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TVCMALL是一家以“货通天下，品质生活”为使命的平台型公司，为全球客户提供一站式批发解决方案，同时为中国品牌和产品出海提供线上批发渠道。作为一个面向海外市场的电商平台，商品页面本地化翻译是提升客户体验和拓展国际市场的重要环节，也为TVCMALL带来了一系列挑战：
解决方案
1.优化多语言商品翻译流程：TVCMALL基于AmazonBedrock调用AnthropicClaude3.5与AmazonNova系列大模型，实现增量商品的实时翻译与上百万条存量商品信息的批量翻译，全流程自动化且翻译质量达到专业水准，无需二次人工校对。在研发过程中，亚马逊云科技团队协助解决LLM幻觉问题、优化电商场景化提示词、确保结构化JSON输出，提升了翻译准确性、术语适配性与系统集成稳定性。通过替换原有方案，实时翻译成本降至原来的1/3，批量离线翻译成本降至1/6，每月节省数千美元，并减少所需AmazonEC2实例数量。
2.提升商品信息聚合与内容生成效率：在多模态商品信息聚合和商品Listing场景中，TVCMALL通过AmazonBedrock高性能基础模型，从PDF、Word、TXT、扫描件、表格、图片、语音记录等多种来源自动提取并汇总关键信息，生成标准化网页内容。运营人员仅需简单检查，即可快速生成中英文商品介绍，并通过翻译工具转化为当地语种，加快商品上线速度。
3.应用多模态AI优化图片内容处理：TVCMALL计划利用AmazonNova进行商品图片的纹理优化、素材重绘与宣传语添加，减少抠图等重复劳动。在每周数百款商品、上千张图片的制作任务中，AI处理显著节省了美工时间，提升了内容生成效率，使团队能将更多精力投入到客户服务等高价值工作中。
成效
1.1个月上线，翻译与上架效率双提升：TVCMALL在1个月内完成AI智能商品翻译方案的开发、测试与上线，借助AmazonBedrock模型持续优化翻译质量，显著提升客户体验并加快商品上市速度。商品上新周期由每周一次缩短至1-2天，上架效率提升30%。
2.多语言体验优化，提升客户满意度：基于AmazonBedrock调用的系列模型为全球用户提供自然、精准的多语言网页内容，产品描述、规格说明等信息完全符合当地消费者阅读习惯，帮助客户快速获取所需信息，增强购物体验与满意度。
3.节省翻译成本40%，提升内容生产效率：不再依赖专职的小语种翻译人员或对传统机器翻译结果进行人工校对，整体节省40%翻译开支；AI自动从图片、文档等多模态数据提取并标准化商品信息，减少人工干预配资查股网，显著提升运营与内容生成效率，为团队释放更多资源投入高价值工作。
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