1. 引言
在经济全球化和数字技术飞速发展的双重驱动下，跨境电商已成为全球贸易增长的重要引擎。近年来，其市场规模持续扩大，交易模式日益复杂，竞争格局也愈发激烈。为推动外贸转型升级、培育竞争新优势，中国政府将发展跨境电商置于战略高度，通过设立“跨境电子商务综合试验区”等制度创新举措，持续释放政策红利，为行业发展提供了有力支持(刘珊等，2025) [1]。与此同时，以人工智能为代表的通用目的技术正加速渗透并重塑各行各业的商业模式与运营实践。生成式人工智能(AIGC)的技术浪潮，标志着AI已从辅助工具演变为能够驱动“效率革命”的核心生产力(牛建国，夏飞龙，2023) [2]，其在电子商务领域的赋能效应尤为凸显。
AI在跨境电商中的应用，已远超简单的工具层面，它正成为企业实现全面业务模式转型的关键驱动力。这种转型并非零散的功能改进，而是涉及价值主张、价值创造、价值交付和价值获取等核心业务要素的根本性变革。例如，AIGC技术彻底改变了内容生产方式，通过自动生成营销文案、创建3D商品模型与虚拟消费场景，极大地降低了跨境交易中的信息摩擦与边际成本(牛建国，夏飞龙，2023) [2]。这种深层次的赋能，驱动了从生产、管理到营销的全流程再造，并催生出更敏捷、更智能的新型商业模式。因此，深入研究AI对跨境电商的影响，不仅能够弥补现有研究在数字技术如何具体影响和重塑商业模式要素方面的不足，更对企业如何利用AI构建动态能力、在激烈的国际竞争中获得并维持竞争优势具有重要的实践指导价值(孟涛等，2022) [3]。
2. 文献综述与理论基础
2.1. 跨境电商与人工智能发展现状
当前围绕人工智能与跨境电商的研究大致可以归纳为以下两个主要方向。
第一类研究聚焦于AI的工具性与功能性应用。大量文献探讨了AI技术在特定业务环节的赋能效应，例如，在营销领域，研究集中于个性化推荐算法、智能客服机器人对用户体验和转化率的提升(牛建国，夏飞龙，2023) [2]；在物流与供应链环节，则关注AI如何通过需求预测、路径规划等优化运营效率(刘军，姚雅婷，2025) [4]。这类研究的贡献在于清晰揭示了AI的技术价值，但其视角多局限于“工具效率”层面，较少从企业整体战略和能力建设的高度，系统性地探讨这些单点技术应用如何整合成企业的持久竞争优势。
第二类研究侧重于宏观层面的模式分析与路径探讨。学者们多从产业经济学视角出发，分析跨境电商的发展阶段、新业态的演进趋势，并探讨AIGC等技术如何驱动行业高质量发展(赵崤含等，2022) [5]、促进新质生产力形成(刘珊等，2025) [1]。这类研究为理解行业发展提供了宏大叙事与政策洞见，但其分析单元多为产业或区域，对企业作为能动主体，如何内化和利用AI以实现战略转型的微观机理，着墨相对有限。
2.2. 动态能力理论
2.2.1. 理论起源与核心概念
动态能力理论(Dynamic Capabilities Theory, DCT)是战略管理领域为解释企业如何在快速变化的环境中获得并维持竞争优势而提出的核心理论框架(孟韬等，2019) [6]。该理论的出现，是对强调企业内部静态资源重要性的资源基础观(Resource-Based View, RBV)的超越和补充。RBV认为企业竞争优势来源于其拥有和控制的有价值、稀有、不可模仿的资源，但在技术飞速迭代、市场需求高度不确定的数字经济时代，仅拥有静态资源已不足以确保长期生存与发展(姜南，韩琦，2024) [7]。动态能力理论正是在此背景下应运而生，它将研究焦点从“拥有资源”转向“构建和重构资源”的能力。
Teece、Pisano和Shuen (1997)在其开创性研究中，将动态能力定义为“企业为了响应快速变化的环境，整合、构建和重构其内外部资源与能力的能力。”[8]这一定义强调，企业的竞争优势不仅取决于其资源禀赋，更取决于其战略敏捷性，即不断更新和调整资源配置以适应环境变化的能力。后续研究进一步深化了这一概念，认为动态能力是企业有目的地创造、扩展或修正其运营能力的过程，是企业在面对市场机遇时，能够迅速有效地获取、配置和整合内外部资源，从而实现资源优化配置的全面流程(张闯等，2025) [9]。
