X-Elephant：从AI客服到“智能销售军团”的进化 | AI竞争力访谈

【亿邦原创】如何用AI技术打破传统跨境服务的效率瓶颈？在ChatGPT掀起浪潮下，深圳垣象科技（X-Elephant）的选择是：让AI从“答问题”转向“卖产品”，从“单兵作战”进化成“跨国军团”，从而成为品牌出海的得力助手。

成立于2022年底的X-Elephant，专注以AI技术赋能全球化品牌与跨境电商企业。其核心产品依托自研的第三代AI Agent技术，瞄准跨境业务中两大核心场景：缩短用户决策链路与承接高频客服压力。在售前环节，AI化身“金牌导购”，通过分析用户行为实时触发精准推荐；在售后环节，AI替代80%的重复客服咨询，解决品牌因知识库庞大、故障排查复杂导致的人力效率低下问题。

面对行业痛点，X-Elephant的突破方向是“深钻业务闭环”。从服装品牌的尺码推荐到电子产品的多轮维修对话，其AI通过与客户共创，持续迭代，啃下跳出率高、跨系统数据割裂等硬骨头。针对大模型“幻觉风险”，团队引入行业知识库训练与合规约束，确保在物流、关税等敏感场景“零失误”。

围绕“全球化新品牌需要怎样的AI竞争力”的主题，亿邦动力邀约众多跨境服务企业进行系列访谈，分享其如何应用AI技术提高服务出海企业的水平，帮助出海企业提升综合竞争力。以下为亿邦动力与深圳垣象科技创始人文博亮的访谈内容，经编辑整理。

亿邦动力：请介绍一下您的公司和主要业务。

文博亮：2022年底，chatgpt3.5发布的那一个月，我们公司应运而成立。我们团队成员大多来自于腾讯、字节跳动和阿里巴巴等著名企业，旨在发挥AI优势，助力品牌迈入出海服务新时代。我们的产品叫做X-Elephant，公司成员80%都是数据/AI研发人员，是一个实打实技术导向的公司，依托产品经验和研发能力驱动，主要针对中国出海以及全球的DTC优秀品牌，提供AI产品服务。

亿邦动力：你们的产品及其核心应用场景是什么？怎么帮助全球化品牌/出海企业提升竞争力、解决业务痛点？

文博亮：这张图大概描述了我们目前在电商场景的应用，X-Elephant依靠AI能力将售前售后场景全打通。

AI最擅长的就是分析数据，通过AI去理解用户进站的行为路径，从而让我们的产品判断在什么情况下做什么动作。比如，当用户在商品详情页浏览到一定深度或者停留了一定时长，由AI判断出打招呼的时机，而打招呼的内容就是这个商品的亮点，吸引用户点击，缩短用户决策路径，刺激感性消费。

在这个层面，我们甚至能做到：当用户购物车有同类商品，我们的AI主动为用户对比产品的差异；当用户在查看嵌套商品，比如刚看了衣服，又看了裤子，我们会通过分析商品内容， 提供这几样产品的搭配性建议。

对非标品如服装快消等品牌来说，有一个痛点在于跳出率居高不下，留下那一小部分未跳出的人会显得尤为关键，用户的体感是，这里有一个训练有素的陪伴式店员，适时出现、精准推销。我们基于现有客户们的反馈来看，打开了主动营销达成的转化率，能够达到2倍，乃至于5倍的提升。

我们另外一个主要的产品内容就是代替涉及知识分析引用的重复工作，用chat或者email的场景承接用户咨询，通过我们的AI能顶住80%咨询、让人工坐席的关注点放在更高价值需要决策的事情上。

这对于复杂电子品类尤为重要，尤其是注重品牌建设、关注用户体验的品牌，往往非常注重客服与知识体系的建设。他们往往有非常庞大的知识库，涉及多种意图识别，乃至于复杂的troubleshooting流程，这不是简单的“引入AI”就能实现得很好的，区别于传统的配对子逻辑，我们通过完全基于AI能力的自研的算法，在知识调用、多意图识别、多轮回复方面，都是行之有效且可验证的。

亿邦动力：大模型及生成式AI技术的快速发展给你们的产品带来了哪些变化/升级？

文博亮：大模型与AI技术更新迭代特别快，就我们这个行业来看，第一代的智能客服就是配对子的逻辑，穷举+配规则实现，维护起来需要耗费非常大的精力。

第二代AI智能客服，依然没有跳脱出传统配对子的框架，只不过在功能项里增加了一些AI的能力，封装起来，称为AI客服，实际距离真正地解决问题，还需要不断堆人去维护。

最新一代即第三代AI客服，也就是我们现在深钻的部分，运用加强检索RAG，完全基于AI的能力的延伸，对于用户对话的自由度、理解力和“成交能力”有了质的飞跃。AI Chatbot 不再是“客服工具”，而是演变为电商转化的前线战力，可以看作一个“永不下班的销售代表”。它不仅能回答问题，还能理解用户心理、掌握销售话术、甚至洞察用户需求背后的动机。简单说，AI不只是“说话”，而是真正“卖货”了。

