【东吴证券】AI麦可打造外贸企业专属数智员工，打开全新收费天花板.pdf

2023-11-07

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1. AI agent 成为大模型应用端的发展趋势

1.1. AI agent 加速大模型商业化进程

AI agent 是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AI agent 通常基于机器学习和人工智能技术，具备自主性和自适应性，在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。结构上，可分为 LLM、任务规划、记忆和工具使用四个部分。其中，大语言模型 LLM 扮演“会学习的大脑”的角色，驱动记忆和工具等组件，实现自我规划、自我进化；任务规划涵盖了任务的细分和自我审视；记忆部分则包括感知型记忆、短时记忆和长时记忆；而工具使用则涉及任务的定义、选择模型、执行任务以及产生反馈。 AI agent 和大模型的区别在于一定的自主判断能力。AI agent 的核心是实现自动化的运营。根据外界的条件，自己做出一定的自主判断，实现自我的运营，自己创建 prompt 实现目标。而大模型与人类之间的交互基于用户提供的 prompt 实现。AI agent 的效果和质量由底层大模型的能力决定，大模型的商业化应用通过 AI agent 实现。

AI agent 模仿人类决策的“PPA”流程，可以归纳为三个步骤的循环：感知 (Perception)、规划(Planning)和行动(Action)。AI agent 感知环境再自主采取行动以实现目标，并可以通过学习或获取知识来提高其性能。完整的 AI agent 与环境充分交互，基于对这个世界的全部感知，推导出其隐藏的状态，并结合记忆和对世界的知识理解，进而做出计划、决策和行动；而行动又会反作用于环境，提供新的反馈，结合对反馈的观察，继而再做决策，循环往复。

AI agent 是 AI 应用的下一个方向，是连接大模型与场景间价值的桥梁。庞大且复杂的通用大模型在面对特定场景时，不能简单快捷地自动完成任务，需要大量人为干预。目前调用大模型时仍存在许多问题，如幻觉、上下文容量限制、能力固化、难以完成复杂任务等，无法直接通向 AGI 和商业化。AI agent 基于已有的大模型的能力边界，消除人与 AI 系统的大量繁琐交互，把价值传递到更多的场景，成为实现 AI 价值落地到细分领域的未来方向。OpenAI 创始团队成员、特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 表示，AI agents 是 OpenAI 关注的下一个重点发展方向。OpenAI 在 2023 年 8 月，宣布首笔公开收购，收购美国纽约初创公司 Global Illumination，探索 AI agent 在沙盒游戏里的应用。 2023 年 6 月以来，AI agent 产品密集上线，开始初步商业化。2023 年 4 月推出的 AutoGPT 是 AI agent 的雏形，AutoGPT 可拆解任务并分步执行，直到完成项目，无需连续输入 prompt 提示词。谷歌 Deepmind 推出 Robotic agent，利用机械臂自动执行各种工作；哥伦比亚大学公布了可用于完成科研任务的 GPT Researcher；亚马逊推出了 Amazon Bedrock Agents，可以自动分解企业 AI 应用开发任务；AI 独角兽 Inflection 正在开发私人 AI 助理，可以帮助用户完成订酒店等私人任务。目前 AI agent 产品在行业的商业化落地尚未完全成熟。由于 AI agent 对环境反馈的依赖性较强，AI agent 适配于数字化程度较高、需求高度类似的垂直领域行业，如外贸电商平台。基于大量数据和规模效应，外贸企业可以通过 AI 进一步提升引流效率与订单转化率。由于 AI agent 尚处于早期阶段，不能实现全行业通用，未来几年将形成一个长尾的供应商结构和分散的市场格局。

