1. 引言
人工智能的深度嵌入，正重塑电子商务的运行逻辑与信任基础。从早期的算法推荐与智能客服，到生成式人工智能在内容生产、交互体验与决策支持中的广泛应用，AI不仅改变了商业活动的效率结构，更深刻影响了消费者信任的生成机制。在传统电子商务中，信任主要依赖于制度保障、信用评价与第三方监督，而在AI赋能的数字生态中，信任正逐渐转向一种“算法可解释–数据透明–智能共创”的新逻辑。这种转型标志着信任的中心从静态契约向动态智能转移，形成了以数据、算法与人机协同为核心的复合信任体系。与此同时，AI技术的自主学习与生成能力，也使得电子商务的价值创造从“企业主导”走向“人机共创”。消费者不再只是被动接受商品与服务的终端，而成为与AI系统共同生成内容、共建体验的价值共创者。然而，这种共创关系建立在高度不确定的算法机制之上：AI的决策黑箱、数据隐私风险、内容真实性等问题，使数字信任的建构愈加复杂。如何在AI驱动的场景中平衡效率与伦理、智能与信任，成为电子商务领域亟待回答的核心问题。
因此，本文试图从理论层面探讨AI赋能的数字信任机制，并提出一种基于“智能透明性–认知可信度–价值共创性”的分析框架。研究旨在揭示AI技术如何重塑电子商务的信任结构与价值逻辑，解释AI在商业互动中的“信任中介”角色及其对消费者行为的影响。通过这一探讨，本文希望为电子商务研究提供新的理论视角，并为AI技术的伦理化应用与可持续商业生态的构建提供启示。
2. 理论基础与文献综述
2.1. 数字信任的演化逻辑
数字信任并非一成不变的静态概念，而是伴随技术革新与商业形态演变持续迭代的动态体系。在电子商务发展初期，传统信任机制的核心在于依托制度化保障构建交易安全感，通过支付担保体系、第三方平台信用评级系统及用户评价反馈机制，将抽象的信任关系转化为可控、可追溯的具象规则[1]。例如，早期电商平台通过建立买卖双方的信用积分体系，记录交易履约情况与用户评价，让消费者能够基于历史数据判断交易风险，这种信任模式本质上是“制度背书下的被动信任”，依赖外部规则降低信息不对称。
随着大数据与机器学习技术在电商领域的深度渗透，数字信任进入“算法信任阶段”，信任开始内嵌于算法的自动化决策过程。人工智能通过数据分析与风险识别模型，能够实时评估交易双方的信用水平、商品质量风险及物流履约能力，形成“计算性信任”机制[2]。以京东“羚珑”系统、阿里国际站AI生意助手为例，这些工具通过对海量交易数据、用户行为数据的挖掘，不仅能优化商品推荐精度，还能自动识别异常交易行为，为消费者规避欺诈风险，此时的信任不再依赖人工审核或静态规则，而是由算法的高效数据处理能力与风险预判能力支撑。不过，这种信任模式也存在局限——算法决策的“黑箱属性”使得消费者难以知晓信任评估的具体逻辑，信任的生成缺乏透明性与可解释性。
生成式人工智能的崛起，推动数字信任迈入“认知信任阶段”，信任的核心从“算法驱动的计算信任”转向“人机交互的认知信任”。生成式AI具备的自然语言理解、情感识别与个性化响应能力，能够模拟人类的沟通逻辑与情感反馈，让消费者在互动中形成心理层面的信任认同[3]。例如，淘宝智能客服“店小蜜”通过情感分析技术调整回复语气，京东“言犀”数字导购能基于用户语境提供专业且具共情的产品介绍，这些场景中的AI不再是冰冷的工具，而是能与消费者建立情感连接的“智能交互主体”。消费者对AI的信任，不再仅源于其决策结果的准确性，更源于其交互过程中的解释力、响应及时性与情感适配性，这种信任更贴近人与人之间的“认知型信任”，标志着数字信任从“结果信任”向“过程信任”的转型。
2.2. AI赋能的电子商务逻辑
AI在电子商务中的角色演进，经历了从“工具性赋能”到“主体性参与”的根本性转变，彻底重构了电商的运行逻辑与信任结构。早期AI在电商中的应用聚焦于工具性价值，通过自动化处理提升运营效率，例如利用机器学习优化库存管理、通过图像识别技术简化商品上架流程[4]。此时的AI仅是辅助企业降本增效的“技术工具”，不参与商业决策的核心环节，电商信任仍维持“人–制度–平台”的三元结构：消费者信任平台的制度保障，信任商家的信用评级，信任第三方机构的监督机制，AI并未进入信任关系的核心维度。
