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光云科技亮相北京时装周,“AI+时尚”解决方案为企业减负增效

       9月20日,由36kr与北京时装周联合主办的[虚实共生·数位重建]-数字时尚新生态沙龙在北京顺利举办。上海正向数字化技术研究院、阿里元境、光云科技、凌迪科技等行业专家及企业高管受邀出席,共同探讨AIGC、虚拟人、XR生态等多个领域将如何与数字时尚相结合,并展示最新前沿的技术成果和应用案例。

       时尚是贯穿人类美学发展的重要关键词。不止于服饰、文娱等领域,时尚还是推动科技发展的催化剂。近年来,在数字化革命的浪潮中,以科技赋能时尚,助力时尚产业数字化升级成为新趋势,其中随着AIGC技术的迅猛发展,时尚+AI引发新的关注。

       “AIGC的时代已经来临,AIGC可以轻松应对各种生成对象,AI生成文字、图片、视频、3D模型等技术升级也在影响改变着时尚产业”光云科技大客户部总经理胡高峰在“数字时尚新生态沙龙”上表示。

       作为国内电商SaaS的龙头企业,光云科技在“AI+时尚”领域早有布局。光云科技聚焦时尚企业的商品全生命周期运营旅程的AI应用,公司旗下AI产品深绘、快麦小智等在商品渠道上新、内容投放、客服服务三大板块已有成熟的落地方案。

       “在AI+设计板块,光云科技旗下深绘美工机器人在智能识图、AI认知模型、AI标签、AI创意生产、AI视觉合规性检测、AI辅助活动运营等环节处于行业领先地位,目前,深绘在泛服饰商品图片认知的精度以及多标签识别能力上,已达到全球领先的工业级水准。通俗来说深绘可以帮助时尚企业轻松完成线上各渠道上新及内容制作投放等繁琐工作,大大减少人力成本。”胡高峰介绍道。

       胡高峰强调,目前深绘已合作2500多家时尚品牌,成为助推时尚品牌数字化转型的中坚力量。此外深绘商品中台除了有以上解决方案能力外,还可以帮助企业解决商品端全生命周期管理难题,对于时尚企业数字化转型升级意义重大。

       在AI+客服领域,胡高峰介绍了快麦小智客服机器人的核心能力,目前快麦小智行业语聊包覆盖60+行业,拥有店铺级问答引擎,同时叠加了大模型能力,在智能问答环节,快麦小智可结合上下文话术,调取企业知识库,更准确解答消费者疑惑。

       此外快麦小智拥有客服AI质检能力,实时检测客服情绪波动,帮助企业优化用户体验。人工客服工作台也是快麦小智一大亮点,通过工作台实现商品通、订单通、工单通。以商品通为例,客服在与消费者沟通的时候,一旦买家提到了商品相关的信息,客服聊天框侧面就会及时出现商品相关的信息,包括面料、尺寸等,可以通过AI生成话术,快速为消费者解答,提升客服响应速度和回复准确性,优化消费体验。

       以下是胡高峰演讲实录(有删减)

       各位时尚行业的朋友,大家下午好,我是来自光云科技的胡高峰,非常有幸跟大家一起在北京时装周交流AI+时尚的话题。相信大家跟我一样,有一个真切的感受:AI的时代已经来临,AIGC可以轻松应对各种生成对象,AI生成文字、图片、视频、3D模型等内容。

光云科技基于时尚产业的成熟玩法

       今天我分享的话题主要围绕AI+时尚,关于AI+时尚,光云科技更关注零售企业商品全生命周期运营旅程的AI应用,从商品企划、商品拍摄、渠道上新、内容投放到客服服务这五个板块,目前都有比较成熟的落地方案。光云科技在渠道上新、内容投放、客服服务这3个板块已经有相当成熟的玩法。

       AI+设计板块,智能识图上,光云科技旗下深绘在深度学习领域,拥有自我更新的学习模型与数据闭环,目前我们客户每天可以给深绘贡献将近50万的商品活数据,帮助深绘系统不断学习迭代,使AI技术拥有超高精度的分类、分割、分析能力。目前,深绘在泛服饰商品图片认知的精度以及多标签识别能力上,已达到全球领先的工业级水准。

       以商品详情页为例,我们的客户只需把拍好的服饰照片打包丢到深绘系统里,AI会自动识别,给图片自动分类,然后我们会基于人体骨架的算法,把模特图做九宫格的计算,也就是说会把每一张图片放到详情页对应坑位中,自动生成商品详情页。

深绘AI标签能力

       AI+设计还有非常重要的功能就是图像智能标签能力,不管是商品图片,还是生产过程中的图片,一旦丢到我们的系统里,会进行自动的AI打标,自动识别各类商品信息,比如商品的材质、类型、版型、模特的身高、脸型等详情的数据,我们在服装类目总共训练了将近400个标签,图像标签化后可以去做格式化的图片存储,大大提升图片检索效率。

       此外,除了在图片识别领域遥遥领先外,深绘美工机器人在AI创意生产方面也有很成熟的落地方案。基于AI “审美量化”算法、视觉排版和图文渲染引擎,快速批量制作商品详情页、主图、轮播图等屏幕端内容,可一键多平台上新,在线图像编辑器集成AI能力,还可实现批量抠图、拼图、搭配推荐等功能,并支持批量制作商品宣传海报,一键分发至各大内容平台。内容智能生成后,深绘还可以帮助客户进行VI视觉合规性检测,比如说logo、图片等是否变形,主题色是否规范,使用字体是否为版权字体,帮助品牌方规避运营中易出错的点,提升图片的质感,可大大提升运营效率。