1.2. 数字员工市场空间广阔，初步落地应用场景

数字员工的核心优势在于：提高生产效率、降低运营成本、增加用户体验。（1）提高生产效率：提升跨部门沟通效率与实现流程清晰顺畅，整合分散的工作流程，提高工作效率；（2）降低运营成本：将员工从重复性劳动中解放出来，提高管理效率，降低人力成本，大幅降低人工失误损失。根据麦肯锡分析，数字员工的成本与自然员工相比，每年将能够减少约 81%；（3）增加用户体验：解绑时效性工作，缩短员工加班时长，并以更符合用户需求的高效应答方式实现智能化、人性化服务，提高用户满意度。

数字员工尤其适合三类工作场景：重复度高且增长空间有限（不想干）、交互性强且直接影响用户体验（不好干）、准确性要求高且具高危性（干不好）。在这些场景中，由于工作特点和人的精力限制，员工无法持续有效地完成工作，企业投入大量人力资源成本解决繁琐重复的问题，数字员工结合新型技术可以有效克服用工场景的核心痛点。在这些场景中，电商行业的数字化劳动力技术应用场景最多，目前 AI 技术的能力边界已经涵盖文字自动识别、图文文本审核、客户应答等多种场景。麦肯锡的分析表明，企业若持续将数字化劳动力作为新的用工方式，有望在 1-3 年内将中、后台生产力提升 40%-50%，员工离职率降低 30%，并节省 10%-20%的人工成本。

数字员工预计在 2030 年将创造约 1.73 万亿元的价值蓝海，未来 8 年内将实现 1.6 万亿的经济增值空间，CAGR 达到 37.3%。其中，在交互应用和企业流程优化方面数字员工能够带来更大的增值效益。AIGC 能够提升数字员工交互水平，实现类人化的交流，而随着数据持续的训练，在企业内部业务流程方面也能够真正实现人力替代。对于中国而言，RPA 中国数据显示，未来 5 年的中国 RPA（机器人流程自动化，即数字化劳动力的概念）渗透率拥有较大提升空间，贡献 RPA 市场持续增长的动力，中国 RPA 市场规模增速较快，预计 2026 年达到 150 亿元。

2. 中国制造网：打造外贸企业数智员工 AI 麦可，拓展全外贸场景

2.1. AI 麦可 3.0 版本迭代完成，自动化数智员工赋能平台业务

AIGC 全方位赋能中国制造网，打造外贸场景下专属 AI 数智员工麦可。公司和 Open AI 接口对接之后，在 5 月 15 日集成发布 AI 麦可，依托中国制造网 20 余年的数字化外贸推广经验，结合 AI 技术在外贸营销领域的多场景运营模式，为出海企业提供智能化、自动化的解决方案，提升运营效率和数字竞争力。2.0 版本的 AI 麦可的主要产品功能包括信息发布、搜索产品优化、商机跟进、语音解析探索等。在 7 月 26 日发布的 AI 麦可更新版本中，较此前版本产品新推出了图片合成、营销计划生成、行业情报、智能拓客、 24h 智能客服等功能，帮助企业在设计、营销、客服领域降本提效，提升成交效率。

9 月 4 日公司发布的 3.0 版本进一步迭代，形成了完整的产品路线图。在卖家侧，麦可明确升级为自动化工作流数字员工，在 2.0 基础上打造数字仪表盘，实现了功能的自动化、批量化处理，操作人员仅需一键优化就能解决重复性的繁杂痛点，大大提升了工作效率，形成了相对成熟的企业智能私域大脑。在买家侧，买家 APP 致力于打造 AI 助手，重点涵盖智能客服、AI 导购、AI 助手三大功能，成为开拓买家侧收费渠道的强效工具。

AI 麦可的收费方案和客户数量：当前 AI 麦可的收费逻辑是向用户推出标准化套餐的月包/半年包/年包，收费分别为 1980 元/月、5980 元/半年、9980 元/年；以及额外的加油包和体验包。服务期内每天可消耗 200 电量，需要说明的是，除图片合成、生成买家行为画像、智能拓客等功能外，其余功能均为使用 1 次消耗 1 个电量。截至今年 8 月使用 AI 麦可的客户累计达到 2000 多名，其中有 20%-30%是新收费会员，按照 2023H1 中国制造网 2.44 万名收费会员数来计算，当前 AI 麦可的客户渗透率为 10%左右。为了加快年底 AI 产品客户 50%的渗透目标，公司计划开放部分功能免费从而使用更多数据训练垂类模型，我们认为 B 端产品只有在效果稳定输出后才能够形成稳定的长期付费模式。

