电商领域拥有巨大的市场规模与目标客户。从事电商的企业数字化程度较高，对新技术接受能力强，AIGC解决方案可以快速落地。
而电商起家的云计算厂商，更是AIGC的主要推动者。在微软携着OpenAI云服务让ChatGPT、DALL-E等产品与解决方案快速落地到多个领域后，亚马逊、阿里云、京东云等紧跟其后强势推出自有LLM，并快速开发相关应用部署到自有生态以服务用户。
阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇认为，所有的行业都值得在大模型的基础上用人工智能的全新技术重新做一遍。并在发布大语言模型“通义千问”时提到，阿里巴巴从自身开始，各个业务产品、用户产品都将基于大模型重新开发。
这个逻辑当是所有大语言模型厂商的心声，大家都在努力推进内部应用生成式AI，并携手合作伙伴开发出好用的产品服务生态内各个平台的商户与用户。
电商领域既有生成式AI技术的缔造者，也有AIGC落地的重要客户和业务场景。
多年来，在电商平台开店的店主们都在苦苦追求软件工具的应用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。
由此，电商领域也就被生成式AI先一步渗透。
在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）等生成服装首饰并进行模特替换，还有人用各种生成式SaaS应用辅助电商运营。
而随着更多大语言模型的开源以及第三方社区热心网友们炼出更多的模型，上市公司以及创业者们都开始整合资源并训练模型与调优模型，推出了一些面向电商经营的SaaS型生成式AI产品及工具包。
用于电商经营的生成式AI软件工具正在高速成长，AIGC渗透电商领域的速度也在明显加快。
说了那么多，生成式AI对电商领域有什么影响？应用于电商领域有什么优势？厂商们在AIGC方面都有哪些动作？应用情况如何？
本文，王吉伟频道（id:jiwei1122）就跟大家聊聊这些。
生成式AI席卷电商领域
相对于AI生成文案等应用的润物细无声，AI模特换装是引起电商领域的AIGC风。
在ChatGPT火爆不久后，SD的各种整合包让更多不懂技术的人能够在本地PC上尝鲜文字生图及图生图，并且很快就进入了实际应用阶段。其中被电商行业广大店主所追捧的AI模特换装换脸与AI生成游戏原画一样，成了最先受到影响的应用领域。
对于开店来说，要设计服装款式的详情页，需要模特、摄影师、造型师、助理、设计师等多名人员，工作流程包括准备服装、影棚租赁、出外景、选片、修片、配图说明等，往往需要十几个人分工写作，成本百元到千元不等。
微博账号“浪猪灰头”曾发出一张模特摄影工作室的价格表：一天8小时拍摄，需要支出3.6万元。其中摄影费（包含400张修图）1万，男模和女模费用超2万，化妆费2000元，搭配费4000元，整体费用高达3.5W+。
此外还要照顾模特档期，服装需要提前熨烫和整理，还需要选片、下载、制作及挑选，经常需要招聘多名兼职人员，一个服装专场的上线周期至少10天。
这样的服装专场，一般的网店过去想都不敢想。现在用SD进行AI模特换装或者换脸，只需要将模特的衣服或者脸部遮罩，再输入相应的提示词，就能在数分钟内生成想要的图片，再经过后期处理就能应用到网店了，而不再需要投入那么多成本。
重点在于要实现这些，只需用一个服装专场费用购买一台显卡配置高一些的电脑，安装网络流行的SD整合包，再配一个懂SD生成图片的设计师，一人一PC就能干这个活儿。
对于网店服装款式换新来说，这种AI模特换装简直就是颠覆。
不只是AI换衣，模特身上的头发、衣服、鞋子、手套、首饰、眼镜等都可以用SD或者Midjourney等生图工具生成。目前服装服饰领域，已经有很多店家在用这种方式打造商品图片及详情页。
在具体应用上，个人店长的通常是用ChatGPT或者提示词工具生成prompt（指令）。
如果你不懂电脑不懂软件也没问题，现在一些厂商已经把SD、MJ服务以及一些开源模型部署到云端，融合了服装、鞋帽等专有数据，并集成了多种模型。把这些应用和服务打包成整合型产品，就能帮助用户更加简单、快捷的生成拿来即用的服装衣着款式图片。
