阿里國際站總裁張闊：30萬億美金規模的國際貿易，AI 貢獻10%增量纔算靠譜

36氪未來消費

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AI 的作用不止提效。作者|彭倩編輯|喬芊AI 變革生產力的時代來了，傳統國際貿易的方法正在成為過去，這對電商平臺和百萬外貿企業來說，既是機遇也是挑戰。國際站（Alibaba.com）是阿里國際商業集團下專注國際貿易的B2B 跨境電商平臺，擁有5000多萬活躍的企業級買家，是最大的B2B出海平臺。AI 時代，國際站為他們提供了 AI 化的電商搜索和經營的新方案，幫他們提升匹配效率的同時，找到新的...

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產品，希望最大程度幫助商家提升經營效率和轉化率。外貿企業生意的運營從過去的「手動檔」居多，轉變為「半自動」甚至「自動駕駛」，許多生意經營的環節不再需要人肉花費大量時間和精力來做。深耕 AI 的國際站在經營上已有了可觀的進展。全球有14萬賣家每天都在使用阿里國際站的 AI Agent 做生意；在AI助推下，最近9月外貿旺季阿里國際站的訂單量增長了3成。隨着 AI 搜索、原生應用的進展，賣家的各個經營環節也有了巨大的變化：貨架場的商品上架和運營、業務場的客户接待與談判，都可以由 AI Agent 輔助，營銷和風控場景確定性變得更高。而在上個月剛結束的雲棲大會上，阿里巴巴集團CEO吳泳銘首次系統闡述了通往ASI的三階段演進路線，認為我們現在所處的階段是「自主行動」：AI掌握工具使用和編程能力以「輔助人」。而AI快速進入到國際貿易的更多環節，是這一階段的必然進程，也是目前進展最迅猛的實踐。此外，除了原生應用和電商場景的 AI 化這類 AI outside的投入，國際站在 AI inside 上也有一些規劃：團隊每個成員都有 AI 目標，每個崗位都有基於 AI 帶來的變化。這是驅動國際站走向 AI 電商平台的組織基礎。近期，在阿里巴巴西溪園區 C 區，36氪對話國際站總裁張闊，和他聊了聊國際站的「 All in AI 戰略」、「AI如何提升商家的效率」，以及大家都十分關心的「電商 AI 化後商業化該怎麼做」等問題。他覺得，經過2年多的時間，B2B 貿易的 AI 化，國際站才完成了10%，還有很長的路要走。以下為36氪與張闊的對話全文（經編輯和修改）：B2B 貿易的問題複雜且「貴」國際站不能只做 AI 溝通機器人36氪：國際站 AI 佈局有哪些新進展？張闊：我們大概可以分為兩類，一件事是嘗試了新的AI 原生應用 Accio，自從大模型問世，我們在想，如果重新去定義全球 Sourcing（採購）的範式，重新設計一個平台，怎麼做更合理？交互方式、功能、商業模式，都能迭代。這個產品進化很快，比如最新的 Accio Agent 模式，已經能自動化地處理海外買家採購中很大一部分流程，海外反響很好。另外一件事是「AI+國際站」，無論買家側還是商家體驗都可以做迭代和升級。比如給海外買家推了用 AI 去搜索的 Deep search，給中小外貿賣家推出了一系列 AI Agent 提供新的生意助手。36氪：我們先聊原生應用，它的研發和迭代時間很長，為什麼不學亞馬遜只做 AI 助手這種成本更低的插件產品？張闊：從問題本身出發。AI 對於 B2B 電商價值的推動，目前可能是更本質更大的。亞馬遜是 B2C 場景為主，搜索和決策相對簡單、產品價格相對低，比如要喝2元可樂，一個溝通機器人就可以解決問題。但是 B2B 全球貿易裏的問題很複雜也很「貴」。舉個例子，不是「我要喝瓶可樂」這麼簡單，而是要搜索「怎麼做一瓶可樂」，從找包裝、考慮包裝材料、克重，製造工藝到環保問題。買家帶着這麼複雜的需求進來，平台再去做更精準的匹配，從需求的原點就有大量 AI 可以發揮作用的 AI 產品需求。同時，裏面再疊加全球貿易里語言、時差、環境，文化、退貨售後，就更復雜。