和3D電商的一種全新嘗試，只有這種科技嘗試才能帶來真正的變革。

李多全：補充兩點我自己的觀察。首先，TikTok這個平臺的信息流通效率在我看來比亞馬遜要高。在TikTok上，商家和消費者對熱銷商品和熱門視頻的微創新和微改變速度非常快。而在亞馬遜上，商家通常有一套固定的運營模式。但現在，在TikTok上，商品的熱度往往轉瞬即逝。在亞馬遜上，如果你的一個商品鏈接做火了，你可以連續多年銷售。而在TikTok上，商品的庫存管理和預測難度更大，因爲很難預測需要備多少貨，這種不確定性更大。這就是這兩個平臺顯著不同的地方。

第二點是，對於商家來說，經營上的挑戰更大。在亞馬遜上，銷售和經營有一定的可預期性，而在TikTok上，包括國內市場，很難預測需要備多少貨，這種不確定性更大。這就是爲什麼我認爲TikTok的出現對所有商家和客戶來說，挑戰更大。在亞馬遜上，庫存的預測和管理還有一定的可預測性。

康樂暘：兩位老師剛纔從技術維度和銷售側維度進行了非常專業的講解，我想從另外一個角度來談談，這個角度也是我們從服務的客戶那裡得到的數據。首先，從從業者年齡的角度來看，大多數80後可能在亞馬遜平臺上表現得更好一些。這種判斷是基於多方面的考量，而對於90後和00後來說，他們在TikTok這樣的平臺上可能表現得更好。我們分析了這種現象的原因，亞馬遜作爲一個存在很長時間的平臺，其發展空間相對有限。但在選擇路徑時，如果你不確定如何選擇，那麼選擇大路或新路通常意味着更多的機會。根據我們的數據，如果你是90後或00後的從業者，你可以嘗試選擇TikTok平臺，可能更適合你。

另一個有趣的維度是，我們很早就進入了本土市場，包括我自己和早期的核心團隊在印尼生活了很長時間。我們抓住了TikTok進入東南亞市場並迅速提升GMV和流量的好時機，並從一開始就與TikTok合作，包括早期的商品促銷活動等。從從業者的角度來看，TikTok背後的從業者其實是中國人，他們在做事時帶有中國人的思維邏輯。從這個角度來看，我們自己做跨境電商，實際上是運用了中國人的思維邏輯。我們非常清楚，本土人的賣貨邏輯與中國人完全不同。因此，我們更建議優先選擇TikTok這個平臺，因爲能讓運營變得非常舒適和順暢，在平臺資源和支持方面也可能獲得更多的資源。特別是像我們這樣的服務商，與平臺的關係緊密，使用我們產品的用戶也有機會更早地獲得平臺的策略和信息，這將使您站在一個更有利的位置。但值得一提的是，亞馬遜畢竟是美國主導的，所以在思維邏輯和關係上可能會有些疏遠。

一個是從業者自身的年齡，他們處於哪個年齡段，另一個是從業者的角度。這是我們看到的另一個選擇不同平臺的新角度。

36氪：藉助AI工具的使用，多平臺、多渠道運營如何變得更加高效？

大兵：整個跨境電商基本上有兩個流派：一個是突破型的，另一個是精品型的。精品型再往上延伸的一個分支就是要打造品牌。這兩個流派大致可以歸類爲鋪貨和精品。

鋪貨的公司可能規模較大，有幾百人甚至幾千人，它們採用流水線式的作業體系，整個流程已經高度標準化。在這種情況下，效率變得至關重要。比如在鋪貨時，庫存調節就變得非常重要：當庫存過多時，需要利用系統的能力直接降價促銷，以提高銷售量；當庫存量逐漸減少時，再將價格上調。此外，包括拍攝圖片、商品listing、做客服、預測庫存、預測銷量、下單等，這些都需要技術化的手段。我經常說其實鋪貨公司纔是整個跨境電商中門檻最高、技術含量最高的公司。它並不是隨便鋪幾個貨就能賣貨的，這類公司往往規模較小而精幹。比如在深圳有一個非常有名的鎮，叫阪田鎮，那裡的賣家佔了深圳賣家的一半。經常有小團隊在廠房裡，做出了數億的業績。這些公司專注於細分市場，深入挖掘，而亞馬遜平臺非常適合這類客戶。整個過程中的多平臺問題，對於鋪貨型公司來說，供應鏈整個鏈條是一樣的。無論是一個平臺還是多個平臺，只要系統能夠覆蓋的地方都是他們的戰場。