随着深度学习与生成式AI技术的成熟，AI逐渐突破“工具属性”，转变为能与人协同思考、生成内容、参与决策的“智能主体”，深度介入电商的价值创造与信任建构过程。实验验证，基于长短期记忆网络与注意力机制的AI模型，能够精准提取用户行为的时序特征与偏好迁移规律，其用户行为预测准确率达91.3%，远超传统方法。这种精准的用户理解能力，让AI能够在营销、客服、供应链等核心环节发挥“决策参与”作用[5]：在营销场景中，AI可基于用户画像生成个性化营销文案(如拼多多“多多买菜”的动态推荐策略)；在客服场景中，AI能处理90%以上的客户咨询并提供情感化反馈(如探域智能体的售前售后全流程服务)；在供应链场景中，AI可预测市场需求并指导柔性生产(如某运动品牌基于用户浏览数据实现72小时产品交付) [2] [3]。
AI的“主体性参与”，打破了传统电商的三元信任结构，形成“人-AI-平台–商家”的四元信任体系。在这一体系中，AI成为连接消费者与平台、商家的“信任中介”：消费者对商品的信任，可能源于AI生成的虚拟试穿体验；对交易安全的信任，可能源于AI的风险识别能力；对服务质量的信任，可能源于AI客服的即时响应。这种转变带来了新的信任命题：当AI成为信任中介时，消费者如何判断AI决策的公正性？AI的“自主认知”是否会放大算法偏见，进而破坏信任？例如，若AI推荐系统因训练数据偏差过度推送某类商品，或动态定价算法存在“大数据杀熟”倾向，都可能削弱消费者对AI的信任，并传导至对平台与商家的信任[6]。因此，理解AI在电商信任中的“中介角色”，成为解析AI赋能电商逻辑的核心——AI不仅是效率提升工具，更是影响信任生成的关键变量，其行为的透明性、公正性与可解释性，直接决定了四元信任体系的稳定性。
2.3. 价值共创的理论脉络
价值共创的理论根基可追溯至服务主导逻辑(Service-Dominant Logic, SDL)，该理论提出“价值不在生产环节被创造，而在用户与企业的互动中被共同生成”，消费者是价值的共创者而非被动接受者[1]。在传统电商场景中，价值共创主要体现为消费者通过评价反馈、个性化定制需求等方式参与产品改进与服务优化，例如消费者通过留言提出对商品功能的建议，或参与商家的“预售定制”活动，此时的共创主体局限于“企业–消费者”二元互动，共创内容也多集中于需求反馈与产品定制，缺乏深度的认知与创意协作。
AI技术的发展，尤其是生成式AI的出现，极大拓展了价值共创的边界、主体与形式，使价值共创从“行为层面”升级至“认知层面”，AI系统不再只是辅助共创的工具，而成为与消费者、企业共同参与价值生成的“认知伙伴”。在内容共创层面，AI可与消费者协同生成营销内容，例如京东“羚珑”系统能根据用户偏好自动剪辑带货视频，消费者只需提供基础需求即可参与内容创作；在体验共创层面，AI通过AR/VR技术与用户共同构建沉浸式购物场景，如eBay“Shop the Look”功能允许用户基于AI生成的全景模式调整商品搭配，古驰等品牌通过虚拟偶像与消费者实时互动共创品牌体验[2]；在决策共创层面，AI可基于用户行为数据生成个性化决策建议，如阿里国际站AI工具为跨境电商用户提供多语言商品描述与市场策略推荐，帮助用户共同制定出海方案[4]。
值得注意的是，AI作为“认知伙伴”参与价值共创时，信任基础发生显著变化：传统价值共创依赖企业对消费者需求的尊重与反馈及时性，而AI赋能场景下，信任更多依赖AI对用户意图的理解精度、共创过程的透明性及结果的适配性。例如，当消费者与AI共同设计个性化产品时，其对AI的信任不仅源于AI能否准确捕捉设计需求，更源于AI是否会泄露其个性化数据，是否会在设计过程中植入算法偏见[6]。这意味着，AI时代的价值共创，不再仅关注“如何共创价值”，更需关注“如何基于信任实现可持续共创”——只有当消费者信任AI的认知能力、数据安全与决策公正性时，才会愿意深度参与共创，将个人偏好、需求甚至创意授权给AI，而这种信任的建构，正是AI赋能电商价值共创的核心前提。
3. AI赋能的数字信任机制分析框架
3.1. AI赋能的信任生成机制
AI赋能的数字信任生成，打破了传统电子商务中依赖制度与第三方监督的静态信任模式，形成以数据、算法与交互为核心的动态体系，具体可从数据驱动的可解释性信任、情境感知的认知信任、动态学习的自适应信任三个维度展开，且各维度均能在数字经济实践与垂直行业案例中找到支撑。
数据驱动的可解释性信任，核心是通过算法透明化、数据可追溯与解释型输出，消除AI决策的“黑箱效应”，让消费者清晰感知信任生成逻辑。若缺乏这种数据与算法的透明性，消费者难以判断AI决策的合理性，信任生成便失去客观基础。情境感知的认知信任，聚焦于AI通过语义识别、情感建模与场景适配，模拟“人性化”沟通以建立共情式信任。动态学习的自适应信任，强调AI系统在用户反馈中持续优化表现，使信任呈现“反馈–迭代–强化”的循环累积过程。
3.2. AI介入下的价值共创机制