AI 产品的最终章将形成全外贸链路的解决方案，打开收入新增量，有望提升 ARPU 值。当前 AI 麦可主要服务于中国制造网平台内的供应商客户，为平台内付费会员提供 AI 自动化服务。但公司早已在中国制造网服务的基础上，进一步形成了以领动建站、孚盟 CRM、企业培训为主的“X 业务”和以交易、收款、物流等服务为主的“链路生态业务”的一站式全链路综合贸易服务体系。在这个链路生态中，公司能够将形成的 AI 解决方案嵌入生态伙伴后台，同时赋能生态上的客户群；而生态伙伴就不再需要去进行额外的大模型对接训练。公司将底层能力赋能外贸场景，使得客户应用更多元化，同时增加训练数据集进一步提升垂类模型精确度。

随着 AI 发展逐渐转入下半场，垂直场景应用是 AI 能否直接释放商业化变现能力的终局战场。从 B 端应用来看，公司 AI 麦可产品能够满足：（1）高标准化业务流程场景，AI 能够针对标准化的工作流程直观进行降本增效。焦点科技主要面向中小型 B 端用户，该类客户高度重视降本增效下的成本节约，同时其标准化的工业流水场景易被 AI 应用。（2）数据丰富，进一步迭代垂类模型优化使用效果。中国制造网平台上除 2.5 万付费会员外，还有近 20 万活跃用户以及“X 业务生态圈”，数据丰富且容易标注，未来预计会有更大的训练和增长空间。（3）开拓新的业务模式增量。过去焦点科技的业务来自于广告流量，而 AI 赋能后将有人力资源上的预算新增量。人力成本的变化给企业带来的降本增效效果很容易衡量，麦可 3.0 打造的数字员工降低了外贸企业的开店门槛。原来不论是老外贸人还是外贸新手都需要一定的专业外贸人员供给，同时需要自定义策略导入新用户。而 AI 麦可的作用就是替代部分的员工，解决重复性劳动问题，并且使用仪表盘规划外贸环节。从营销预算切入人力资源预算，这部分的业务增量能够提供公司更高的估值。（4）平台闭环场景，随后逐步渗透生态圈。其他的 AI 产品企业有的用户不在平台中，公司需要向外获取用户。而中国制造网本身是一个闭环平台，用户都在平台上。同时能够进一步向生态圈外延伸，获取平台外、生态内的新增量用户。

2.2. 从营销预算到人力资源预算，AI 麦可商业空间测算

2.2.1. 中短期空间测算：卖家侧存量用户收费，买家侧商业变现落地

在中国制造网平台付费用户数稳步增长的背景下，从短期和中期的视角出发，分别测算乐观、中性和悲观情景下 AI 麦可未来的商业空间规模。

情景假设 1：短期来看，AI 麦可贡献的收入还是以当前收费为标准，目前年包收费 9980 元，假设悲观情景下收费维持 0.998 万元/年，中性情景下收费 1.5 万元/年，乐观情景下收费 2 万元/年。长期来看，假设 AI 麦可在不同情景下分别可以替代 2/3/4 名外贸企业的基础员工。根据《2023 年跨境电商职场现状调研报告》，65.4%的跨境电商从业者都是从事跨境电商运营岗，美工、客服等通用岗位占比 8.3%，其中 44%的从业者薪资在 5k-10k。按照平均薪资 7k 左右进行计算，替代 2/3/4 名外贸企业的基础员工，每年可以为企业节省 16.8/25.2/33.6 万的人力成本。我们假设企业愿意支付其中的 30%作为 AI 麦可的采购费用。