對於精品或品牌型公司，每一個平臺都是一個分銷渠道，分銷渠道越多，品牌影響力越大，整個生意模式也越安全。所以我們對於所有跨境電商平臺都持開放態度，這是我們對多平臺的看法。其實中國最大的供應鏈平臺就是1688，1688已經成爲深圳跨境電商的基礎，可以說現在80%的跨境電商都是通過1688來獲取貨源的。

康樂暘：大老師講的已經很全面了，但我們的Jeannie產品實際上是在做多渠道平臺。我們在創業初期，團隊只有七八個人的時候，就看到了巨大的變化。尤其是2015年Shopee的出現，它首次打破了東南亞電商流量的分佈，使得電商流量更加平均。我們與許多商家交流後發現，他們的商品在任何一個單一平臺上的毛利率都不高，甚至賺不了錢。這就遇到了一個現實問題：至少同一款貨要在兩個平臺售賣，通常是Shopee和Lazada。無論是中國跨境商家還是本土商家，都會面臨這樣的問題。

但隨着Shopee的發展，我們看到了多渠道運營的最根本變化。首先，我們看到在單一平臺上開設多家店鋪的商家實際上是主流，就是在單一平臺開多店鋪。邏輯很容易理解，即在不同品類中搶佔流量。你可以將其視爲傳統的超市，當一個品牌的貨架佔據了整個超市，無論你進入哪個店鋪，貨架上都是它的商品。

接下來，我們看到了多店鋪和多渠道的同時出現，這就是我們理解的多渠道運營。當然，多渠道運營最大的難點——正如李老師剛纔提到的庫存問題——如何在不同平臺之間調撥庫存？因爲不同的電商平臺會根據不同的SKU進行促銷，所以不同平臺上的毛利率是不同的。這意味着同一款商品在不同渠道的庫存調整，或者多樣化的SKU，甚至是SPU維度，如何在各個電商平臺、獨立站、甚至社交網絡中進行調貨，這是一個非常考驗人的基礎問題。

這也是像Jeannie這樣的產品出現的原因，我們的核心價值就是解決多渠道電商平臺和多店鋪情況下的進銷存問題，幫助商家更好地匹配商品和訂單。這也是主持人剛纔提到的，隨着AI的到來，我們的策略不再需要商家費盡心思去想，因爲很多策略已經沒有什麼新奇的，很多優秀的玩家已經驗證了這些策略，但有些商家還不知道。我們認爲，更好地將這些策略輸出給我們的商家，幫助他們在多渠道、多店鋪中進行運營，是非常重要的。

李多全：現在多平臺經營的情況下，所有商家，比如原來在亞馬遜上的賣家，當TikTok出現時，最早一批在TikTok上的賣家應該都很清楚，最初的美區玩家並不是一些非常資深的玩家。但現在，進入TikTok的玩家都是資深玩家，都是亞馬遜的大賣家，真正的競爭纔剛剛開始。這引出了一個觀點，即在多平臺經營時，通過大數據分析可以很自然地發現市場的水位差。水位差的發現意味着有些產品在亞馬遜上已經得到了驗證，它是一個巨大市場的一個細分品類，有巨大的機會。但在社交媒體上，比如興趣電商，無論是內容還是商品的供給可能還沒有跟上。如果在這個地方有一套能力，能夠把所有這些平臺的產品、銷售、內容打通，那麼快速找到水位差，這將是最賺錢的方式。因爲像美國市場，亞馬遜上已經驗證了，這就是一個很好的需求。如果在TikTok上還沒有，那麼通過大數據分析，第一時間識別出這個需求，同時能夠創造出不錯的內容，我相信這是一個巨大的機會。

