■ 王琦
提要：在科技日新月异的当下，人工智能已深度渗透到全球经济的各个领域，深刻改变了人们的生产与生活方式。国际贸易作为连接全球经济的重要纽带，也不可避免地受到人工智能的冲击与影响。近年来，国际贸易形势愈发复杂，贸易保护主义抬头，数字化转型成为突破发展瓶颈的迫切需求。能否充分借助人工智能赋能，成为国际贸易能否成功转型升级的关键所在。然而，这一转型面临从技术研发到人才储备、从监管机制到数据安全等多方面的难题。本文重点探讨人工智能赋能国际贸易转型升级的有效策略，可为行业发展提供参考。
一、人工智能赋能国际贸易转型升级的价值体现
1.降低成本，提质增效
人工智能可以整合和分析多样化数据信息，快速掌握物流数据、市场动态，并进行需求预测、库存优化，最终达到降低物流成本、沟通交流成本、搜寻成本的目的。例如，在语言沟通上，通过基于深度学习技术人工智能翻译系统能够实现不同国家语言的实时翻译服务，降低因语言不通导致的沟通成本；人工智能驱动的搜索算法能高效筛选多渠道海量数据，结合数据精准识别潜在贸易伙伴、供应商、买家及分销渠道，减少搜寻时间与成本。此外，智能自动化技术借助机器人、传感器等设备，可自动适应并快速处理各类复杂物理任务，通过智能网络传输等手段解决更多样化、更复杂的业务问题，引领国际贸易向更高质量、更多样化的方向发展。
2.优化供应链管理，准确定位市场
利用大数据与人工智能技术，可实时监测供应链各环节信息。通过大数据挖掘与分析技术，采集大量交易数据、物流数据和库存数据并进行深度分析，帮助国际贸易企业快速掌握供应链运作状态，及时发现并解决潜在问题，进而优化国际贸易供应链管理模式。同时，人工智能能快速采集、整合和分析海量数据，将其应用于国际贸易中，可帮助企业收集消费者购买记录、浏览记录、社交媒体行为数据等信息，结合数据构建精准消费者画像，分析消费者需求与喜好，从而准确定位市场，制定更贴合市场需求的营销策略。
3.提高国际贸易竞争力，创新国际贸易模式
基于人工智能技术搭建的智能客服系统，不仅具备随时解答客户咨询的功能，还集成了自动化报关、自动化提交报关文件、数据分析等实用功能，大幅提升了产品与服务的市场竞争力。这样的应用也为国际贸易模式创新提供了广阔空间。例如，人工智能驱动的跨境电商平台不断涌现，打破时空限制，让更多中小企业得以参与全球贸易，降低贸易门槛；基于人工智能的大数据分析与机器学习算法能精准预测消费者需求，催生出“云制造”“数字贸易”等新型贸易模式，推动国际贸易业态革新。
二、人工智能赋能国际贸易转型升级面临的困境
1.技术成熟度不足，应用范围受限
人工智能在国际贸易场景中的嵌入式应用仍处于结构调整与算法重构并行的初级阶段。一方面，核心算法在处理跨领域、跨语言、跨市场的非结构化数据时，表现出计算精度波动较大，易在高频交易、供应链调度等复杂场景中产生误判，降低系统稳定性与决策可信度；另一方面，全球范围内人工智能应用存在明显的空间结构差异。发达国家在基础设施、算力水平与产业配套等方面具备先发优势，而发展中国家因技术资源稀缺、数字设施滞后等因素，难以构建可持续的智能生态体系。这种技术壁垒与能力不对称，在国际贸易中逐步演化为数字鸿沟，既削弱了全球贸易参与的公平性，也阻滞了人工智能全球赋能能力的释放。
2.数据安全与隐私保护问题交织升级，合规风险加剧
随着贸易流程日益依赖大数据系统与智能算法，数据在收集、流转、存储与使用全过程中暴露于更高维度的安全风险之下。特别是在海量异构数据汇聚背景下，数据泄露、被篡改或非法抓取等事件呈现频发态势，对企业乃至国家的贸易安全构成潜在威胁。同时，国际间在数据主权、个人信息保护与算法透明性等方面尚未达成一致标准，不同国家的立法尺度与合规要求存在系统性差异，使得数据跨境流动面临显著法律阻力。以欧盟的“通用数据保护条例”为例，其对个人数据出境的控制条款对多数非欧贸易体构成技术性壁垒。这种法律冲突叠加技术漏洞，使人工智能在贸易实践中的合规管理愈发复杂，进而影响其在国际贸易领域的广泛部署与持续运营。
3.国际规则与监管机制滞后，平台化治理失序风险扩大
当前，人工智能在国际贸易中的制度建设远未形成系统性规范。由于各国在技术研发路径、伦理标准与治理理念上的分歧，导致尚无法建立统一的规则体系，人工智能贸易行为长期处于“先应用、后监管”的失衡状态。例如，在数字产品税收、算法黑箱监管、跨境数据透明度等核心问题上，不同国家采取的监管策略存在根本分歧，使得部分企业借此游走于法律边缘，催生灰色套利空间。在缺乏平台级治理框架的背景下，传统的贸易监管手段难以有效识别和干预基于算法驱动的异常行为，跨境数据流通呈现“无法可依、监管难行”的困境态势，进一步压缩了规范化人工智能贸易的生长空间。
三、人工智能赋能国际贸易转型升级的有效策略
1.加强技术研发，扩大应用范围