情景假设 2：截至今年 8 月，使用 AI 麦可的客户数量为 2000 多名，2023 年上半年中国制造网英文站注册收费会员数量为 2.44 万名，当前 AI 麦可的客户渗透率为 10%左右。假设未来 AI 麦可卖家侧的客户渗透率分为 10%/30%/50%/70%/90%五档。

情景假设 3：买家侧，中国制造网年活跃买家数量约 1200 万。收费模式上，虽然公司尚未开始对买家进行收费，但是 AI 麦可有望赋能买家侧，为买家提供付费增值服务，如数据服务、验货服务、采购服务等，未来可能采取类似河马生鲜、山姆的小额年费制，能增加用户粘性。参考当前山姆年费会员分为 260 元/年和 680 元/年，假设 AI 麦可买家侧的收费在悲观、中性和乐观下分别为 200 元/年、400 元/年和 600 元/年。

根据上表的测算可以看出，短期内当 AI 麦可的收费标准提高到 1.5 万/年，且完成公司定下的 50%客户渗透率目标时，AI 麦可每年可以为焦点科技创造 1.88 亿元收入。中长期来看：（1）卖家侧，如果 AI 麦可帮助外贸企业替代 3 名基础员工，客户渗透率 50%的情况下，AI 麦可潜在的商业化空间为每年 9.45 亿元，乐观情况下 20 亿元左右。（2）买家侧，如果 AI 麦可成功为买家提供付费增值服务，在年收费 400 元和约 600 万买家付费的情况下，AI 麦可为公司新创造 24 亿元收入增量。

2.2.2. 长期空间测算：切入人力资源预算，打开百亿级增量市场

AI 麦可商业空间规模测算：短期来看，商业化空间=付费会员数*客户渗透率*年收费，AI 麦可目前的收费逻辑是向用户推出标准化套餐的月包/半年包/年包，收费分别为 1980 元/月、5980 元/半年、9980 元/年；以及额外的加油包和体验包，短期内为焦点科技带来的收入取决于使用 AI 麦可产品的客户渗透率和收费是否提升。从长远的角度看：（1）AI 麦可开拓了一个新的商业模式，主业中国制造网采取 SaaS 收费的模式，主要从外贸企业的营销预算中获得份额，AI 麦可未来向外贸企业数智员工的方向迈进，可以替代一部分基础员工，获取的是企业人力资源预算。（2）买家侧，有望打开对买家收费的空间，利用 AI 麦可的能力在 APP 端打造 AI 助手，已经具备智能客服、AI 导购等功能，未来将进一步探索对买家的收费模式。整体跨境电商行业数字员工市场规模在 126-504 亿元，中性预估为 277 亿元：根据海关总署在 2023 年上半年进出口情况发布会上公布的数据，2023H1 我国有进出口实绩的外贸企业共 54.09 万家，同比增加 6.9%。随着数字员工技术进步，跨境电商门槛将进一步降低，预计未来外贸企业数量将持续增长。假设数字员工可以替代 2-4 名外贸企业的基础员工，数字员工的费用仅为传统人力成本的 15-25%，那么我国出口型外贸行业数字员工市场规模在悲观、中性和乐观下的市场空间分别为 126/277/504 亿元。

