技术分享 | 企业如何抓住机遇巧借“AI”东风，实现出海扩张？

近几年来，数字化经济浪潮的兴起将AI、云计算、大数据、区块链等新兴技术的神秘面纱掀开，企业之间的竞争正逐渐转变为技术的竞争。如何利用数据及AI技术帮助初创企业加速出海扩张之路？

2023 年 6 月 7 日，白鲸技术栈携手 Google Cloud、WebEye 共同举办了【从不确定性到机遇 利用数据和 AI 加速初创企业出海扩张】线上直播活动，本次活动中，Google Cloud Customer Engineer Manager, APAC SMB ＆ Startups Vincent Tan ，WebEye Customer Engineer Cassie Zhai 应邀参与直播，与大家共同探索数据与 AI 技术在商业发展中的创新应用和技术实践，并带来了初创企业福利包，助力企业快速实现创新发展之路！

利用 AI 技术打造初创企业的成功之路

嘉宾：Google Cloud CEM Vincent Tan

从 1784 年蒸汽革命开始直至今天，当前的我们正处于一场由人工智能驱动的革命之中，由人工智能引发的创新与迭代正发生在各行各业中。例如业务流程的自动化、客服的自动化、基于大数据的产品或内容的智能推荐等等，我们都可以从中感受到人工智能技术的能量。

自 2016 年以来，谷歌一直是 AI-first 公司，作为首批发起 AI 原则的公司之一，谷歌的 DNA 中似乎就隐藏着 AI 技术。

针对出海企业需求，谷歌云提出“Cloud AI Portfolio”，也就是云计算与 AI 技术相结合的解决方案，如智能内容管理平台、图像设计平台、人力资源管理平台等等。简单介绍一下这里说的几个应用场景：

首先是智能内容管理平台，与谷歌云的结合，使得谷歌的高级人工智能模型集成到内容管理系统中，为用户提供全新的内容交互方式，例如自动分类和提取元数据或快速从文档中找到答案和见解。

而图像设计平台，如 Canva 等大型视觉设计平台都引入了生成 AI 功能，包括新的自动翻译功能，以及由谷歌云的 Vertex AI 提供支持的新生成 AI 视频创建工具，这些工具可以使团队在平台开发中更快地构建自定义内容。

值得一提的是，针对那些技术能力尚且不足以支撑起AI技术的企业，谷歌云通过云平台的多种多样化的服务以及更多基础的底层的能力，为生成型人工智能提供了开放和可扩展的人工智能基础设施，帮助出海企业实现“拿来即用”，节省开发运营成本的同时保证高性能及安全。

针对初创企业，谷歌推出一系列扶持政策：

1. 前两年每年最高可节省 10 万美元的运营费用；

2. 参加技术培训和动手实验；

3. 同初创公司专家会面，与初创公司社区交流，并享受各类谷歌产品折扣。

欢迎扫描下方二维码，了解更多政策福利详情！ 

通过数据和 AI 揭示效率和增长的隐藏机会

嘉宾：WebEye CE Cassie Zhai

成立于 2015 年的 WebEye，目前在全球 9 个办公室拥有着超 500 多位员工，业务覆盖 100 多个国家和地区，服务客户超过 2000 家，获得过多家企业荣誉认证。作为中国移动出海应用分发与变现的领导者，2018 年 WebEye 正式成为 Google Cloud 亚太地区合作伙伴，致力于业企业提供更加专业便捷的云端服务。

作为一家互联网企业，WebEye 所经历过的挑战与大部分企业类似，例如缺乏专业的人才来管理自建集群，人工排障效率低下，人效产能不足，在数据量增长后自建集群如何拓展以及集群出现闲置后如何降低成本等问题。最终 WebEye 决定迁移到 Google Cloud 并进行自建机房和云原生转型来解决这些问题。

在转型之后，WebEye 恰好迎来了一次业务爆发期，数据量从 0.21TB 激增至 6.8TB，在谷歌云上，WebEye 仅仅通过 2 个人的数据工程团队就实现了 50k/s 的原始事件处理能力以及 70mb/s 的实时数据量，数据管理效率提升了十倍。

而在打点数据方面，WebEye 使用了来自 Google 的移动应用程序开发平台，Firebase。依赖这个平台的开发人员可以访问他们必须自己开发的服务，这使他们能够专注于提供强大的应用程序体验。Firebase 目前是全球开发者所依赖的顶级应用开发平台之一，平台的一些突出特性包括数据库、身份验证、推送消息、分析、文件存储等等。由于这些服务基于云托管，开发者可以顺利地进行按需扩展，而没有任何麻烦。

对于出海企业而言，我们在收集数据时往往需要面对许多不同的数据源，在传统的数据分析流程中，需要团队针对源数据进行转换处理、存储到数据仓库，之后再对数据做关联运算以产生业务报表。显然随着数据源的不断增加，这种工作模式的效率会越来越低，这时候我们需要数据整合能力来支撑这项工作的继续。

