AI自动化运营破解跨境电商人力成本痛点，跃算智能团队寻求天使轮融资
在跨境电商行业进入精细化运营阶段后，人力成本高企与运营复杂度上升，正成为制约卖家持续扩张的重要因素。以亚马逊为代表的平台运营涉及广告投放、库存管理、价格调整、补货判断等多个高频决策环节，卖家往往需要配置较大的人工运营团队，才能维持多店铺、多SKU的日常运转。
在实际运营过程中，这类决策具有高度重复性与规则性，但仍依赖人工经验判断与执行。一方面，人工难以做到全天候、实时响应；另一方面，随着业务规模扩大，运营团队的人效提升空间有限，导致“靠堆人力维持增长”的模式逐渐接近上限。
在这一背景下，跃算智能团队开始尝试通过AI自动化系统，替代跨境电商运营中部分标准化决策与执行流程，以降低人力依赖并提升运营稳定性。
从“辅助工具”到“自动执行”，构建可落地的AI运营闭环
与当前主流跨境ERP工具以数据整合和流程管理为核心不同，跃算智能团队在项目设计之初即将目标指向“可执行性”。团队认为，仅提供数据看板和分析建议，无法从根本上解决人工依赖问题，真正的突破在于让系统在明确边界内直接参与运营动作。
项目发起人郎晓宇具备多年跨境电商一线运营经验，曾长期参与多账号、多广告账户的实际运营管理。在实践中，其发现现有工具虽然能提升信息处理效率，但在关键运营决策上仍高度依赖人工判断，且难以形成可复制的规模化能力。这一问题在业务体量扩大后尤为明显。
基于上述判断，跃算智能团队将产品定位为“执行导向型AI运营系统”，尝试构建“监测—分析—决策—执行”的闭环逻辑。项目聚焦广告、库存、定价等标准化程度较高、决策频率较高的运营场景，计划通过算法模型与规则体系结合，在限定权限和风险控制条件下，由系统直接完成部分运营操作。
从技术路径上看，项目设想通过对接电商平台开放API接口，获取销售、广告、库存等核心数据，由算法模型完成分析与判断，并将结果反馈至执行层。同时，系统将引入分级授权与人工兜底机制，不同风险等级的操作需匹配不同确认方式，以平衡自动化效率与业务安全性。
目前，该项目仍处于早期阶段，相关能力主要集中在系统架构设计与原型级验证，尚未进入规模化商用。
复合背景团队推动项目落地，聚焦早期验证与技术突破
在团队构成上，跃算智能团队强调“技术、产品与业务深度结合”。核心成员来自人工智能研究、互联网产品架构以及跨境电商实战领域，具备从底层算法设计到实际业务落地的复合背景。
团队中包括来自重点高校与科研机构的人工智能方向研究人员，长期从事机器学习与数据建模相关研究；同时也吸纳了具有互联网大厂产品与系统架构经验的成员，负责整体技术框架与工程实现。此外，团队还引入具备多年跨境电商实操与管理经验的行业人士，参与场景拆解与规则建模，确保产品设计与真实业务高度贴合。
这种“技术理解业务、业务反推技术”的协作方式，是跃算智能团队在早期阶段重点强调的工作方法。团队希望在有限资源条件下，优先验证AI自动执行跨境运营决策的可行性，而非追求功能堆叠或快速扩张。
在商业模式方面，项目计划采用SaaS订阅制作为主要收费方式，面向具备一定业务规模、对人力成本和运营稳定性较为敏感的跨境卖家。短期内，团队将重点完成核心场景的MVP验证，并通过小范围内测不断修正模型与执行边界。
目前，跃算智能团队正寻求天使轮融资，计划融资金额约300万元人民币，资金将主要用于核心技术研发、系统原型迭代以及后续MVP阶段的测试与验证工作。团队表示，当前阶段的核心目标是验证方向正确性，而非追求短期规模增长。
