Chat GPT的横空出世振奋了整个AI圈，有人担心它将替代80%人类的工作，有人在兴致盎然的研究它的底层架构试图复制出“中国版Chat GPT”，而远在大洋另一端的跨境电商们已经开始“安排”Chat GPT为他们工作了，或担当起客服的角色为消费者咨询答疑解惑；或担当起分析师的角色通过洞察消费者的数据提供产品优化建议；或担当起文案，为产品取名、撰写产品介绍、营销邮件等等。

践行的效果是否达到预期？能为商家提效多少？我们特地邀到多位将Chat GPT应用到跨境电商中的实践者们，与大家一起分享经验和洞察。

北京快用云科技术 联合创始人 阎志涛 

Giiso-深圳市智搜信息技术 创始人&首席科技学家 郑海涛 

广州苏嘉Suga CEO 谭嘉荣

跨境无界生态链 创始人 钱大柱 

Kua.ai  创始人 龚毅 

Shulex VOC  COO 郭辰璐 

某知名互联网公司出海SaaS负责人 刘杰

（*按公司名数字-字母序）

部分嘉宾因公司PR保密不能露出外发内容

我们同样感谢他们的精彩输出

Part 1：应用和产品结合

ChatGPT在电商落地中有哪些场景应用？

电商企业如何在现有产品中结合chatgpt？

Part 2：具体拓展与借鉴

中美电商巨头目前的战略和动作有哪些？ 

海外值得关注\缺少的ChatGPT相关工具

目前还有哪些创业和投资机会？

电商智能化的门槛并不高，Open AI大型语言模型既能写论文、又能通过各种测试，对于电商的语言描述、卖点的提炼也是水到渠成，3 月份上线的Chat GPT 4 不仅解决了语言翻译问题，还解决了生产效率的问题，相比手工 FBA 的精品运营卖家质量高很多。

文本生成是我们从去年 12 月份到现在为止跑得最成熟的应用场景。

Chat GPT刚出来的时候很多人认为是噱头，但我们认为它比纯人工更优秀。我们实测了Chat GPT 4的4W（Actor+Aim+Ask+Addition）和 4A（What+Will+Who+Want） 模型，结论是4W 模型更优越。 

具体来说，4A模型是让Chat GPT扮演某种职业的通用模型，在提示词中输入背景信息、个性化信息、希望按照某个领域的语法风格输出专业知识，在经过4-5次训练后，便可以得出一版高质量的中、英文文案，更有趣的是Chat GPT还能自主学习，譬如告诉它是在亚马逊平台销售，它则会自动爬去取亚马逊平台的销售经验和习惯并生成文本，速卖通、eBay同理。

4W模型是推荐模型，譬如告诉Chat GPT我是谁、想做什么、要去帮助我完成哪些工作、达成什么效果，Chat GPT会制定出具体的方案，但是在生成相应回答时，会触及到本身固有的一些问题。

比如，反向提问的问题。当你告诉Chat GPT“我是一个亚马逊卖家，有什么需求”，它会反向输出提问，“我认为你哪里说的不充分，你应该在产品销售当中加入哪些元素。”，这是 4W 模型的正向反馈，更适合新手电商。

比如，文案内容重复的问题。Chat GPT4调教后可以生成多重文案，但是可能存在直接照搬同行产品文案或造成产品关联影响权重、侵权等问题。对于此，我们的解决方案是生成多种语言、多种版本文案，从而避免类似情况。

我们的团队已经投入了使用，每天早上主管或组长会针对本组运营的产品向组员索要产品介绍、国家语言版本等等客服需求，然后进行统一的指令生成，发放到群内，大家各自认领，整个过程大约需要1个小时完成，同样的工作量，在以前便需要花费3-4小时，从2-3个店铺发展到5-8个店铺的应用，实现了工作量、工作效率、产品上新的速度的翻倍。

图生图方面主要用于产品DIY展示。我们测试了Midjourney、Stable等工具后，发现它们在生成固定场景生成时会变样，比如做一个三层的架子，生成后会多加一层；比如架子宽度是10 厘米，生成后变成 20厘米。

文生成视频方面是用数字人生成产品介绍，但是应用场景相对有限，亚马逊平台可以使用，tiktok 、Facebook、YouTube等平台就无法使用。

我认为，所有的电商企业都必须用Chat GPT，生图和生视频方面稍有欠缺，但是以目前发展的速度来看也会得到快速的解决。未来电商的终极形态也将发生改变，或从人登陆某一个电商平台购物的形式变成直接向AI询问，最终做决策即可。譬如，当你告诉平台什么时候有时间、想去哪里，它会给你规划路线、预定酒店，用户只需要决策选择哪一条即可。 