一旦沒有滿足需求，對賣家和買家後續一系列經營問題影響更大，匹配需要更精準，要評估的事情多，是長鏈路的轉化。36氪：9月要將海外買家搜索框全部 AI 化，這在電商裏比較少見，是因為這對 B2B 業務更緊迫嗎？張闊：沒錯。國際站必須適應這個時代的需求跟變化。平台拓展和解決用户需求，是第一性的。核心問題是，用傳統搜索引擎和用 AI 去回答問題的比例大概是幾比幾？我個人搜索引擎已經用得很少，主要問 AI 來解決複雜的問題。國際站現在的搜索關鍵詞其實也越來越長，用户的需求習慣已經因 AI 變化了。玻利瓦爾運動會的例子能體現這種變化。這是拉丁美洲一個比較大型的國際運動會，現在籌備這樣一場運動盛會的很多采購也是在阿里國際站上進行的，（這個會）需要成百上千的商品，原來籌備組需要基於成百上千的關鍵詞一個個找供應商，得搞小半年的 Sourcing。今天（通過 AI）基於多模態、文檔描述的需求，精細化篩選可以把需求一次性説清楚。36氪：提升轉化率應該是商家最想看到的結果。張闊：如今在平台上測試，轉化率能有14%-15%以上提升，非常顯性。傳統搜索引擎改進1-2個點都很困難，因為有長時間技術沉澱和積累。36氪：那為什麼沒有更早推 AI 搜索？張闊：一方面是要打磨這個產品，它需要平台上商品信息更加豐富、AI 理解商品更精準；另一方面 AI 搜索令速度變快了，之前用自然語言搜索推理「半天」，30秒後才出結果，但在電商搜索中，必須讓結果在4-5秒之內展現，買家體驗才有質的提升。36氪：速度提升背後是算力起作用嗎？張闊：幾種都有吧。有對於推理本身的加速和優化，也要優化算法、加深對內容的理解，對於模型（算力）使用效率也越來越高，也需要優化模型，不斷積累技術和產品能力。36氪：似乎一些商家用傳統搜索框更順手和方便。張闊：其實買家可以有更好的選擇。比如想搜索一個小關鍵詞，原來的搜索方法也一樣適用。只不過在搜短關鍵詞的時候，可以推薦買家使用更多元化的 Agent，瞭解匹配這個關鍵詞的哪類商家商品面向某個國家和區域賣得比較多，供應商服務能力和復購和轉化是好的，也能更好推薦這些商品。36氪：旗下那麼多 AI 產品，你目前最滿意的是哪個？張闊：想象空間、未來迭代速度最大的，肯定是基於 AI 原生的 Accio 的變化，Accio 現在還是小 baby，將來會有產品形態的變化，後續也會推出最新的商業模式，快速推向市場試錯。對於 Agent 類型的產品，還是希望能特定地解決一些問題，然後規模化。36氪：國際站 AI 產品的推出是早有規劃，還是為了跟上集團的「AI 戰略」？張闊：沒有生成式 AI 之前也一直用 AI，用底層的圖象識別技術，放在搜索推薦裏，那時不是大模型而是中模型。生成式 AI 是一個新的跳躍，重構了整個鏈路，整個國際站需要進行一個 AI 原生化的升級，而不只是做一個插件。不止提效，外貿商家迎來「自動駕駛時代」36氪：再來聊聊「 AI+國際站」，它是怎麼用 AI 推動現有業務升級的？張闊：原來做 AI 講更多的是產品，功能的事情，但阿里國際站還是電商場，是買家和賣家雙方互相作用。我們在買家這邊推了 Agent 和新產品，在賣家這邊就是基於貨架場、業務場、營銷場、履約場，用 AI 來經營生意，促進買賣雙方溝通，貨盤的採購、提升買家復購、管理營銷預算、倉配服務。36氪：所以 AI 的作用不止是提效。張闊：提效的理解也沒錯。原來商家需要僱傭經驗豐富的人幹來活。今天 AI 的水平，如果從「分位線」這個物理概念來講，在平台側都能達到80分位（超越80%的人類業務員），剩下的 Top 20%的人表現是很強的，目前 AI 還無法超越。但要考慮到，國際站是中小商家為主，可能佔到80%，而Agent 無論從經營、發品還是投放、溝通、詢盤，轉化率其實已經超過了80%的人工操作，它本身就是提效的價值。AI 還有兩個比較大的價值，商家可以全面體驗外貿的「自動駕駛」能力。第一，降低商家門檻，工廠型外貿商家想轉型做數字化，基於 AI 能力，降低門檻，就有更豐富的供給進來。