場景描述
TVCMALL 是一家以 " 貨通天下，品質生活 " 為使命的平臺型公司，為全球客戶提供一站式批發(fā)解決方案，同時為中國品牌和產(chǎn)品出海提供線上批發(fā)渠道。作為一個面向海外市場的電商平臺，商品頁面本地化翻譯是提升客戶體驗和拓展國際市場的重要環(huán)節(jié)，也為 TVCMALL 帶來了一系列挑戰(zhàn)：
1. 依賴傳統(tǒng)翻譯和專業(yè)人工校正，導致商品上新速度慢且人力成本高昂；
2. 傳統(tǒng)翻譯服務常常是直譯，內(nèi)容生硬，在翻譯質量、地域文化差異、術語準確性及語種覆蓋上存在不足，甚至出現(xiàn)漏翻的情況，給客戶留下了不專業(yè)的印象，需要人工二次校對才能上線，且 TVCMALL 采用的傳統(tǒng)翻譯或部分 LLM（大語言模型）翻譯價格較高，不適合大量商品描述翻譯場景；
3. 每款商品的資料來源于多個渠道，包括供應商、開發(fā)人員及國內(nèi)批發(fā)商等平臺，導致這些原始資料格式不統(tǒng)一且標準化程度低，這為信息提取和內(nèi)容開發(fā)帶來了巨大挑戰(zhàn)。
TVCMALL 希望采用生成式 AI 技術，以提升翻譯質量、增強客戶滿意度，解決原始資料標準化提取問題，同時降低翻譯成本和客戶溝通成本。
解決方案
1.優(yōu)化多語言商品翻譯流程：TVCMALL 基于 Amazon Bedrock 調用 Anthropic Claude 3.5 與 Amazon Nova 系列大模型，實現(xiàn)增量商品的實時翻譯與上百萬條存量商品信息的批量翻譯，全流程自動化且翻譯質量達到專業(yè)水準，無需二次人工校對。在研發(fā)過程中，亞馬遜云科技團隊協(xié)助解決 LLM 幻覺問題、優(yōu)化電商場景化提示詞、確保結構化 JSON 輸出，提升了翻譯準確性、術語適配性與系統(tǒng)集成穩(wěn)定性。通過替換原有方案，實時翻譯成本降至原來的 1/3，批量離線翻譯成本降至 1/6，每月節(jié)省數(shù)千美元，并減少所需 Amazon EC2 實例數(shù)量。
2.提升商品信息聚合與內(nèi)容生成效率：在多模態(tài)商品信息聚合和商品 Listing 場景中，TVCMALL 通過 Amazon Bedrock 高性能基礎模型，從 PDF、Word、TXT、掃描件、表格、圖片、語音記錄等多種來源自動提取并匯總關鍵信息，生成標準化網(wǎng)頁內(nèi)容。運營人員僅需簡單檢查，即可快速生成中英文商品介紹，并通過翻譯工具轉化為當?shù)卣Z種，加快商品上線速度。
3.應用多模態(tài) AI 優(yōu)化圖片內(nèi)容處理：TVCMALL 計劃利用 Amazon Nova 進行商品圖片的紋理優(yōu)化、素材重繪與宣傳語添加，減少摳圖等重復勞動。在每周數(shù)百款商品、上千張圖片的制作任務中，AI 處理顯著節(jié)省了美工時間，提升了內(nèi)容生成效率，使團隊能將更多精力投入到客戶服務等高價值工作中。
成效
1.1 個月上線，翻譯與上架效率雙提升：TVCMALL 在 1 個月內(nèi)完成 AI 智能商品翻譯方案的開發(fā)、測試與上線，借助 Amazon Bedrock 模型持續(xù)優(yōu)化翻譯質量，顯著提升客戶體驗并加快商品上市速度。商品上新周期由每周一次縮短至 1-2 天，上架效率提升 30%。
2.多語言體驗優(yōu)化，提升客戶滿意度：基于 Amazon Bedrock 調用的系列模型為全球用戶提供自然、精準的多語言網(wǎng)頁內(nèi)容，產(chǎn)品描述、規(guī)格說明等信息完全符合當?shù)叵M者閱讀習慣，幫助客戶快速獲取所需信息，增強購物體驗與滿意度。
3.節(jié)省翻譯成本 40%，提升內(nèi)容生產(chǎn)效率：不再依賴專職的小語種翻譯人員或對傳統(tǒng)機器翻譯結果進行人工校對，整體節(jié)省 40% 翻譯開支；AI 自動從圖片、文檔等多模態(tài)數(shù)據(jù)提取并標準化商品信息，減少人工干預，顯著提升運營與內(nèi)容生成效率，為團隊釋放更多資源投入高價值工作。