为深入揭示动态能力的内在运作机理，Teece (2007)提出了其著名的“微观基础”(Micro Foundations)概念，并构建了一个包含感知、抓住与重构三个核心要素的分析框架，这一框架将动态能力视为一个完整的战略流程[10]。首先是感知(Sensing)能力，即企业主动扫描、搜寻和评估外部环境变化，从而识别新兴市场机会与潜在技术威胁的能力。在有效感知机遇之后，企业必须进一步采取行动将其转化为实际价值，这便需要发挥抓住(Seizing)能力。该能力主要涉及企业调动内外部资源，通过精准的投资决策和创新的商业模式设计，来捕获已识别机会的价值。然而，为了使新获取的优势得以持续，企业还必须具备与之相匹配的组织形态，也就是重构/转型(Reconfiguring/Transforming)能力，指的是企业为了适应新的战略方向，而持续更新、整合甚至再造其资产基础、组织架构和业务流程的本领，其核心在于克服组织惯性，实现企业与外部环境的动态对齐。这三个环节环环相扣、相互依存，共同构成了企业实现战略更新和维持长期竞争力的动态过程。
2.2.2. 动态能力理论在数字转型中的应用
动态能力理论为理解组织如何在复杂和不确定的环境中适应与发展提供了强大的分析框架，尤其适用于数字经济时代的转型背景。数字化转型本身就是一场深刻的变革，它要求企业克服组织惯性，持续重构其流程和资源，这与动态能力理论的核心思想高度契合(高会生，王成敏，2020) [11]。因此，该理论为分析企业如何应对由数字技术(如AI、大数据)驱动的战略挑战和机遇提供了坚实的概念基础。
在AI赋能跨境电商的背景下，动态能力理论不仅用于描述AI的功能，更提供了一个强大的理论机制，解释了AI如何能够转化为企业的战略优势。AI技术本身既是企业需要“感知”和“抓住”的外部机遇，也是企业用于“重构”其内部运营与价值链的强大工具。例如，企业利用AI驱动的需求预测体现了其感知能力；基于AI分析快速实施新的营销活动则是一种把握行为；而将AI系统性地整合到各业务部门以实现流程自动化和组织优化，则反映了重构能力。这一理论视角将分析从AI的技术功能层面提升至企业如何通过学习、整合与变革来构建和维持竞争优势的战略层面，从而深刻揭示了AI赋能的内在机理。
2.3. 相关理论的补充与排除
在将动态能力理论确立为本文的核心分析框架之前，首先对其他相关理论进行审慎的评估，以明晰本文的理论边界。其中，技术接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)及其扩展理论，在解释个体用户为何接纳新技术方面具有重要价值，它通过感知有用性与感知易用性来预测用户的采纳意图。尽管企业内部员工对AI工具的接受程度无疑是其成功实施的关键一环，但本文的焦点并非个体层面的技术采纳行为，而是AI对企业整体业务模式与组织能力的战略性影响。因此，TAM可以作为理解内部推广挑战的辅助视角，但并非本文的主要理论框架。
此外，创新扩散理论(Diffusion of Innovations, DOI)则侧重于解释一项创新(如AI技术)如何在社会系统中传播及其影响因素。该理论能够有效地阐释AI在整个跨境电商行业内的普及速度与采纳模式，为本文提供了宏观背景。但是DOI理论的重点在于“扩散”这一过程，相对较少关注企业在采纳创新后，如何能动地、战略性地利用该创新来重塑自身的核心能力与竞争地位。相较之下，动态能力理论的核心恰恰在于解释企业如何主动整合、构建并重构其资源与流程，以适应乃至塑造外部环境。鉴于本研究旨在深入剖析企业如何战略性地运用AI以应对全球商业环境的动态变化，动态能力理论显然提供了更为契合、更具解释力的分析视角。