第二，還是供需，全球的中小企業都非常渴望能有個高效普惠的全球供應鏈（當地供應鏈絕大多數產能已被大企業基本滿足），基於以前的搜索模式，他們至少要花半個月來找合適的貨。所以商家對原生應用的需求很旺盛。目前有80%的用户是被 AI 原生應用 Accico 吸引進來的。36氪：機會是否對所有商家平等？畢竟老商家數據沉澱好、跟 Agent 匹配度更高。張闊：你可以想象一下，這個世界每年肯定會創造出很多新的商品、新的工具和服務，比例可能超過50%，新品機會很大。但新商家進來，原來需要按部就班追很多東西，今天有新的範式，可以關注更本質的事情，不用重複老路。總有「創新者的窘境」，有的商家慣性很強。一個例子是國際站商家黃連將。她參加活動，她的工廠在村裏（廣西博白），出門參加活動早個兩三天就得出發：先坐牛車，再改坐公交車到機場，最後才到活動現場。她的背後的工廠，工人是上千個當地村民。她原來的能力是組織和管理這些村民，生產製造藤編手工藝品，變成有質量和好設計的非遺產品。如果沒有 AI、數字化和互聯網，她連村都走不去，何況要把東西賣掉。36氪：所以商家不需要精通 AI？張闊：外貿的鏈路很長，每段鏈路需要相應的能力：比如基於對這個世界的理解、整合一些能力。跨境物流就是一個需要整合的能力。本質還是供需，工廠要做好產品，研究商品原創力、性價比、服務水平以及售後。這中間有非常多複雜的流程需要學習，不過在數字化時代已解決不少。基於 AI 可以再往前一步，發品、接單，24小時蹲着，多語言、轉化現在都不需要人肉做。36氪：核心還是商家運營方式會發生很大變化。張闊：是迭代式變化。我們以前跟商家之間有巨大的空間，商家之間流傳了很多「運營秘籍」，好多是商家自己「研究」出來的，然後傳播瑣碎、小的秘訣，比如：商家以為調整一下商品標題裏各個單詞的位置就能有流量，但都不對。尤其 AI 時代，標題只是一部分，不該花精力搞關鍵詞和搜索詞，要關注更本質的事。去年國際站至少發了4個 Agent 幫商家解決大部分業務問題，商家就能聚焦本質的事情。36氪：哪些品類更適合 AI 化，造成這種差異的原因是什麼？張闊：服飾跟家居是最開始推出商品結構化的兩個品類，以此為起點，國際站引導商家根據 AI 搜索的特性填寫更完整、更結構化的商品信息。這兩個品類覆蓋量比較大，有獨特性，之後會做3C和機械品類。每一個垂直行業有其核心能力，AI 以此為基礎要更符合賣家跟買家的需求，這樣能更好匹配，也需要逐步迭代。至少國際站商家和3年前相比已經發生很本質的變化。36氪：大模型是技術底座，AI Agent 似乎對國際站的業務更有用。張闊：國際站交易流程太複雜，所以我們劃分了四大場，光是履約場就有十幾二十道流程，四個場還要合在一起發揮作用，才能完成一個完整的 Agent，做端到端的服務。國際站今天大概只完成一部分。36氪：這種程度的 AI 化要把算法都改掉，難度應該不小。張闊：其實是三個環節。第一是重構後台產品鏈路；第二是從通用模型到專業模型；第三是帶來業務增量。在這三個環節中，算法是一方面，交互也得改變。這對產品經理挑戰很大，至少一半以上的技能點跟以往不同。以前產品經理主要鏈路是洞察用户的需求-抽象需求-設計產品，現在 AI 產品經理沒有那麼多人之間的交互，核心能力變成了輸出的自然語言為什麼是好的，得有清晰判斷，重新定義問題並有清晰答案。36氪：集團這邊阿里雲也在做 AI 大模型，是否有展開合作呢？張闊：這是通用模型和專用模型的區別。基於內部的數據、外部的數據，產生 demo 中文報告的內容，我們用通義千問效率也高；但多語言的，基於國際站線上這些實時數據的做分析、翻譯等，就必須自己訓練模型。AI 對外貿30萬億美金 GDP有 10% 增量貢獻時，才叫 AGI36氪：國際站現在怎麼衡量 AI 對增長的貢獻。張闊：其實是兩方面。要直接給客户帶來價值，比如買家用 AI 搜索，轉化率有15%的提升，或者買家用 AI 搜索後，留存提升很多，Agent 轉化率可以達到平台上商家業務員的80分位線的水平，這就是明確的業務價值；（「對平台來講，我們自己粗略估計，對業務營收大概有10%-11%左右的貢獻。」