谷歌云的 BigQuery 是一种无服务器、高度可扩展和低成本的数据仓库服务，支持用户通过 SQL 语言快速储存、分析大量数据，也可以使用 BigQuery 来查找数据。这样一个完全托管的基础架构，可以在任何公共云或者客户的本地环境中运行来支持 BigQuery 的跨云查询任务。

BigQuery 可以为业务带来的主要优势如下：

1. 基于 ML 能力，对客户流失和忠诚度进行预测，从而采取先发制人的行动；

2. 利用 ML 能力，处理大规模或半结构化数据；

3. 使用 SQL 构建、测试和定义模型，也就是说只要会写 SQL，就可以进行模型创建、利用模型进行预测。

据 WebEye 的使用后分析显示，使用 BigQuery3 年所花费总成本比同类云端企业仓库低 26%～34%。

另外，在 BI 方面如果没有很好地满足现代化商业分析的需求，很可能导致团队难以及时作出决策满足客户的期望目标，从而造成客户的流失。而谷歌推出的现代化的 BI 工具 — Looker，可以构建以客户为中心的可行性数据洞察入口，其中预定义的大量的行业模板可以满足大部分的常见场景的数据分析需求。而 BigQuery 无服务器架构的好处在于可以免除重量级的维护搭建成本，并且方便整合各方面的数据，打破数据孤岛。二者的结合可以为商业分析提供更好的数据体验。

如果您有其他疑问或建议，欢迎扫描下方二维码联系我们。

圆桌论坛：AI 技术的探索与实践

圆桌主持：开源技术社区 TesterHome CMO 徐士钊

圆桌嘉宾：

Google Cloud CEM Vincent Tan

WebEye CE Cassie Zhai

深度赋智 COO＆联合创始人 邱翔

白海科技创始人＆CEO 卢亿雷

Q：AI 技术如何使用和保护用户数据，实现 AI 与隐私的平衡

Cassie：

对于技术开发者来说，首当其冲的是需要遵守所在地的法律法规，在这一前提下，我们要做的应该是取得用户的同意，让用户理解隐私数据使用目的和使用范围。在技术层面上，在使用AI获取用户隐私时我们可以采用一些加密技术或安全存储等等。

邱翔：

一方面需要保证数据采集过程中的规范和透明度，另一方面在于保证用户隐私数据的所有权，让用户自己决定数据的使用权。在数据使用层面上，我们应遵循数据最小化原则，只收集特定任务所需的用户数据，并在任务完成后及时删除数据。

Q：如何利用 AI 技术推动产业升级，实现商业模式创新变革

Vincent：

我们很难用一个统一的公式去套用到任一行业，但值得庆幸的是，Cloud AI 的面世，让很多行业在应用 AI 技术的时候，不再是从零开始。所以我的建议是大家可以多多关注，或许你的创意已经在别的领域被人落地了，从这个已经开始的模型中学习，并在自己的领域中完成转变，或许能够更快地实现商业模式创新。

卢亿雷：

有一个看法是，目前 80% 的行业都有可能会被AI智能重塑，比如 BI、客服、数据管理等等，这些应用场景其实已经在非常多的行业中开始落地了。目前来看，营销场景或许会是一个比较容易实现创新的点，所谓的“千人千面”已经被提出很久了，然而伴随着 AI 技术的发展与成熟，营销活动会越来越精准，对于每个企业来说这都是一个利好。

Q：AI 技术在出海领域将如何应用与实践

邱翔：

比较普遍的是以 GPT 为代表的大语言模型，像文案翻译、营销材料生成、SEO 优化等等，已经在出海领域出现。另一方面，同样是大语言模型，在这一技术的发展下，比如出海游戏的智能 NPC、社交场景的个性化伴侣等等，同样开始出现在市场上。

其他还有比如 AI 智能绘图等等，同样可适用于出海场景中的营销物料生成等等。

Vincent：

对于出海企业来说，面对海外陌生且复杂的市场环境，在应用 AI 技术的同时，需要找到一个对的合作伙伴。他们对当地市场有着更深度的理解，也能够更好地帮助企业去合理利用AI技术。

Q：AI 的本质是依靠技术还是 AI 本身具备自我认知的能力

卢亿雷：

个人认为，AI 的本质还是技术问题，和人类大脑相比，目前的AI技术所拥有的计算能力仍然是远远比不上的。当前AI技术所体现的一些创意能力、推理能力，本质上还是对于大量数据的处理和总结输出，但无论 AI 怎么发展，目前他依旧是处于人类的管理之下的，很难真正实现人脑一般的自我认知能力。

Cassie：

目前的生成式 AI 在我看来，依旧属于技术的进步，远远达不到所谓的自我认知。并且生成式 AI 是具有一定的局限的，例如 AI 对于我们输入的数据有着极高的依赖性。其所输出的内容更多的是基于已有数据的规律总结，并不能真正地去理解其中的概念和含义。

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