3. 人工智能赋能跨境电商的维度分析
本章将基于动态能力理论，深入分析人工智能在跨境电商物流升级、营销推广进步、供应链优化以及智能支付与风控四个维度的具体影响，并阐述企业为有效利用人工智能所需要具备的动态能力(见图1)。
Figure 1. A dynamic capability theoretical model for AI empowerment in cross-border e-commerce
图1. 人工智能赋能跨境电商的动态能力理论模型
3.1. 物流升级
在跨境电商领域，复杂且高成本的物流体系是企业面临的核心挑战之一，而人工智能的介入，正通过系统性地提升企业的动态能力，为应对这一挑战提供了革命性的解决方案。
人工智能的应用，首先极大地增强了企业的感知能力。借助机器学习模型，企业能够整合并分析历史销售、宏观经济乃至社交媒体趋势等多源数据，实现对市场需求的高精度预测。同时，通过融合物联网(IoT)与GPS等技术，企业能够获得端到端的供应链实时可见性，从而敏锐地洞察到运输途中的潜在延误或仓储环节的异常状况。这种由数据驱动的敏锐感知，继而赋予了企业更强的抓住机遇的能力。一旦感知到潜在的市场需求高峰，企业便能迅速调整库存策略和生产计划；当预警到运输延误风险时，AI算法可以立即动态规划出最优备选路线，并智能调度运力，从而高效地配置资源以规避损失。
然而，AI赋能的最终目标，是推动企业实现对整个物流体系的持续重构。这并非简单的技术叠加，而是对核心流程与资产的根本性再造。例如，引入自动化移动机器人(AMR)来建立智能仓储，是对传统仓储模式的彻底革新；而将分散的物流、订单、库存系统整合至统一的数字化平台，则是对企业信息基础设施的战略性重构。
但这一重构过程并非坦途，企业往往面临严峻的实践挑战。首先，AI模型的有效性高度依赖于高质量、结构化的数据，但在跨境电商复杂的数据环境中，各环节(如报关、运输、仓储)的数据标准不一、信息孤岛等问题普遍存在，这直接削弱了AI的预测精度，限制了企业感知能力的提升。其次，许多高级AI模型，特别是深度学习模型的“黑箱”特性，使其决策过程缺乏透明度与可解释性，这可能阻碍物流管理者对AI决策的信任，进而影响其把握机遇、规避风险的果断性。通过这种持续的重构，企业得以建立一个不仅能快速响应外部变化，更具备自我优化和进化能力的智慧物流网络，从而在充满不确定性的全球贸易环境中构筑起持久的竞争优势。
3.2. 营销推广进步
在竞争日益激烈的全球市场中，人工智能正通过赋能企业的动态能力，深刻推动着跨境电商的营销推广模式进步。AI技术的核心优势在于，它极大地增强了企业的市场感知能力。通过处理和理解海量的用户行为数据、购买历史及个人偏好，企业得以精准洞察不同地域和文化背景下客户的细微需求，从而预见新的营销机会。这种敏锐的感知力，继而转化为强大的抓住机遇的能力。例如，企业能够基于AI的分析，迅速部署超个性化的营销活动，利用生成式AI为个体用户动态创造独一无二的产品描述和视觉内容。同时，在广告投放方面，AI工具通过精准的用户画像和意图分析，能够自动生成符合当地文化的广告创意并优化预算分配，将数据洞察迅速转化为高效的市场行动。
AI的应用，最终将推动企业对其营销及客户服务体系进行深度的重构。无论是部署全天候、多语言的智能客服以革新服务模式，还是将AI全面集成至客户关系管理(CRM)平台以实现销售全流程的自动化与智能化，都反映了企业为适应市场变化而进行的组织与流程再造。这种持续的重构，确保了企业能够满足不断演进的消费者期望。然而，信任与伦理问题贯穿于AI应用的始终。一方面，AI驱动的个性化服务极易触及数据隐私的红线，若企业在追求技术红利时忽视了伦理治理，则可能严重侵蚀消费者的信任。另一方面，算法偏见是营销领域的另一大挑战，AI模型可能因训练数据中的既有偏见，而对特定用户群体形成歧视性或刻板的推荐，这不仅损害品牌形象，更可能触发监管风险。因此，企业在利用AI进行能力重构时，必须将负责任的伦理规范与信任体系的构建，置于与技术效率同等重要的战略高度，确保技术赋能与用户信任并行不悖。
