在传统电商领域，无论是国内还是海外，自动客服/自动回复，已经有十几年的应用历史。传统的机器人客服提供了便捷的查询方式，为人工客服提供了一定程度的分流作用。
然而在电商发展日趋白日化的现在，诸多行业已经脱离了蓝海阶段。如何结合数字化和智能化来开拓更多流量入口，始终是所有人不懈的追求，即我们所说的增长盈利。而随着产业化集群化的加剧，如何通过信息流和效率工具提升组织价值，优化组织结构，也是需要我们不断地探索，即我们常说的降本增效。
跨境电商与其他贸易行业又有很大的不同，跨地域、跨语言、跨货币以及高度信息差，工具的价值在这里往往可以无限放大。
AI智能客服对于跨境电商来说，可以分为以下几类。
一、面向自己和组织内部
这是最容易忽视，却是最重要的一部分。
跨境电商行业信息量大，敏感度高，如何快速获取、存储、分析这些数据便成为企业快速占领洼地的重要手段。我们可以通过采集、api等方式动态获取信息，通过向量、文本复合存储到企业的数字化知识库，然后通过AI自然语言来进行处理和分析，通过聊天窗口，提供咨询功能。甚至我们可以制作一定规则的阈值提醒工具，满足某些判断条件时，主动触发通知功能。
对于人力资源来说，较大的波动会带来高昂的退出、入职、培训成本。通过数字文档和知识库，更规范和流畅地解决这些FAQ的问题，以无形的数字资产存储无形的业务流程，为有限的组织创造无限的价值。
我们暂时避免想象AI那些夸张的应用，就目前而言，面对一份产品文档的某个技术参数，面对竞品参数的对比，多维度的知识库结合AI智能，会很快输出你所需要的精准答案。而不是通过搜索引擎去剔除大量无用的信息，拼凑半天才得出结果。
企业的数字化知识库，将升格为和OA，CRM一样重要的战略资产。
二、面向产业和行业
当我们足够填充好一个数字化知识库，并且也有了完善的更新和维护体系。我们未必做到了行业第一，但应该也算行业领先了。
如果我们有限地开放这些知识库接口，提供公开的行业信息服务呢？
是不是有一丝业务独立，或者成果转化的味道了？没错，大厂的独立业务也是这么来的。
三、面向客户
跨境电商的售前服务大多数是商品参数咨询，很多问题也许人工客服也需要翻阅产品资料，而AI+知识库则很好地帮助了两者。而售中和售后大部分已经通过线性流程有了相当多的解决方案，我们这里只需要通过AI进行自然语言处理和逻辑上的优化。
我们真正做面向客户的在于以下两点：
3.1 基于用户画像的智能答复
将用户画像参数化通过多维度的标签索引进行向量存储，再结合AI自然语言处理，千人千面不再是无脑增加的判断式了，这将极大发挥大模型的潜力。例如Ceeek把用户情绪处理放在首位，便是基于的这点。
3.2 更拟人的主动推送
俗话说主动便会产生机遇，我们判断当下所有的智能客服，机器人客服，都是问一句只答一句。而我们和朋友间聊天，我们会对抛过来的一句话回复好几次，甚至会觉得之前发的思虑不周，有了更多的想法后再补充发消息。
Ceeek正在测试的核心三段式大致为：“[判断情绪]稍等，我看一下您的问题”；“[预判问题]您的问题大概是，我尝试搜索…”；“[给出反馈]感谢您的等待，您提出的…”。
这比通常的提出一个问题，等待20s之后抛过来一个答案来得更为亲切。后续我们还会对已回答的内容再次处理，欢迎一起探究。
四、面向营销
我们传统意义的营销，都是根据己方的判断，向平台推信息，向用户推信息，说的不雅一点，“铺量”、“群发”。这类工具很多，而且大多数头部电商公司也在不同场景使用，但往往让客户识别为“垃圾信息”。甚至最近的一份营销报告支出，一半以上的用户并不喜欢品牌在社群的定时推送。
但我们觉得，如果从4个方面收集信息，并且交给AI处理，应该能给出更符合场景的内容。4方面的信息包括：“要推的内容”、“平台的属性”、“受众的属性”、“外部变量”。
在过去的一年里，我们已经通过AI生成产生了相当的内容，并且推送到了部分平台中。我们希望结合知识库和AI智能客服，继续优化多平台的推送。
毕竟，营销才是增长盈利的重要手段。