中国制造网具备先发优势，有望获得较好市场份额。相比于阿里国际站，中国制造网是最早一批接入 ChatGPT 进行垂类模型训练的厂家，早在 5 月 12 日就已经推出了 AI 麦可 1.0 版本，面向客户进行推广试用并根据客户反馈持续对产品功能进行迭代。作为具备先发优势的跨境电商龙头平台，我们预计中国制造网有望获得 15%-25%的市场份额，经过测算在中性假设下中国制造网可以从数字员工领域获得的增量天花板达到 55 亿元。中国制造网收入在 ARPU 值和付费用户数驱动下稳健提升。过去 7 年核心业务的 ARPU 值和付费用户数复合增速均保持稳健增长：2015-2022 年中国制造网注册付费用户数量不断增长，中国制造网英文站注册付费用户数量从 2015 年的 1.34 万人增至 2022 年的 2.49 万人，年均复合增速达到 9.29%；2015-2022 年中国制造网 ARPU 值维持上升趋势，年均复合增速为 5.80%。相比于会员数量和收入变化，现金回款增速更能够衡量公司实际业绩表现，2023H1 公司现金回款增速为 15%。中国制造网持续升级传统服务，联合多类型业务协同发展，不断完善外贸服务的生态链条，收入稳健增长。

3. 同类对标：从阿里国际站与 Shopify 中验证行业空间和 AI 应用逻辑

3.1. 与阿里国际站差异化竞争，有望获得更多市场份额

3.1.1. 阿里国际站规模远超竞争对手，双边网络效应更强

作为我国最大的跨境 B2B 平台，阿里巴巴国际站的收入规模是中国制造网的 15 倍左右。近五年阿里国际站业务稳步增长，2023 财年，阿里国际站取得收入 193.31 亿元，同比增长 5%，相比之下，中国制造网于 2022 年获得收入 12.38 亿元，仅为阿里国际站的 1/15。

第一，阿里国际站双边网络效应更强。阿里国际站和中国制造网作为跨境电商平台，平台参与者包括买卖双方，具备双边网络效应。对于跨境电商平台组成的双边市场，卖家增加可以增加消费者的选择多样性，而买家增加可以增加产品销量。卖家侧来看，2022 年中国制造网拥有付费供应商会员 2.5 万家，而阿里国际站为 22 万家，接近中国制造网的 9 倍。买家侧来看，使用月独立访客数量分析月活跃买家数量，阿里国际站拥有 4187 万月活跃买家，对比之下，中国制造网不到其 1/4，仅为 909 万。用户使用时长来看，阿里国际站平均访问停留时间为 6.22 分钟，而中国制造网仅为 3.90 分钟。卖家和买家数量的差距导致了阿里国际站的双边网络效应更强，受益于庞大的用户数量，买卖双方的需求均能被更好的满足。

第二，阿里国际站增值服务更加全面，精准营销、交易履约和国际物流服务上占据优势促使 ARPU 差距拉大。对比阿里国际站和中国制造网的会员权益及费用，阿里国际站的高端会员收费更高，其金品诚企收费 80,000 元/年，而中国制造网钻石会员收费仅为 59,800 元/年。高收费下阿里国际站为会员提供专属旺铺、智能橱窗、金品专区等额外展示机会，还提供了海外营销、粉丝通和明星展播购买等权益。相较之下，中国制造网的会员服务偏向基础建站，额外的展示机会以及营销服务不包含在会员服务中，需要商家另外付费。2023 财年每位付费供应商会员为阿里国际站贡献 8.79 万元，而中国制造网仅为 5.29 万元，会员与增值服务的不同导致二者之间的 ARPU 值差距越来越大。

3.1.2. 中国制造网与阿里国际站形成差异化竞争，ARPU 值提升空间大

中国制造网和阿里国际站在客户群体、运营规则、竞争环境、投入成本、行业偏向等方向形成差异化竞争。二者各具优势，价值在于为供应商获取买家客户，皆为增量，是共生共荣的关系而非此消彼长的关系，阿里国际站汇聚了全球优质的供应商和丰富的产品资源，但中国制造网凭借友好的会员使用感、机械重工业特色品类等拥有其独特的商业价值，深耕跨境 B2B 信息交流平台多年，已经培育出固定的客户群体。客户会根据预算情况、产品生产能力以及销售能力多方因素选择一家或者多家平台，较多的客户选择多平台运营，二者相辅相成，同是客户拓展全球资源的首选。