我是智搜信息技术有限公司的首席科学家郑海涛，Giiso成立于2013年是国内乃至全球最早做AIGC 人工智能生产内容的企业，也是中国做 AIGC 做最好的公司之一。

Giiso写作机器人是我们目前主要的一款产品，目前在汽车、短视频以及电商，尤其是跨境电商等领域得到成功应用。

Chat GPT的出现很大程度上普及了AIGC 在各行各业的应用理念，也在国外得到了广泛应用，但是它在内容生成和可控方面还是存在比较大的缺陷。

比如，让Chat GPT描述一辆汽车，它包含动力、内饰、外饰等参数，在未知参数的情况下，Chat GPT所生成的内容会与预想偏差很大，需要大量的人力校验。

针对这一点，我们的解决方案是将大量的电商或商品的参数绘成知识图谱融合到Giiso写作大模型Giiso GPT中，来确保生成的营销文案参数可控性、有效性。

此外，Chat GPT的视频生成目前还不完善，但是电商产品上架时需要视频展示，特别是短视频介绍，所以针对这部分我们做了从普通文案到视频文案的风格转换，只需要输入文案，就可以结合图文生成电商场景所需要的短视频。

很多国家已经对Chat GPT实施了封禁。而Giiso是国产自主可控的内容生成营销工具，立足本地化、个性需求，可以更好的为国内电商卖家提供符合电商行业的营销产品。

我叫郭辰璐，13年阿里人，也是钉钉创始人之一，出来创业后成立了Shulex数里行间是一家做VOC 全球市场洞察的企业，目前已有3万多用户，Shulex在Amazon和Shpfiy内都有插件，便于卖家快速分析买家评论和购买动机。

Shulex产品分为两端，一端是将所有商品的属性用 AI 提取出来，汇集成商品的特征以及电商的语料知识库形成Shulex独有的数据库，另一端用自研算法加Chat GPT 的算法把用户的评论、照片通过自然语言处理，把标签提取出来变成文本，最后对应到商品进行分析。

底层逻辑是有自己的小模型、数据，用Chat GPT再“润色”一层来使用。

Kua.ai是跨境电商及品牌出海AI内容大师，底层是AIGC，满足电商全场景的需求，包括独立站亚马逊、社交平台、外贸等场景，内容板块包括Banner、Logo、About us、产品名称、主图副图片介绍、SEO文章等等。目前主要做文本和图片相关的200多款应用，客户也可以在Kua.ai自行构建应用。

我们也可以帮助企业做好自身内部的知识融合，让 ChatGPT 不再出现幻觉，而是根据企业用户的订单数据、客服数据、物流数据，或企业方的产品数据构建数据库，在不同场景生产的结果都符合企业的要求。

还可以帮助企业构建自己工作流，例如订单查询，一般情况是针对订单进行邮件回复，也会存在特殊情况，比如根据订单查询内部物流供应商，从A点到B点能承接的重量、品类，为客户提供合理的报价，这属于复杂的工作流的定制。

每个企业心里面都有自己的 “哈姆雷特”，每个企业都有自己的理解，这类工作流都应该是可被配置、可被个性化的，这也是我们认为 Chat GPT 最大的红利。

快用云原来做出海SaaS的产品叫quicktable.in，当时自己写内容时发现很费劲，直到去年12月Chat GPT 出来后，我们把需要生成的关键词、要求等信息输入到Chat GPT让它自主生成SEO内容，用这样的方式完成了自己的程序化 SEO，也生成了现在的工具SEO内容工具quick creator，每天有800多次点击，2万多次展示，实现了自身流量的跨越式增长，这与使用Chat GPT密不可分。

回到出海电商，大多数的需求是提效，无论是营销场景里的短文、长文内容还有图生图的需求。我们能满足客户的是营销前侧，生成长文的营销内容，在海外大家都非常重视SEO内容，用大量的内容去做自然流量引流，对获取销售线索非常有帮助。

我们的经验是跟 GPT API 交流一定要限定提示词，不然它就会一本正经的胡说八道，所以我们在设计产品时，会根据客户的需求限制提示词范围，这样通过多轮交互后才能得到满意的结果。

以前的工作交流、代码生成、设计想法转化成图文或视频都需要人人与机器之间的沟通，现在Open AI 接入后，未来的生产、工作、交互流程，开始从人人之间的机器交互变成人机之间的直接交互，人从生产者变成判断者，也意味着个人未来发展的技能不单单是绘画、视频制作，而是要不断的思考如何让机器替代更多的生产力。

