撰文｜樊荣章

编辑｜翟文婷

AI 大模型正在日益渗透产业，且创造新的价值。这点被越来越得到证实。

C   端用户可能是感知体验创新最早的，AI 对生产力的变革、投入产出比发生变化，则要从 B 端商家处寻找答案。

比如，现在每个月，超过 40   万商家使用 1688   经营数字人。所谓经营数字人的意思，就是 AI   理解商家的生意，从商家处获得经营目标，之后就自主帮助商家经营生意。老板只需要定期看周报就好了。

过往一款 AI   产品好不好用，一定程度上依赖使用者的操作水平，prompt  （提示词）是不是写的足够准确丰富。B 端 AI   产品尤其如此，本来是技术平权，反而造成更大的鸿沟。毕竟只有大企业才有财力部署更前端的技术方案，招徕更优秀的人才。

1688 经营数字人的意义在于，摆脱了这种束缚。相当于，每个商家都免费拥有了一个水平相当的 AI   经营代理人。就像汽车自动驾驶一样，不再依赖车主个人的驾驶水平。

显而易见的结果是，原先一个商品的发布就耗时 23   分钟，而一些商家的 SKU   可能达到几千个。这意味着每月必须有固定两个人力负责发布商品。现在这些 AI   就能搞定。这对中小商家是极大的吸引力。

但 AI   并非已经一飞冲天，无所不能，比如幻觉等现实问题依然存在。前段时间，1688CTO 霍承富、1688 商业化负责人齐晓宁曾就 AI   toB   等关键问题，跟媒体进行沟通。我们将一些关键信息点分享给大家。

AI能给 toB创业，带来哪些新灵感或新方案？

AI 对 1688 最大的一个价值在于解锁了更多的用户需求。如果没有   AI，用户可能不会把场景或者一些需求表达在这里。

ToB  生意为什么不先做个PC  版？大模型落地应用的时候，以ChatGPT  为首，都是先PC  后APP。

阿里内部的确有挑战声音，为什么   1688 不做个 PC   版？毕竟很多商家的经营动作还是在电脑，而且 PC 的成本非常非常低，一个网站，能力都搞定。

1688AI   版直接做   APP   的原因，技术负责人给出的解释是：未来的趋势是，每个个体都是「老板」，「员工」就是 AI。我们唯一要去做的事情，就是在关键环节通过一个简单的方式去做 check。这种交互可能是未来的眼镜，未来的手机，或者未来的手表，不可能是回到   PC 端。

商家集中使用的AI  功能主要是哪些？他们主要想解决什么问题？

去年 1688   商家数字人发布了第一版，主要是两个功能：所有流程一键完成，客户自动帮商家接待，AI   一键发布商品。除此之外是生意经营 AI 化。每个行业每年平台都有二三十场营销活动，如果商家人为标记在日历提醒报名选品，也是很大的工程。现在有数字人，预先设定好价格，交给 AI，就会自动代替商家参加所有营销活动。

1688 推出这两个功能的初衷是想帮助经营能力有限的企业，利用 AI 尽快将业绩水平提高到中位数。结果利用   AI 能力的反而都是头部企业，中小企业使用   AI 工具也是有成本的，比如理解成本和接受成本。

今年数字人发布到第三版，就变成任务完成型。商家只需要设定 GMV，买家数量，询盘数量等目标，之后就不需要再参与执行，AI   负责完成所有交付，你只需要看日报和周报。这个版本就激发了中小商家的热情，使用门槛降低了。

只看结果，不问过程，如果出现大模型幻觉怎么办？比如AI给商家的经营方案，如何避免出现错误。

我们所知道的是，1688 数字人经营至少是按月维度的交付，不做一天或一周的计划。按月起步，就会把计划分解成很多任务，在大模型里面叫   Planning。实现有多种方式：比较人工的   Workflow，或是自我反思的   Reactive 方式。

除这些技术架构外，还有几层保障，基于模型架构，团队会做   Workflow 的人为标注和检查，不断对   Workflow 的规划模型做强化学习，告诉他什么样才是正确的，减少大模型的幻觉率。

最底线的保障是，所有涉及到有可能给商家造成损失的节点，平台都设置了防火墙。比如投流，AI   是基于商家设置的 ROI   边际去执行，如果效果不好，所有投放立即停止，并且向商家报告。

1688  的AI  模型底层能力是什么？

底层是基于阿里千问模型，但是工厂的特质、供应链信息等体现在产业大模型，还需要时间。因为这些都是基于 1688   工厂数据解构出来的关键能力。

据我们所知，1688   内部建设的重点，是希望投喂一些私域数据，强化模型的核心参数，继而产品变得更强大。如果做不到这点，还是基于通用任务的规划。

底层模型的核心使命是，组装能力之后，服务不同垂类的用户。比如 1688、阿里国际、淘天等等。这也是不同业务的解题思路，否则每一块业务都是端到端去做，技术成本过高。阿里集团也在有意识地收敛跨 BU   的算力。

群核科技的陈航说，亚马逊会对AI  生成的图片做降级处理。很多内容平台对AI  元素的态度也很暧昧，一边鼓励一边闲置。1688 AI  过往是否发生过一些负面效应？平台的态度又是什么？

国家政策是规定，所有 AI   内容必须要有标识。除此之外，不要让 AI   的内容误导用户。1688   是坚决拥抱 AI   的。

对内容平台来说，用户感兴趣的视频就是好内容。对 1688 来说，能够表达清楚产品卖点的图片、用户感兴趣的商品，就是好内容。AI 素材的标准一定是更精准和准确的向买家表达整个商品的特性。据说平台有过数据统计，生成 1 万张，浪费几千张。

过往，人工介入的环节越多，黑色的东西越多，比如资金去向。1688   的一组数据反馈是，30%   的商品 AI 生成后进行素材投放，效果转化率能提高 30%-50%。但是还有 70%   的效果不好，甚至更差。一个比较棘手的问题是，30% 的转化是因为素材确定性的好，还是对一些人好，而对另外一些人就不太好。AI   要做规模化生产，素材还是尽可能要个性化。

基于AI  生成的内容，假如商家拿去投流，会进一步获得平台的流量推荐吗？

目前已知的是，这种现象没有发生。现在的 1688 AI 版是基于用户体验为先的原则，没有广告坑位的渗透，据说今年内也没有这个计划。

之前1688  就宣布AI版免费，未来商业化计划是怎样的？毕竟每个 token 的消费背后都是真金白银。

目前为止，1688AI 版是完全面向用户体验，理解理解交易痛点。团队在内部讨论的时候，秉持的原则也是，先承接买家的需求，把价值做厚，然后再考虑商业化问题。只要买家和生意人能够更有经营和利润保障，用户留存跟规模增长表现都不错，商业化的设计和产品在他们看来不是件难事。

不过，产品负责人也透露，未来 5 年，1688 会是朝着供应链科技公司去演进，AI 的价值就是在供应链环节怎么去做服务。基于供应链做商业变现，是更长期的事情。

商品是 1688 的资产，借助大模型压缩全网知识的能力去解构需求是优势。比如可以基于你所在的区域，时间，给出地摊夜市比较好的品类推荐。

1688  是否会跟阿里体系的其他产品打通？比如钉钉。

双方正在促成此事。钉钉的愿景是成为   B 端服务的一个入口，只是从工作台 OA 流切入，  1688 是从生意角度切入。1688 的工作流程也可以跟钉钉结合，未来或许会发生早年淘宝和支付宝合作的效应。

一篇稿件解决一个问题

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