二者各有优劣，优势品类各有不同。中国制造网的优势在于 Made-in-China 网站域名知名度高，打造了外贸企业专属 AI 数字员工麦可，且主业采取 SaaS 收费模式，价格透明、操作简单；其劣势在于尚未有效整合物流、支付及营销推广资源，没有实现交易线上化。阿里国际站的优势在于流量基础和用户规模大，成熟的一站式数字外贸服务商、全球速卖通和菜鸟网络形成协同效应；其劣势在于平台通过算法分配流量，卖家众多的情况下容易被信息覆盖或者需要付出大量展位费用。从优势品类来看，中国制造网在机械工业产品、汽车配件、化学品和金属中存在优势，而阿里国际站热卖品类更偏向于日用消费品，如服饰箱包、美容护肤、手表饰品、3C 电子等。与阿里国际站对比来看，我们认为中国制造网随着用户规模和增值服务的持续改善有望进一步提高 ARPU 值空间。

3.2. AI 赋能带动跨境电商升级，从 Shopify 验证外贸生态下 AI 落地可行性

3.2.1. Shopify：率先接入 ChatGPT，启发 AI+电商深度融合

Shopify 于 2006 年成立于加拿大，是全球领先的一站式 SaaS 模式的电商服务平台，主要业务为电商卖家提供搭建网站的技术和模板，作为独立站的建站工具，提供全渠道的营销、售卖、支付、物流等服务。当前 Shopify 已覆盖全球 170 多个国家的数百万中小企业商家及知名零售品牌，集中于北美地区，在北美电商市场的市场份额为 10%。2023 年 3 月，Shopify 成为首批接入 ChatGPT 的 API 接口的应用，展开利用 AIGC 技术赋能电商平台的尝试。 Shopify 的盈利主要来自订阅服务和增值服务两个部分，2022 年订阅服务收入占比 27%，增值服务收入占比 73%：

订阅服务：为商家提供建站工具，支持产品上传在线商店，可以将客户筛选并分组，发送自动化营销邮件，提供跨境电商语言翻译等基本服务。根据提供服务的对象和标准不同，收费也在 29-2000 美元/月之前波动（按年收费），其中 Advanced Shopify 适合精细化运营的成熟电商企业，提供专业的数据报告，Shopify Plus 适用于高销量商家和大型企业，可以完全托管网站运营和营销。

增值服务：包括 Shopify 支付服务、物流服务、融资服务和 POS 移动端服务。 Shopify Payments 可以为店家提供收付款处理服务，Shopify Shipping 为商户提供第三方物流运输和订单配送服务，Shopify Capital 为合适的商家提供融资渠道， Shopify POS 为商户提供移动端销售产品和收取款项的服务。

近年来 Shopify 的 GMV 和营业收入高速增长。2022 年 Shopify 的 GMV 为 1972.6 亿美元，同比增长 12.5%，2018-2022 年 CAGR 达 48%。在交易额飞速增长的带动下，营业收入也实现快速增加。2022 年 Shopify 的营业收入为 56 亿美元，同比增长 21.4%。

Shopify 积极自建个性化生态平台，致力于打造跨境生态圈，API 接口开放也为接入 ChatGPT 建立良好基础。Shopify 围绕应用开发、主题设计、数字营销、产品规划等，打造了一个宏大的应用商店生态系统。并且通过开放 API 积极引导第三方接入，对平台进行个性化、定制化开发、设计，对如个性营销、库存管理、数据分析等功能打造差异化应用程序，扩展 Shopify 平台的功能，提供商家丰富的应用供给，有助于推动商户基础的增长。截至 2022 年底，Shopify 应用商店里有超过 10,000 款应用可供选择。合作伙伴生态系统提供了足够的产品丰富度，从而进一步加速生态系统的增长。

接入 ChatGPT 后，Shopify 上线更多 AI 功能聚焦供应商以及买家侧，不断优化用户体验。这些 AI 功能包括智能选品、智能客服（聊天机器人）、SEO（搜索引擎优化）、营销文案自动生成、数据深度挖掘等。

