跨境電商中的語言障礙與智能翻譯解決方案

在全球化的2025年，跨境電商業(yè)務已遍布全球。然而，語言障礙卻成為了跨境電商發(fā)展中亟待解決的問題。阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室智能翻譯解決方案方向負責人施楊斌指出，許多賣家在與買家交流時，難以準確理解對方的意圖。

在【風口星網111大會】上，施楊斌向跨境電商賣家全方位展示了智能翻譯在AI場景中的應用，以及其所面臨的技術挑戰(zhàn)和亮點，旨在幫助賣家打破語言溝通的壁壘。

智能翻譯特定的AI場景在跨境電商領域的具體應用

1、跨境電商業(yè)務語言復雜性

（圖/施楊斌演講PPT截圖）

施楊斌表示，語言問題是跨境電商領域的一大難題。如PPT截圖所示，18個主要跨境電商國家分布在不同地區(qū)，而賣家可視為不同的原發(fā)商品，涵蓋了英文、俄語、西語等多種語言的商品。這些賣家將商品銷售給左邊18個不同國家的買家，同時，下方還涉及包括阿里內部以及物流、支付、營銷領域內的其他電商平臺。不同的領域需要不同的語言，足見跨境電商語言業(yè)務的復雜性。

2、智能翻譯在跨境電商全鏈路的應用

（圖/施楊斌演講PPT截圖）

（1）賣家開展跨境業(yè)務時，需要使用多語言的本地化網站或APP，這涉及到網站文案的多元化、國際化標準掃描、本地化測試以及網規(guī)、網站信息的本地化。

（2）當賣家擁有本地化站點后，需要為APP或網站進行引流拉新，這就涉及到引流詞的多元化、引流標題商品的多元化、多元創(chuàng)意文案以及多元的類目。

（3）賣家將用戶引流到自己的網站后，需要思考如何提高到站的修復轉化率，這涉及到多元的搜索、多元的類目等。

（4）當用戶成功找到自己想要購買的商品時，需要考慮如何提高用戶的購買轉化率，如上圖D到O的轉化率，這就需要實現商品所有詳情信息的多元化，包括標題、評論以及UGC的內容。

（5）最后，用戶下單成功后還涉及物流支付環(huán)節(jié)，包括支付物流以及關檢務過程中問題的解決。當貨物送達買家手中，賣家需要考慮如何提高留存復購率，這包括多元實時溝通和智能客服等。

針對以上每一個步驟，施楊斌從到站搜索和留存復購方面為賣家進行了具體的案例分析。

（1）多元的搜索。搜索是大部分流量的入口，首先要解決的是報關問題。以一個俄羅斯人在本地電商平臺搜索商品為例，其輸入為俄語，但大部分搜索引擎底層技術基于英語做索引。如何讓輸入俄語后頁面能展示出他想要的商品信息，這便是解決商品報關的關鍵。具體做法包括：對關鍵詞進行語種識別、智能糾錯并翻譯成英文，通過搜索引擎檢索，展示買家所需商品。

其次，要進行展示的優(yōu)化。以淘寶場景為例，賣家為提高搜索透出率，會使用很多重疊詞和修飾詞。當賣家進行跨境貿易時，將中文商品直接翻譯成英文或俄語，商品標題會變得很長，以致于搜索展示頁只能看到前面幾個單詞，導致本地買家難以理解標題含義。通過展示優(yōu)化，搜索頁面會根據不同地區(qū)消費者的習慣進行智能標題改寫，將長標題改為短標題，然后再進行機器翻譯。最終呈現的是品牌+兩三個修飾詞+品類詞，使標題更加清晰明了。

（2）搜索轉化率。通過用戶的行為來反哺兩個智能算法：一是通過搜索詞的優(yōu)化，比如某些高流量的搜索詞，搜索結果對用戶的點擊、CTR轉化率很高。賣家可以將這些詞篩選出來，人工輔助找出這些詞存在的問題，再反饋給機器翻譯；二是通過不斷的業(yè)務指標驅動的算法優(yōu)化路徑來提升翻譯和標題改寫算法，最終使結果向業(yè)務指標提升的方向靠攏。

搭建電商領域機器翻譯引擎的挑戰(zhàn)和技術亮點

1、電商場景機器系統(tǒng)的挑戰(zhàn)

? 翻譯質量方面，電商場景對翻譯結果的可讀性要求較高，相關領域關鍵信息翻譯的準確性至關重要，同時需要靈活的干預機制，特別是電商的關鍵術語、商品的品名、數字和商品的型號、規(guī)格等，翻譯的準確度要求極高。

? 服務要求上，電商平臺對整體服務的穩(wěn)定性和多區(qū)域的覆蓋能力要求很高，同時需要具備高響應程度，用戶不可能在商品詳情頁渲染時等待過長時間，甚至半分鐘都難以忍受。

? 快速迭代方面，由于跨境電商業(yè)務的迅速發(fā)展，針對更多國家的市場拓展和更多語言翻譯的需求，賣家對速度的要求非常迫切，因此需要具備快速迭代的能力。

2、電商翻譯系統(tǒng)的技術亮點

為了應對上述三個挑戰(zhàn)，阿里翻譯團隊從模型、數據、工程三方面著手。

在模型方面，采用機器翻譯多模型翻譯的方案，將不同的模型應用于各自擅長的領域。例如，神經網絡翻譯機器擅長文本和口語化的翻譯，可應用于商品翻譯、評論和溝通場景；統(tǒng)計機器翻譯適用于短文本，如標題搜索和屬性等場景；規(guī)則翻譯主要用于數字、日期、單位地址和菜單等的翻譯；翻譯記憶則是先通過人工翻譯的記憶庫進行精準匹配。

賣家可以結合業(yè)務指標數據對頭部商品進行翻譯質量自動評估，若發(fā)現翻譯質量不達標，能夠更有針對性地對頭部商品質量進行優(yōu)化，以實現業(yè)務指標的提升。

在數據方面，數據的優(yōu)勢在于其是人工智能的基礎，數據的規(guī)模和質量直接影響模型的智能程度。

在工程方面，分布式訓練能夠加快整體模型訓練的速度，并行計算和性能優(yōu)化可以提升整體的存儲量和響應時間。

（文/風口星網 吳桂真）