我们在使用Chat GPT的应用场景包括三部分，第一部分是销售和市场营销，提供营销上的指引；第二部分是客服/CRM / CEM （客户体验管理customer expansion management），其实体验感在某种程度上来源于对用户的认知，其次才是能不能匹配给客户相应的服务，Open AI就是一个很好的帮我们判断是否继续服务用户的工具；第三部分是生产力工具，比如零方数据，我们用Open AI做了一个可以快速收集用户数据、建档，并变成回溯文档的工具，以前是需要人工收集或多平台打通数据链，现在直接可以用零方数据与用户进行沟通，非常方便。

举个例子，用户来到网站之后可以直接与客服机器人进行对话聊天，留下兴趣、爱好、喜欢什么产品、想要什么样的产品的相关信息，以此建立客户自己的数据库，同时，我们也会根据客户注册的信息进行归档，以邮件作为唯一ID抓取用户看过的广告、留言的评论、做过的互动信息，对用户进行评分、价值计算，然后推算出采用哪种策略应对，整个过程尽量让AI 参与进来，但也并不完全依靠AI。

中美电商巨头目前的战略和动作有哪些？ 

海外值得关注/缺少的ChatGPT相关工具？

目前还有哪些创业和投资机会？

ChatGPT相关工具大企业方面是Microsfot、Google workshop、 Meta关注度更高，另外，我们更关注智能化工具，比如slacksaleforce、houbsport、Zapier，以及更期待他们与Open AI的结合。

Chat GPT的出现就像回到了10 年前的移动互联网时代，当时创业者的机会是只能做APP应用类。现在如果做场景，以Chat GPT发展的速度来看，早晚会被替代，所以回归到Chat GPT的底层逻辑是数据，独一无二的、深度价值的数据谁都替代不了。

SaaS能够满足企业 10%- 20% 的需求已经是一款非常成功的产品了，还有80%-90%的需求没有被满足。从需求端看客户的需求永远是个性化的、很难被定义的，但是AI的出现让定制化有了新机会，包括工作流程、团队管理、企业自建知识库、行业知识等等。

举个例子，比如跨境电商中用到的美国专利局，新产品出来后需要在专利里面查阅专利、商标的重合度，如果重合度太高了就不要搞了，以前都是人工来做的。再比如，消费洞察中消费者的痛点，这些问题集成起来都是用户在80%-90%的SaaS里没有被满足的需求。

在这些领域创业大概是没错，我们看好复杂问题的解决方案，无论Lang Chain还是微软的Semantic-Kernel、  fixie.ai本质上是去解决复杂的商业问题，同时满足垂直领域的需求。

我现在关注的一个产品是一位华人做产品叫Jina.ai。

Open AI代表了大模型的机会，也是一个巨大的知识工作底层平台的重构，如何运用好底层的 AI 能力，在细分场景里组织得更好、更有效率是未来创业的机会。

底层平台越强大，中间层会越来越少，未来将会有出现更多中小型的、垂直的、解决细分场景型问题的公司，以及超级个体，创业的门槛也会更低。

总体来讲我自己是乐观的。

无论创业还是电商，本质是捕捉用户的核心需求，提供更好的服务。今天和大家分享3个用户层面变化的机会。

第一，AI个性化的个人消费助理。AI根据用户的需求、消费能力、爱好、地域等多维度为用户挑选最有合适的产品。

第二，AI个性化定向营销。随着AIGC 能力的增长，未来针对每一位用户所看到的内容、角度、特色将会完全不同，个性化的营销将带来创业机会和消费能力进一步的提升。

第三，AI个性化的按需生产。比如，美国某个用户需要一款个性化的杯子，可以通过AI设计模具并完整确认、生产，从生产链条端大大节省了库存的压力，实现真正的按需生产。

这些市场将会打开10倍乃至百倍的市场需求，AI 时代已经不可避免地来了，未来也是大有机会。

我之前负责WPS 、PDF的海外Apple 端,最近转到SaaS 业务端。

我认为JasperAI类的产品是有价值的，第一，在短时间内它们建立了对用户营销场景理解能力的壁垒；第二，个性化数据的使用能力；第三，Open Ai的本质是做信息的获取和处理，但是不同的产品，产生的结果会不同。

刚好结合近期a16z提出的AI 发展的两波浪潮，第一波浪潮中生成式 AI 更多的关注内容生成，比如生成营销文案内容应用到各个场景；第二波浪潮重点是“SynthAI”的概念，将生成式AI融入到日常工作流中，AI 整合信息，从而帮助人们做出更好的决策，提高决策质量和速度。

再说最近关注的产品，我们更关注类似Office 3 件套或 PDF类型的工具，比如Chat PDF。因为我们认为无论是b端还是c端每天都需要处理大量的信息，快速做出决策，应用在所有的工作流里底层逻辑是相同的，所以这类产品是我们近期关注的重点。