這句他們好像不太想提，但是挺重要的）36氪：你近期提過，B2B 的 AI 化，國際站才完成10%，這基於什麼口徑？張闊：至少有兩塊：有很多想法，B2B 做好一個生意要27步，直到現在也並非27步裏面每一步都基於 Agent 和智能化完成，很多步驟要人參與，或者對面還不是全自動化，沒辦法通過 Agent 來解決；AI 本身也在逐步迭代，比如推理模型、Agent 的發展讓長供應鏈業務 AI 化更靠譜，就像國際站現在的搜索不能讓人等十幾秒，體驗很差，必須3-5秒內解決戰鬥，需要技術積累。36氪：剩下90%（即 All in AI），如果設定一個時間，大概需要多久？張闊：AI 這個大的技術體系、技術範式，它定義成功的標準應該是對於全球 GDP 增量帶來多少，當它對於全球 30萬億美金 GDP 的增量有10%的影響，那去討論 AGI 這些時代到來，就靠點譜。如果只是幫你寫個 PPT、做個 Excel，那還沒有真正意義上對生意和經濟有很大影響。36氪：30萬億美金，10%也非常可觀了。張闊：很多了，相當於中國出口的全部。36氪：AI 搜索對國際站商業化的短期和長期影響分別有哪些？張闊：現在對國際站營收增量有貢獻，但中間肯定有權衡取捨。比如上 AI 搜索，短期內可能對廣告有影響，因為客户找的更精準了。但是長期我覺得對客户的價值和買家價值會增加，因為匹配的效率更精準。36氪：不少公司選擇避開 AI 搜索，畢竟這會衝擊原有商業模式。張闊：歷史上能看到非常多類似例子，最早雅虎時代、谷歌時代都做搜索。雅虎時代原來基於關鍵詞的匹配，谷歌創新了基於 PageRank 做匹配，大家都知道其實 PageRank 做更精準，但雅虎一開始沒有走這條路，一個原因是買家翻更多頁就能看到更多廣告，對其原有商業會更有價值。原來谷歌在全球的搜索引擎市佔率達到99%。但僅在18個月之內，全球生成式 AI 溝通的 Query 總數已經接近谷歌 Query 的15%。所以，還是要滿足用户側最核心和本質的需求，未來商業想象空間就更大。反之，基於原來的模式也是守不住的，因為用户側行為遷移很快。36氪：所以現在去談這類 AI 產品的商業化是早還是晚？張闊：對我們來講，所有產品，第一天不能説100%想清楚，但要大概定義清楚商業模式，這樣提供的價值就很清晰。在提供價值的範圍內，應該合理商業化的方法是什麼，能讓這個業務規模化。所以，不存在早晚問題，是能不能想清楚。36氪：國際站在阿里電商裏最早走上 「All in AI」 這條路，全員 AI 的路上，組織和 OKR 有哪些變化？張闊：國際站 AI 投入是三件事，AI outside 是前面聊到的兩件事——探索原生應用 Accio 和 「AI+國際站」；第三件是 AI inside 即在內部團隊中使用 AI，團隊每個成員都有 AI 目標，每個崗位都有基於 AI 帶來的變化，我們到底要做什麼很明確。最終還是每個人都能用 AI 帶來更大的價值提升，這是關鍵。36氪：一種擔心是 All in AI 是不是不需要那麼多人了。張闊：關鍵是讓人能有突破。就拿研發舉例，從最上面的 OKR，拆解到每個季度要上線多少產品。我們觀測，以前基本上每個季度上線的產品數，或者功能數，是一個確定值。但上 AI 之後，我們預期每次上線的產品數量，能超過去年50%的功能。36氪：國際站20多年來一直是穩健增長，AI 帶來了很多新的變數，我們長出了哪些新的能力？張闊：AI 這一波是非常大的技術能力的跨越，還是生產力產生巨大變化，有非常多的新的運營方法，也有很大新客户拓展的潛力以及商家營銷新方法。所以，我們還是寄予非常大的期待。AI 它可能想象空間和它迭代和跳躍的速度非常快。每當新的技術出現，要第一時間基於國際站的新問題，快速定義產品，解決問題。同時，商家希望不是孤立的產品，幫助商家解決問題。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}