3.3. 供应链优化
跨境电商的供应链管理因其跨国界、多环节的特性而极具挑战性，而人工智能的深度应用，正为企业提供了重塑其供应链动态能力的强大工具。企业提升其感知能力是优化的第一步，AI在此扮演了“千里眼”和“顺风耳”的角色。通过整合分析销售历史、社交媒体趋势乃至宏观经济指标等多源数据，AI能够实现高精度的需求预测，帮助企业敏锐地洞察市场需求的细微波动。同时，借助物联网与GPS等技术，AI赋予了企业前所未有的供应链可视化能力，使其能够实时追踪货物状态，提前感知到潜在的承运延误或海关滞留等风险。
这种由AI赋能的敏锐感知，为企业迅速抓住机遇、规避风险奠定了决策基础。当感知到需求激增时，企业可以果断调整库存策略与生产计划；当预警到潜在的运输中断时，则能灵活调用备用物流方案。AI还能通过分析供应商的成本、质量与可靠性数据，辅助企业做出更明智的采购决策，从而抓住构建稳定、高效供应网络的机遇。然而，AI最深远的影响在于推动企业对其供应链进行根本性的重构。这不仅是简单的技术升级，而是对整个运营流程的再造。
但成功的AI赋能绝非单纯的技术部署，它本质上要求企业对其组织文化、人才结构乃至协作机制进行深刻的重构，而这恰恰是最大的挑战。组织惯性是重构能力最主要的障碍，若缺乏适应变革的组织文化、兼具AI素养与国际贸易知识的复合型人才，以及有效的跨部门协作机制，技术投资将难以转化为真正的战略成果。此外，一个严峻的战略问题是，当先进的AI工具变得普遍易得时，过去稀有且难以模仿的能力是否会被“去战略化”？这意味着，仅仅应用AI技术可能不足以确保长期优势，企业因此面临着持续创新的巨大压力，需要发展出更高阶的动态能力，以不断探索AI的独创性应用。这种系统性的重构，使企业的供应链网络能够持续优化，以动态适应全球贸易环境的复杂性与不确定性。
3.4. 智能支付与风控
在涉及多币种结算、多国法规差异及高欺诈风险的跨境支付领域，人工智能正成为企业构建合规与安全防线的核心。国际贸易法规的复杂性与异质性，恰恰为AI的应用提供了广阔的舞台，并催生了企业在此领域形成动态能力的迫切需求。AI系统能够近乎实时地监控和解读各国不断变化的税法、关税与报关要求，这极大地增强了企业的环境感知能力，使其能够提前预警潜在的合规风险。同样，通过实时分析交易行为、设备指纹和地理位置等数据，AI能够精准识别出潜在的支付欺诈模式，从而敏锐地感知到安全威胁。
在精准感知的基础上，AI赋能企业高效地抓住了安全、合规交易的机遇。例如，AI驱动的自动化系统能够精准处理报关文件、计算复杂的多国税费，并自动拦截高风险交易，将感知到的洞察转化为具体的、低风险的业务执行。这一过程的最终实现，依赖于企业对其支付与风控体系的持续重构。企业不再依赖于静态的、人工的规则手册，而是建立起能够自适应法规变化、自学习新型欺诈手法的智能化风控系统。这种将AI深度嵌入业务流程的重构，使得企业能够在高度动态的全球监管环境中，保持其运营的灵活性与合规性。
当然，尽管AI通过提升交易透明度和安全性来建立信任，但其应用本身也带来了严峻的挑战。在风控领域，算法公平性是核心议题。例如，一个风控模型可能会因训练数据偏差，而对来自特定国家或地区的用户产生更高的风险评分，这构成了事实上的歧视。企业在利用AI重构其风控体系时，必须投入资源进行算法审计，确保其公平、透明与合规。同时，企业不再依赖于静态的、人工的规则手册，而是建立起能够自适应法规变化、自学习新型欺诈手法的智能化风控系统。这种将AI深度嵌入业务流程的重构，使得企业能够在高度动态的全球监管环境中，保持其运营的灵活性与合规性，但前提是必须同步建立健全的伦理规范和治理框架，以确保技术赋能与用户信任能够并行不悖。