面向国际贸易的复杂数据结构与跨境规则异质性，可构建由企业、科研机构与高校共同参与的联合研发平台，形成问题库、模型库与数据资产库的协同机制；将关务申报、贸易融资、跨境结算、合规审查、物流调度等典型业务场景拆解为可度量的算法任务，建立指标体系与验证流程，避免“模型先进但业务无感”的脱节问题。此类平台宜设置场景验证沙盒，允许在合规前提下进行小规模真实数据试验，逐步提升算法稳定性与鲁棒性。
算法侧的突破不应停留在通用优化，而需聚焦贸易规则与语境特征。针对国际贸易的语义歧义与编码复杂性，可引入知识图谱与因果建模，增强模型对商品名称及编码协调制度、原产地判定、贸易术语的可解释能力；在样本稀缺与标签成本较高的情境中，采用迁移学习与小样本学习降低数据依赖；在高风险环节引入不确定性量化与风险阈值自适应机制，使模型在置信度不足时触发人工复核，形成“人机协同”的稳健决策链条。
硬件与工程化同样是扩展应用边界的关键。跨境场景多节点、多时区、多制度并存的特点，要求在云端、边缘与终端之间构建分层计算架构：云端承担模型训练与统一调度，边缘网关负责就近推理与数据预处理，终端设备（如仓储机器人、智能关务终端）进行实时感知与执行；配套模型压缩与蒸馏技术，确保端侧推理在能耗与时延可控的条件下运行。围绕工程化运维，建立数据治理闭环与模型全生命周期管理，明确数据采集、标注、清洗、脱敏、留痕、归档各环节的责任边界，形成“可追溯、可审计、可回滚”的技术规程。
2.构建智能国际贸易生态系统，实现资源共享及智能化管理
生态构建的核心在于重塑要素流动方式，使信息、资金与货物流形成同频互动。可搭建跨主体数据协作平台，围绕供应商、制造商、物流商、金融机构与海关监管部门，制定统一的数据标准与接口规范，建立分级授权与用途限定规则，将高敏感信息置于“最小可用”范围，降低不必要的暴露面；在平台上叠加信用评分与风险分层，让不同信用等级的企业获得差异化服务费率与风控要求，从制度层面引导信息资源共享与合规使用。
供应链智能化管理需要将感知、决策与执行闭环化。需求预测不应只关注销量时间序列，还要吸纳宏观变量、舆情脉冲、替代品冲击与政策变动等信号，构建多源融合的“需求侧数字孪生”；库存与生产排程引入滚动优化机制，在海运时延、港口拥堵与汇率波动的扰动下依旧保持稳态；运输组织采用动态路径规划与共同配送策略，结合车辆装载率、路网拥堵与口岸通关窗口期进行实时重算，使“成本—时效—风险”三者的权衡透明可控。各环节数据沉淀到统一的可观测平台，便于管理者在同一界面上追踪服务水平与预算执行。
物流系统的智能升级可以作为生态的“压舱石”。在干线运输与“最后一公里”环节，引入智能分单、仓储机器人与自动分拣设备，结合地理围栏与异常事件检测，及时识别偏离轨迹、温控失效与延误风险；对国际航线与口岸作业建立数字孪生模型，模拟不同资源配置与时序方案，提前暴露瓶颈，指导班次与堆场调整；在绿色供应链维度，叠加碳核算与排放优化模型，将碳约束纳入运力分配与价格联动考量，实现成本与环保的协同改进。
3.完善人工智能国际贸易规则与监管体系
规则建设需要直面跨法域协作的现实难题。可在多边框架下推动确立人工智能贸易行为的基本原则与底线标准，涵盖数据权属、可解释性、责任分配与问责路径，形成“高层共识+领域细则”的双层结构；对跨境数据流动建立分级分类政策工具箱：一般经营数据实施快速流转通道，涉及个人与敏感要素的数据执行出境评估与负面清单管理，并为科研与公共利益设置受控豁免，兼顾安全与创新需求。
监管方式应转向“嵌入式、可计算、近实时”。一方面，推动算法备案与分级披露，明确训练数据来源、关键特征、风险边界与人工干预点，便于监管机构进行穿透式审视；另一方面，建设智能监管平台，接入口岸、金融、税务与平台企业的合规模块，依托联邦学习与安全多方计算开展联合稽核，既不集中原始数据，又能实现风险线索的交叉验证；对于数字产品的计税难题，引入基于交易可验证记录与合成对照样本的计量模型，减少“利润转移”与“无形资产规避”的灰色空间。监管工具宜保留“试点—评估—迭代”的弹性通道，通过监管沙盒降低新技术的准入摩擦，同时以退出机制约束风险外溢。
协同治理不可或缺。跨部门之间应建立共享目录与标准化数据报文，打通多头采集与重复申报的堵点；对企业端合规提出“内控四件套”要求，即数据台账、算法说明书、流程图与事后审计报告，形成自证合规的常态化机制；对违规与失范行为，设置教育纠偏、经济处罚与市场禁入的梯度处置措施，提升制度威慑力与可预期性。
结语
人工智能赋能国际贸易转型升级意义重大，但在赋能转型升级过程中也面临技术、数据、规则、监管等方面的困境。通过“加强技术研发，扩大应用范围”“构建智能国际贸易生态系统，实现资源共享及智能化管理”“完善人工智能国际贸易规则与监管体系”等策略，能够有效应对国际贸易转型升级中的各种困境，并为行业持续发展注入活力，在促进国际贸易可持续发展的同时，提高国际贸易数字化及智能化水平。
（作者单位：中仪英斯泰克进出口有限公司）