AI的深度参与，让电子商务的价值共创从传统“企业–消费者”二元互动，升级为“企业-AI-消费者”三元协同模式，其中信任是决定共创深度的核心变量，具体可从人机协同共创的形式、信任的前提作用、信任形态的演化三个层面分析。人机协同共创的实现，体现在AI与消费者共同参与内容生成、产品定制与体验塑造。此外，AI与虚拟技术结合打造的沉浸式体验，如让农户通过虚拟场景直观查看不同种子的生长效果，也进一步丰富了共创形式。信任在价值共创中扮演着不可或缺的前提角色，直接影响消费者的参与意愿与深度。中种国际CDP平台的实践印证了这一点：该平台通过数据加密、隐私保护机制建立信任后，农户才愿意开放更多种植数据，使AI定制方案的准确率提升40% [7]，真正实现人机协同共创。从信任形态来看，AI介入推动信任从“交易信任”升级为“认知共创信任”。而认知共创信任超越交易层面，体现在消费者对AI知识能力、决策公正性的认可，愿意与AI共享隐性需求、参与深度共创。
3.3. AI赋能的数字信任机制模型
基于对信任生成机制与价值共创机制的分析，可构建“三层螺旋模型”阐释AI赋能的数字信任机制，该模型以AI系统为核心，涵盖技术层(数据透明性与算法可解释性)、认知层(AI感知与消费者心理信任互动)、价值层(人机共创与信任反馈机制)，三个维度相互交织、动态循环，形成“认知增强–行为共创–价值再生”的闭环，且各维度均有实证支撑。
技术层是数字信任的基础，聚焦数据透明性与算法可解释性。技术层的完善与否直接决定信任生成的可能性，若缺乏数据透明与算法解释，消费者难以建立对AI的初始信任，后续认知互动与价值共创也无从谈起。认知层是数字信任的情感纽带，实现AI感知与消费者心理信任的动态互动。AI通过“收入效应”适配不同群体偏好[8]，本质是对用户认知状态的感知，如针对价格敏感型消费者，AI推荐商品时重点强调性价比，这种适配显著提升消费者对AI的心理信任。价值层是数字信任的升华，实现人机共创与信任反馈的循环强化。资本深化能促进数字密集型产业发展，本质是企业对AI的信任促使其加大投资，AI推动价值共创后，又吸引更多资本，形成“信任–投资–共创–价值”的循环[8]。在种业领域，以中种国际CDP平台为例，农户与AI共同制定种植方案并获得高产后，会更信任后续推荐，甚至主动反馈种植数据[7]；AI根据这些反馈优化算法与推荐策略，进一步提升共创效果，吸引更多农户参与，最终实现订单转化率提升10%、优质客户复购率提升15%。这种“共创成果–用户反馈-AI优化–信任增强”的闭环，让信任获得持续的价值支撑[7]。
“三层螺旋模型”揭示了AI赋能的数字信任是动态循环系统：技术层奠定信任基础，认知层转化为心理认同，价值层实现信任再生，三者层层递进、相互支撑。若以图示呈现，模型中心为AI系统，外圈形成“技术层→认知层→价值层→技术层”的闭环，每个环节均通过数字经济与种业电商实践验证，为理解AI时代电子商务的信任逻辑提供了理论框架。
4. 研究结论
本研究聚焦AI赋能背景下电子商务领域的数字信任机制与价值共创逻辑，通过理论梳理与机制分析，得出以下核心结论：
数字信任呈现三阶段演化规律：电子商务数字信任经历“传统制度信任–算法计算信任–认知交互信任”的迭代过程。传统阶段依赖支付担保、第三方信用体系等外部制度；算法阶段依托AI数据处理与风险识别能力形成“计算性信任”，但存在决策黑箱局限；生成式AI推动信任进入认知阶段，通过情感交互、个性化响应构建“过程性信任”，标志信任核心从静态契约转向动态智能。
AI重塑电商信任与价值共创结构：AI角色从“工具性赋能”升级为“主体性参与”，打破传统“人–制度–平台”三元信任结构，形成“人-AI-平台–商家”四元体系。AI作为“信任中介”，通过可解释算法、情境感知与自适应学习生成信任；同时拓展价值共创边界，从“企业–消费者”二元互动转向“企业-AI-消费者”三元协同，AI成为价值共创的“认知伙伴”，参与内容生成、产品定制与体验塑造。
构建“三层螺旋”数字信任模型：该模型以AI为核心，技术层(数据透明、算法可解释)奠定信任基础，认知层(AI感知、心理互动)转化为情感认同，价值层(人机共创、信任反馈)实现信任再生，三者动态循环形成“认知增强–行为共创–价值再生”闭环，为数字信任的动态演化提供理论解释。
信任是AI赋能价值共创的核心前提：消费者对AI的数据安全性、决策公正性、意图理解精度的信任，直接决定其参与共创的意愿与深度。缺乏信任会导致消费者隐瞒隐性需求、拒绝数据共享，阻碍共创活动；而信任的建立能推动共创从“一次性交易配合”升级为“长期知识协同”，为电商可持续商业生态构建提供支撑。