第二個是創造出色的內容。我們的ProBoss DI實際上可以做到這一點。因爲所有用戶在購買商品時，比如在亞馬遜上購買後，他們會說爲什麼購買這個商品，它滿足了我什麼需求，是什麼真正打動了我。當你在TikTok上創造內容和創意時，一定要反覆強調這一點。如果能夠創造出這種場景感，我相信這非常有助於銷售。把商品的供給不同平臺給拉平，把文字變成一個視頻的創意，我認爲這背後都是巨大的機會。我給你舉個例子，比如在TikTok上，一個商品賣得非常火爆，其實大家不知道它爲什麼會賣得這麼火。在大家的討論中，你可以看到，大家始終在討論幾個點，一定是這幾個拍攝場景中的某些東西，比如模特的一個動作，或者產品的一個特點，這個東西打動了大家，觸發了所謂的興趣電商。一個畫面、一個產品特性觸發了他們的興趣，產生了購買，所以我認爲做內容也是一樣的，滿足了情緒價值。你如果不通過大數據，不通過AI，一個一個去看，是很難看清楚的。畢竟仁者見仁，智者見智。大數據會準確告訴你，這些人就是因爲這個畫面，因爲產品特性，覺得特別有意思，所以購買了。

36氪： 剛提到本土商家和跨境商家賣貨邏輯完全不同，具體表現在哪些方面？

康樂暘：本土商家的行爲可以用一個詞來總結，那就是“乖巧”。他們可能不太頻繁地使用各種工具，而是會按照電商平臺的指導或者運營負責人的要求，一步步地進行操作，比如上架產品。但他們並沒有表現出非常急迫的銷售需求，比如在電商平臺上，如果今天能多賣出兩單或十單，他們就會感到非常滿意，這種行爲當然與文化有關。

中國的跨境商家實際上還在進行文化和能力的輸出。隨着互聯網的發展，無論是鋪貨型商家還是品牌型商家，當他們的業務發展到一定規模時，他們必然會面臨成本問題，以及如何將貨物有效地運送到當地市場，還有合規問題。這就回到了本土化的問題上，我們觀察到的一點是，中國的跨境商家最終需要在目標市場建立生產基地。例如，我們服務的一些在TikTok等平臺上表現突出的商家，特別是那些訂單量非常大的商家，他們最終都需要在本土建廠、招聘，並建立符合當地法規要求的運營體系。這時候就會面臨如何將中國跨境商家的這些能力輸出到海外，讓當地的員工瞭解AI產品，或者可以快速地教他們如何使用這些AI產品，以更好地進行銷售。

這本身就是一種文化的輸出，這些工具通過AI技術成爲了文化和技能的載體。海外的人可能不理解中國跨境商家的運營方式和策略。我們需要將其標準化，以便在全球範圍內取得成功。

大兵：讓我們把話題引向新的高度，讓我來談談中國的跨境電商有多“卷”。實際上，我在2018年到2019年間去了美國八次，美國本土賣家非常想了解中國賣家是如何運營的，他們稱之爲“故事”，而不是具體的操作方法。他們只能仰望，而無法達到那樣的水平。說到跨境電商，有數據顯示全國47%的跨境電商都在深圳。我來自深圳，所以我能特別感受到深圳跨境電商的氛圍，就像康總剛纔說的，本土跨境電商可能被視爲一種悠閒的生活方式，出不出單要看緣分。但對我們來說，由於沒有面對面的機會，我們就開始利用我們的能力，把跨境電商視爲傳統外貿的延伸，更多地把它當作生意和公司來經營和管理。一旦形成了這種商業模式，再加上週圍商業環境的競爭，就形成了一種我們現在稱之爲“卷”的商業氛圍。

這種氛圍實際上是一種褒義詞，因爲“卷”能夠快速帶來商業模式的迭代。我們背後依靠的是中國改革開放以來積累的強大的供應鏈，這是我們的基礎，也是本土賣家所缺乏的。所以我們不僅有商業模式，還有貨源作爲基礎，我們不滿足於今天的業績，明年我們還希望增長一倍，這就是爲什麼中國的跨境賣家能夠做如此大規模的原因。我認爲，我們的行業實際上是一種新的業態，是互聯網加外貿的結合，傳統的外貿藉助互聯網的翅膀，我們的速度就起來了，勢能也隨之產生，勢能一起來就勢如破竹。