智能选品：可以根据用户输入的信息进行个性化对话，提供个性化推荐，改善购物体验，自动提供产品信息、产品购买链接，引导消费者完成购物过程。智能客服（聊天机器人）：通过接入 ChatGPT 的自然语言处理工具，Shopify 的智能客服有效替代人工客服问答与闲聊等工作，可以无限量、全天候地支持客户商品查询，既能帮助商家节省与客户互动时间，还大大降低了人工成本。 SEO（搜索引擎优化）：利用 ChatGPT 强大的文案生成能力和图像识别能力，改进商品的标题、图像标签和个性化描述，帮助商家筛选出能获得更高搜索量的关键词，提高产品在平台内的点击率和转化率。营销文案自动生成：自动生成广告文案，根据浏览和购物历史记录定制营销方案，生成个性化的促销邮件、售后回复邮件和营销推广文案，提高营销效率。数据深度挖掘：通过 ChatGPT 对商品标签体系数据进行训练和丰富，解析产品评论数据，帮助商家针对性的优化产品以及进行更加精准的广告投放。

除接入 ChatGPT 外，Shopify 也在 AI 方面进行了多种尝试，将 AI 打造为业务创造的强大数字员工释放创造力，提高生产力。（1）文本生成工具 Shopify Magic：Shopify 在 7 月的 Editions 活动上正式发布，基于 Shopify 自身数据结合 ChatGPT，功能将贯穿整个产品线，能够根据提供的关键词快速生成内容，如产品描述、简单商家回复、电子邮件主题、在线商店产品标题等。（2）第三方 AI 产品：7-8 月份 Shopify 也引入了 Code Yellow 以及 Answer Bot 等工具赋能客服高效解决问题。此外，在 Shopify 的应用生态平台上，也已经有第三方开发者发布 AI 类的应用程序，比如已上线的文本生成工具“ChatGPT Product Description AI”、AI 广告图片视频生成产品“CreatorKit”等。（3）电商数字员工 Sidekick：专属于 Shopify 的对话式人工智能 Sidekick，可以根据季节及历史销售数据等因素给出合适建议、解答销售下降原因等问题；能够协助商家完成多项业务，如分析营销数据、产品研究、页面设计等等；完成指定的待办事项例如创建显示商家最畅销产品的报告或引导商家完成电子邮件活动编写教程等行为。Sidekick 将作为 Shopify 及商家的数字员工，有效帮助缩短回复时间，减少重复性劳动，降低人工成本。

3.2.2. 从 Shopify 验证 AI 全链路赋能跨境电商平台，进一步延伸至外贸全场景的可行性

从 Shopify 路径判断 AI+电商的发展前景，我们认为跨境电商平台能够和 AI 完美兼容，并能够向外延伸至全外贸领域打造更多的应用场景。AI 麦可的功能路径与 Shopify 趋同，跨境电商场景落地逻辑得到验证。对比 Sidekick 与 AI 麦可 3.0，二者在卖家侧功能具有相似性，同样主打数字员工概念，这意味着 AI 麦可在跨境电商场景下的应用落地和下一阶段打造外贸场景的应用集群已得到海外大厂的充分验证。对比 Sidekick 超级数字员工，AI 麦可 3.0 具备先发优势、买家侧应用、批量自动化三大优势。（1）先发优势：Sidekick 目前只展示了模型 demo 即将发布，而麦可 3.0 已实际在客户侧得到使用；（2）买家侧应用：尽管 Shopify 在买家 APP 中的 AI BOT 接入 ChatGPT 实现智能推荐，但 AI 麦可能同时在卖家和买家侧开展功能应用；（3）批量自动化：麦可 3.0 拥有数字仪表盘，能实现所有的 AI 功能一键的批量化工作，为客户实现跃进式降本增效。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）