4. 结论与建议
4.1. 研究结论
本文以动态能力理论为核心分析框架，深入探讨了人工智能赋能跨境电商的多元影响，并系统性地验证了该理论框架在解释AI时代企业战略适应与价值创造过程中的卓越适用性。研究发现，人工智能本身已成为企业构建和重构其动态能力的关键使能者。AI通过显著增强企业的感知、抓住与重构能力，在物流升级、营销推广、供应链优化及智能支付与风控等关键维度，对跨境电商产生了深远且系统的影响。
AI技术帮助企业克服了组织惯性，使其能更灵活、更迅速地响应市场：在感知层面，AI使企业能够更精准地洞察市场需求与外部风险；在把握层面，AI驱动的洞察能够支持企业更迅速地抓住新机遇以优化运营决策；在重构层面，企业能够持续地更新其业务流程与技术基础设施，从而更好地适应快速变化的全球商业环境。
这种赋能不仅带来了显著的效率提升和成本降低，更推动了商业模式的创新与客户体验的深度个性化。研究同样表明，AI在各维度应用之间存在高度的相互关联性，其整体效益的实现高度依赖于跨功能的集成应用和高质量的数据支持。同时，本文的分析也揭示了AI的广泛应用伴随着数据质量、算法偏见、组织惯性、伦理考量和竞争优势可持续性等一系列实践挑战，这些都需要企业在战略层面予以审慎应对。
4.2. 实践启示与政策建议
基于上述研究结论，为更好地发挥人工智能在跨境电商领域的潜力，本文提出以下建议。
对企业而言，要想在AI时代立于不败之地，就必须将技术应用与战略能力建设紧密结合。企业应将AI视为培育和强化自身动态能力的关键工具，持续投资于市场情报系统、快速解决方案部署以及组织流程的自动化与敏捷性，并营造鼓励持续学习与适应的组织文化。在此过程中，健全的数据治理体系是不可或缺的基石，确保数据的准确、完整与安全，是最大化AI效能并构筑客户信任的前提。同时，企业应避免AI应用的“孤岛效应”，推行全面的集成战略，通过构建统一的数字基础设施，促进数据在物流、营销、供应链等各环节的协同共享，从而释放系统性效益。归根结底，技术的落地离不开人才与文化，企业必须加大对员工AI技能的培训投入，并塑造鼓励跨职能协作、勇于创新及恪守伦理的文化氛围，以确保技术能够被有效采纳和利用。
从宏观治理层面来看，政策制定者在引导和规范AI赋能跨境电商发展中扮演着至关重要的角色。首先，面对日益复杂的全球监管环境，相关部门应积极推动国际贸易与数据隐私法规的协调与标准化，这有助于降低企业的合规成本，并为AI驱动的自动化清关等工具的广泛应用创造有利条件。其次，政府应继续支持数字基础设施的建设，鼓励对高速网络、云计算平台和数据中心等基础资源的投资，为先进AI应用的部署与扩展提供坚实土壤。最后，建立健全的人工智能伦理框架已刻不容缓。政策制定者应牵头制定关于AI开发与应用的伦理准则，尤其是在数据隐私保护、算法透明度和偏见控制等方面提供明确的指导和监管，以此建立公众对AI技术的信任，引导其朝着负责任、可持续的方向健康发展。
4.3. 研究局限与展望
本文为理解人工智能如何赋能跨境电商提供了理论框架，但仍存在进一步深入探索的空间。未来的研究可以向实证分析领域拓展，通过收集行业数据，量化AI应用对跨境电商企业在财务绩效、市场份额等方面的具体影响，并检验不同动态能力在其中的调节作用。此外，随着AI技术的迅速普及，未来的研究可探讨当AI能力成为市场“标配”时，企业应如何通过更高级别的动态能力来维持其独特性，以应对AI对传统战略资源的“去战略化”挑战。在组织层面，探索人机协作的最佳模式，以及如何系统性地培养AI环境下的组织文化与员工技能，将为企业提供极具价值的实践指导。最后，随着数据跨境流动日益频繁，针对AI应用所引发的伦理与信任问题，未来研究有必要开展更细致的跨文化、跨国别比较，以探索更具普适性的伦理治理框架与信任构建机制。