我们每周都会在公司内部进行一场分享，去看出现了哪些新的AI工具，探讨它在实际业务中应用的可能，持着开放的心态拥抱新技术。随时可以有颠覆行业的AI工具产生，我们能做的，是持开放的心态，看有哪些，能“为我们所用”。

亿邦动力：你们的技术和产品优势是如何积累起来的？

文博亮：我们的产品经历过一个探索的阶段，但核心是在电商场景下发挥AI的效果去做产品。从一开始，我就坚持在核心技术上持续投入。招大厂经验的研发工程师，真正扎进实际做事，做行业调研，抓住行业的痛点做产品，到现在我们的研发人员占比都超过80%。从一个一个小问题开始，一次次迭代、一次次优化，慢慢形成了一套高效、稳定的技术体系。

客户的声音是我们最重要的“产品指南针”。我们不闭门造车，关注“是否对客户有用”，新功能规划先找客户聊，持开放的态度与优秀的品牌“共创”。产品不是我们“想”出来的，而是和用户一起“长”出来的。

比如，我们最近做服装行业的AI能力，就是与非常优秀的服装品牌共创，从最初的基于产品问答，生长到现在作尺码推荐、AI个性化推荐、细化到材质样式，支持成百上千个SKU的精准识别，乃至后面准备做的以图搜图，不断和运营聊找到对他们真正有价值的功能点，抑或是减少跳出、抑或是增加转化、增加感性消费等等，AI越来越聪明、越来越贴心，背后就是成千上万次沟通与打磨。

技术和产品的背后，是一群真正热爱技术、相信价值的人。我们鼓励工程师“较真”，鼓励产品经理“钻到用户场景里去”，也鼓励团队之间开放交流、互相学习。这种氛围下，大家敢创新、敢试错，也敢承担。没有这些“人”的积累，再好的想法也落不了地。此外，坚持长期主义，不为短期热度分心。

亿邦动力：从你们所处的行业环节来看，全球化品牌/出海企业对于AI技术、AI工具的应用程度和效果如何？这个过程涉及哪些变化和挑战？

文博亮：在我们视野范围内，完全不接纳AI技术的应该是没有的。高科技硬件开始得更早一点，可能在功能里内嵌中。现在越来越多的品牌，用AI节省客服人力，或是着眼于提升转化率，最基本的，加快本地市场响应速度。AI的实际应用开始从“探索”变成“标配”， 在我们服务的出海客户中，至少80%以上已经将AI工具接入了电商运营、客户服务、内容营销等核心流程。

遇到的挑战，主要在以下几个方面：

一是信任与准确性问题。很多出海客户反馈AI“说错话”，尤其是大模型容易“幻觉”，这在处理订单、物流等敏感信息时会导致误导，这是需要强有力的实践去约束AI的，我们在这个过程中已有较佳的实践经验。

另外一个方面是怎么指挥AI干活。很多DTC企业采用自研的方式构建自己的AI bot，但DTC自研AI团队缺乏算法的能力，结果AI用得不准确、不智能，效果打折。

在实操方面，还有就是工具割裂何数据整合困难，各类AI工具很多，但它们之间往往数据不同步，出海企业面临“系统不通、效率反降”的问题。这也是我们努力解决的方向 —— 不做大而全的系统，而是将AI能力融入一体化的运营流程中，通过与系统集成最大化发挥AI的能力。

亿邦动力：您对AI在品牌全球化/跨境电商领域的应用有什么样的观察？判断未来几年会有哪些趋势？

文博亮：跨境电商行业一直是对新事物接纳程度非常高的行业，因为面向的市场多样，涉及到多种多样的文化与用户群体，哪怕是完全不同的品类，都是既有共通之处，又有明显差异，因此大家经常“交流取经”。AI在品牌全球化进程中一定是渗透率越来越高的。

发展趋势在现在也可见一斑：从AI copilot被动辅助工作，给人工以建议或者补全，整体呈现“人主导、AI辅助”；到现在是AI Agent阶段，AI可理解任务目标、规划行动路径、自动执行步骤、与外部系统交互，甚至多步推理和自我调整。未来，AI 将能主动识别问题、提出优化方案、在多任务中自主协调资源，进入到更强的个性化与持续学习阶段；以及在图像、视频、音频、结构化数据等多模态的输入输出将持续增强，并完成系统的闭环。