李多全：我接觸的本土賣家不多，我就從服務商的角度來談談。我覺得中國的賣家有一個特點，就是中國人可能是全世界最勤勞的民族。談論一個人是否聰明，80%-90%的事情根本用不到拼天賦或聰明，只要你足夠勤奮，足夠踏實，很多事情就能夠在這個行業中脫穎而出。這就是爲什麼中國的賣家，無論進入哪個平臺，都能迅速成長。

爲什麼我們和本土賣家有所不同，其實還因爲我們從高考到現在，幾十年來，我們的工程師人才的積累。我相信這在全世界都是非常罕見的，除了美國等少數發達國家外，東南亞等國家在基礎教育和人才厚度上與我們有很大的差距，這背後實際上也決定了我們中國的賣家在全球競爭中的特點。想想剛纔講到的，無論是工具、透視表、還是數據處理，這背後其實都有一定的技術門檻。中國每年有上千萬的大學畢業生，這麼多年累積下來中國龐大的工程師能力。任何一個行業，無論是汽車、新能源，還是光伏，只要中國人進入，因爲我們的工程師人才厚度太厚，再加上中國人的勤奮和吃苦耐勞，我相信在任何行業中，中國人都能抓住巨大的機會。

36氪：隨着AI技術發展，跨境電商還有哪些新玩法？請兩位分別給出3條具體的建議。

大兵：第一，當我們遇到一種新的變革性技術時，一定要產生變異。無性繁殖的兩個物種只是複製關係，而兩個不同的變體物種相互結合產生下一代時就需要變異。AI就像一個新的物種，需要與我們的現有業務結合。我們所有的商業模式都應該與AI結合，進行一次變異，這樣產生的下一代商業模式一定會更加聰明、強健，更具競爭力。

第二，我們必須將對AI的思考落實到企業行動中，去感受這個時代所帶來的魅力。因爲如果你不採取行動，就無法感受到那種震撼，你的體驗將會是空白的。

第三，在深思熟慮之後，我們的商業模式是否能夠通過與AI的結合實現升維？一定要實現升維，這在競爭中是一個巨大的成功。升維之後，再對其他行業，對你的同行進行降維打擊，這樣你才能站在山頂上，擁有優勢。

康樂暘：我認爲有一點非常關鍵，那就是我們要積極擁抱AI技術，並深入思考我們所使用的AI是否真的爲我們的業務、公司運營、產品開發，或任何事情帶來了真正的價值，這一點是最爲核心的。

李多全：我認爲AI與跨境電商的結合能帶來三個紅利，如果能夠抓住，肯定對我們的業務有很大幫助。

第一個紅利，不同平臺之間的供給和需求存在水位差，AI可以幫助我們識別出來。比如電商平臺、社交媒體平臺等，有些需求已經在某些平臺上得到驗證。如果我們能抓住這個機會，就是巨大的紅利，這是AI能夠做到的，而人工操作是跟不上的。

第二個紅利，AI和大數據的能力使我們能快速實現產品的差異化和競爭力。在AI和大數據出現之前，產品開發需要大量時間進行用戶調研，但這樣的調研往往只能覆蓋有限的樣本和問題，很難發散出新的思路。有了大模型和AI的幫助，消費者的潛在期望和需求可以被捕捉到，如果我們能夠利用這些信息，就有機會創造出令人驚歎的產品。

第三個紅利，隨着AI和多個平臺的出現，我們可以抓住從單純賣貨到影響用戶心智，再到建立品牌的轉變的機會。以前在亞馬遜等平臺上，大多數賣家的品牌只是渠道品牌，因爲線下曝光有限。但現在，基於大模型，我們可以瞭解用戶的關注點並建立用戶心智，通過足夠多的視頻內容曝光，我認爲所有做跨境電商的商家都有機會從單純的賣貨轉變爲打造有溢價和可持續性的品牌。這三個紅利我認爲大家都應該去利用AI來抓住。

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