除了以上提到的SD、MJ、ChatGPT等应用，生成式AI已经从服装服饰界开始席卷整个电商领域。很多面向这些领域的原有SaaS工具都引入了生成式AI，并出现了更多基于GPT、DALL-E、SD等模型的SaaS应用。
鉴于SaaS应用的便捷性，现在你想开一个网店，再也像以前那么麻烦，只需用几款生成式AI应用就能轻松开店。
比如你可以先用一站式品牌命名应用Namelix为网店取个创意名称并生成商标，再用Namecheap一键生成专属logo和图标，用多米智作自动写出商品营销文案，用Pebblely自动化生成电商主图与详情设计，用Magic Studio快速去除商品背景杂色，最后用StockImg AI自动生成商品详情图片。
而且这些应用只需要通过自然语言及手势交互，用户会打字会点击就可以生成想要的logo、图标及服装等图片，不需要学习专业软件操作知识。
理论上，只要能用好这六款应用，就能开一个独具特色的网店。
厂商们的生成式AI探索
这一轮大语言模型+生成式AI的劲风，在电商领域刮得还是比较猛烈的。创业公司船小好调头，在GPT和SD刚上线时就开始基于生成式AI开发各种应用，AIGC从电商领域开始不断影响整个服装产业链。
目前在服装生产的设计、打版、营销三个环节，已经有“服装设计+AIGC”产品相继面世。
比如万事利丝绸与无界AI合作，探索AIGC +丝巾设计；
知衣科技与西湖心辰合作，推出服装产业模型“FASHION DIFFUSION”，要做服装行业的Midjourney，在找款、改款与设计等场景中提升设计效率；
供应链服务企业魔鱼发布“魔鱼GPT”，提高服装设计师提高工作效率；
凌迪科技Style3D发布的Style3D AI产业模型，提供AI预测趋势、AI生成图案/版片/材质/图像等功能，试图构建起数字时尚产业的“基础设施”；
AIGC电商卖家营销素材公司极睿科技，已经在用AIGC能力为全域电商卖家提供从拍摄、排版、直播切片、商品短视频到商品种草的全链路内容运营解决方案；
智能化营销服务商易点天下发布了AIGC数字营销创作平台KreadoAI，提供包含AI数字人、AI模特、AI工具、AI创意资产在内的4大解决方案。
我们还可以从今年的618，一窥国内大公司在电商领域的生成式AI动作。
今年618期间，淘宝天猫宣布发起“AI生态伙伴计划”，开放七大商家经营场景；百度推出新电商业务“百度优选”，主打与AI技术的融合；快手组建了大模型研发团队；值得买将AIGC列入了年度重点战略项目。
还有更多电商企业，在此期间推出了相应的AIGC活动与计划。
事实上在上个AI技术爆发周期之后，京东、阿里、拼多多等电商巨头已将AI应用到新零售的建设中，以为新零售行业各参与主体、各业务环节赋能，可受限于人工智能技术水平，“AI+新零售”行业整体仍处于探索阶段。
近几年随着生成式AI的爆发，这些厂商们已推出大语言模型并将AIGC技术快速引入电商平台并应用到实际运营中，使得原来的“AIGC+选品”、“虚拟货场”、“智能客服”等应用更加智能，在为平台降本增效的同时，也极大地提升了业务效率与用户体验。
除了国内电商平台，海外科技巨头也在布局电商领域。
比如亚马逊已为其电商卖家用户推出一款AI工具，用于为商品详情页面（Listing）撰写文案，这是亚马逊将大语言模型（LLM）整合到电子商务业务中的首批实例之一。在最近的2023 AWS纽约峰会上，亚马逊云科技更是一刻起推出了推出七项生成式AI新功能，助力企业专注核心业务提升效率
谷歌已宣布将生成式AI技术引入在线购物工具，其中包括让消费者在虚拟环境下试穿衣服，并根据消费者偏好推荐特定产品。
微软也宣布了整合Microsoft Shopping功能，在其必应浏览器和Edge浏览器中推出全新网购工具，利用AI改善用户的网购体验。
5月26日，Lazada Group发布了LazzieChat。据介绍LazzieChat可以回复用户提问，充当私人导购，提供个性化建议和商品推荐，帮助优化用户购物体验，目前，该服务已在新加坡、菲律宾和印度尼西亚上线。
大模型的通用能力可以应用于多个领域，科技巨头们自然会优先考虑电商这个数字化与标准化比较高的领域。
在跨境电商领域，厂商们也是动作频频。
阿里国际站旗下的外贸SaaS服务商小满科技发布了新的工具升级，其产品“OKKI”在营销获客、客户管理、业务数据分析方面均用上了生成式AI。
