場景描述

TVCMALL是一家以 “貨通天下，品質生活” 為使命的平台型公司，為全球客戶提供一站式批發解決方案，同時為中國品牌和產品出海提供線上批發渠道。作為一個麵向海外市場的電商平台，商品頁麵本地化翻譯是提升客戶體驗和拓展國際市場的重要環節，也為TVCMALL帶來了一係列挑戰：

1.依賴傳統翻譯和專業人工校正，導致商品上新速度慢且人力成本高昂；2.傳統翻譯服務常常是直譯，內容生硬，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，甚至出現漏翻的情況，給客戶留下了不專業的印象，需要人工二次校對才能上線，且TVCMALL采用的傳統翻譯或部分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於多個渠道，包括供應商、開發人員及國內批發商等平台，導致這些原始資料格式不統一且標準化程度低，這為信息提取和內容開發帶來了巨大挑戰。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.優化多語言商品翻譯流程：TVCMALL基於Amazon Bedrock調用Anthropic Claude 3.5與Amazon Nova係列大模型，實現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水準，無需二次人工校對。在研發過程中，亞馬遜雲科技團隊協助解決LLM幻覺問題、優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、術語適配性與係統集成穩定性。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，每月節省數千美元，並減少所需Amazon EC2實例數量。

2.提升商品信息聚合與內容生成效率：在多模態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並匯總關鍵信息，生成標準化網頁內容。運營人員僅需簡單檢查，即可快速生成中英文商品介紹，並通過翻譯工具轉化為當地語種，加快商品上線速度。

3.應用多模態 AI 優化圖片內容處理：TVCMALL計劃利用Amazon Nova進行商品圖片的紋理優化、素材重繪與宣傳語添加，減少摳圖等重複勞動。在每周數百款商品、上千張圖片的製作任務中，AI處理顯著節省了美工時間，提升了內容生成效率，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個月內完成AI智能商品翻譯方案的開發、測試與上線，借助Amazon Bedrock模型持續優化翻譯質量，顯著提升客戶體驗並加快商品上市速度。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.多語言體驗優化，提升客戶滿意度：基於Amazon Bedrock調用的係列模型為全球用戶提供自然、精準的多語言網頁內容，產品描述、規格說明等信息完全符合當地消費者閱讀習慣，幫助客戶快速獲取所需信息，增強購物體驗與滿意度。

3.節省翻譯成本40%，提升內容生產效率：不再依賴專職的小語種翻譯人員或對傳統機器翻譯結果進行人工校對，整體節省40%翻譯開支；AI自動從圖片、文檔等多模態數據提取並標準化商品信息，減少人工幹預，顯著提升運營與內容生成效率，為團隊釋放更多資源投入高價值工作。