       AI+运营呢,还体现在活动辅助这一块,时尚行业特别是电商活动很多,每一次活动都需要重新调整主图、详情页等,从正常款切换到预热款,等活动开始后切回活动款等,对于美工来说工作量非常大,深绘针对这一痛点,推出了在线化自动营销功能,支持在线设计、批量制作和批量匹配链接更新。品牌方的运营同学只需把活动信息导入深绘系统,系统将快速生成主图,甚至可支持定时的投放更新。

       这张图是深绘在主图生成之后,我们在投放端的系统使用前后的对比,工作效率至少提升4倍。举例来说,品牌方跟达播合作,链接更新需要更精准,更高频,比如主播讲解结束后要把链接下掉,以往呢,品牌方需要安排工作人员在屏幕前等待,用了深绘系统之后,我们可以把这种超链接,配置在系统里面进行定时的上下架,可以减少运营人员的工作量。以上提到的所有关于AI+设计的功能,其实都来自深绘商品中台(PIM),商品中台可提供数字化商品生命周期管理的解决方案,包含内容运营、智能设计、数字资产内容管理和任务与协同,这边我们不作详细展开。很荣幸,目前深绘已经赋能了2500多家时尚品牌,希望未来能帮助更多时尚品牌完成数字化升级。

       讲完AI+设计,光云在AI+客服领域也推出了成熟的产品——快麦小智客服机器人,专注为电商卖家提供一体化的客服解决方案。这里我重点分享下快麦小智的核心能力。

       这里我们有两个关键词,第一个是店小蜜,做过电商同学都知道,这是阿里官方的客服机器人,去年以来快麦小智与店小蜜达成了深度合作,快麦小智继承了阿里店小蜜底层智能引擎的PaaS能力,目前快麦小智快麦小智核心能力表现突出,行业语聊包覆盖60+行业,拥有店铺级问答引擎。第二个关键词是大模型,叠加了大模型能力后,在智能问答环节,针对商品相关的问题,快麦小智可结合上下文话术,通过快麦小智企业知识库,更准确解答消费者问题。

       快麦小智还有客服AI质检能力。这个大家接触比较少,我举个例子,就是说快麦小智可以实时监测客服人工情绪有没有波动,一旦监测有异常,我们会有个预警,提醒这个客服人员甚至提醒他的主管;同时在会话结束后,快麦小智会快速沉淀比较优质的高频服务流程,并把这个流程复制到其他场景中,甚至配置到客服机器人的问答流程中,帮助企业优化客户体验。人工客服工作台则可实现了商品通、订单通、工单通。以商品通为例,客服在与消费者沟通的时候,一旦买家提到了商品相关的信息,我们在聊天框侧面就会及时出现商品相关的信息,包括面料、尺寸等,我们可以通过AI生成话术,快速回答消费者疑惑。

       最后通过一个案例来跟大家分享我们对时尚产业的数字化升级。这是一个典型的快反供应链的时尚商家,店铺数非常多,每天上新量特别大,我们称它为国内的小SHEIN。我们通过信息化帮助他们搭建了一套业务流程的同时,也搭建了数据的流程,去回流我们事前、事中、事后三个维度的数据,帮助商家更精准决策,最后通过数字化帮助客户实现规模化发展.

       具体来看,通过AI+决策能力,实现数智化选品企划协同,帮助客户快速选品上新,并在选品阶段帮助客户站内外多平台投放,聚合测款,通过全网数据建模,提升客户选品成功率;而后根据流量数据输出决策建议,帮助客户进行供应链决策,比如这款会不会爆,要不要先做大货等,通过评估后预爆款提前进入生产阶段,销售与生产并行,高效协同供应链端,缩短供应链周期;同时叠加业财一体解决方案,让成本利润一目了然,并形成事前、事中、事后闭环数据,迭代优化决策模型,让选品成功、渠道拓展、推广投入等更具确定性。

       我们通过数智化帮助客户,第一是减少试错成本,我们通过快速的测款及数据回流,数据模型减少客户的试错的成本;第二是减少沟通成本,通过我们系统搭建的SOP流程去减少人与人之间,特别是跨部门的沟通成本;第三是减少决策成本。通过更科学的数据评估模型,减少我们对运营人才的依赖,减少我们决策的成本。这三个成本在财务报表里是看不到的,但是今时今日又显得尤为重要。我们来复盘一下,我们从平台侧、系统侧、流量侧、财务侧,回流相关的数据指标,那么通过我们的经验和客户的经验,帮助客户更精准决策。按照信息化建设的顺序,我们认为要数智化要打造的这三项能力,第一个是全业务的数字化的能力,第二个是智能分析决策的能力,第三个是快速业务执行能力。

       最后向大家呈现的是光云科技的产品矩阵,光云科技从2009年开始做电商SaaS,先后做了100多款SaaS产品,目前我们的产品覆盖大、中小商家及企业服务,希望未来能为更多时尚企业提供更全面的服务。再次感谢大家的聆听,谢谢。