TikTok所测试的一款AI聊天机器人，该工具可与用户交流短视频相关问题，并帮助他们发现内容。Watchful Technologies表示，其已在苹果移动设备上某些版本的TikTok应用程序中发现这款被称为“Tako”的聊天机器人。
欢聚旗下的SHOPLINE从4月就开启了AIGC之路：4月推出AI辅助邮件和短信营销功能；5月上线了商品描述自动生成功能；6月上线商品评价智能回复功能；7月在智能落地页接入ChatGPT。预计后面还会有更多的动作，以完成其AIGC系列布局。
AIGC软件A股上市公司万兴科技，在海外推出新一代AI电商图片生成神器Wondershare VirtuLook，上线“AI试衣间”及“AI商品图”功能，为电商商家提供商品实拍图的模特及场景替换解决方案，多维赋能商家低成本、分钟级生成多元风格的高清商品图。
萨摩耶云科技集团通过持续对AI决策智能、AIGC技术进行深度探索和运用，形成了一系列策略、算法模型、系统工具，打造的跨境电商智能综合服务平台佈尔跨境，可为跨境电商卖家、品牌出海企业提供“AI+SaaS+出海服务”专业解决方案。
生成式AI对电商领域有什么影响？
生成式AI是一种人工智能技术，它可以根据给定的输入或条件，自动创造出新的内容，如文本、图像、音乐等。生成式AI的目标是模仿人类的创造力和表达能力，从而提高人机交互的效率和质量。
生成式AI的应用领域非常广泛，包括教育、娱乐、医疗、商业等。
在电商领域，生成式AI可以根据用户的喜好、历史行为、场景等信息，生成个性化的商品描述、推荐语、营销文案等，提高用户的购买意愿和转化率。
能够基于商品的属性、特点、评价等信息，创作高质量的商品图片、视频、音频等，增强商品的展示效果和吸引力。
根据市场的需求、趋势、竞争等信息，生成创新的商品设计、品牌形象、营销策略等，提升商品的差异化和竞争力。
还可以根据用户的反馈、评价、投诉等信息，生成及时的客服回复、解决方案、满意度调查等，提升用户的服务体验和忠诚度。
因此，基于多模特跨语种大语言模型的生成式AI，应用于电商领域有很多优势，包括：
提高商品描述的质量和多样性。根据商品的属性、图片、评价等信息，自动生成吸引人的商品描述，增加消费者的兴趣和信任。可根据不同的场景、目标、风格等，调整商品描述的语言和内容，满足不同的消费者需求。
优化营销文案和广告创意。从营销目标、关键词、竞品分析等维度，自动生成有效的营销文案和广告创意，提高转化率和ROI。面向不同的平台、渠道、媒体等，调整营销文案和广告创意的格式和风格，适应不同的传播环境。
丰富内容营销和社交媒体互动。根据内容主题、风格、格式等要求，自动生成高质量和有价值的内容，如文章、视频、图文等，增加用户的粘性和忠诚度。在用户的评论、反馈、情绪等信息的基础上，自动生成合适的回复和互动，提高用户的满意度和口碑。
增强用户体验和互动。生成式AI可以根据用户的行为、偏好、情感等，自动生成个性化的推荐、反馈、咨询等内容，增强用户体验和满意度。并能根据用户的问题、需求、意图等，自动生成智能回复、建议、引导等内容，增强用户互动和忠诚度。
鉴于以上多种优势，现在生成式AI已被防范应用于以下业务场景：
个性化推荐：通过分析用户的行为、偏好、历史记录等数据，为用户提供最适合他们的商品或服务，以提高用户满意度和忠诚度，增加转化率和订单金额。
智能搜索：通过自然语言处理和图像识别等技术，理解用户的搜索意图和需求，为用户提供更准确和相关的搜索结果。由此节省用户时间和精力，也能提高用户的购买意愿。
智能客服：基于机器学习和深度学习等技术，模拟人类的对话方式，为用户提供及时和友好的客服服务。进一步减少人工客服的工作量和成本，提高用户的满意度和信任度。
智能物流：通过大数据分析和预测模型等技术，优化物流网络和运输路线，为用户提供更快速和便捷的物流服务，降低物流成本和风险，提高用户的满意度和忠诚度。
智能营销：以数据挖掘和情感分析等技术，识别用户的兴趣和情感，为用户提供更有针对性和吸引力的营销内容，提高用户的参与度和转化率，并能增加品牌的影响力和口碑。
这些场景只是其中的一部分，理论上只要能够应用AI技术的业务场景都能引入生成式AI，并且生成式AI的强适用性可以让它胜任更多业务场景。
大量业务实践证明，生成式AI可以有效帮助电商企业提高效率、降低成本、增加收入、优化体验，是电商领域的强大助力。
