跨境AI出海：数据治理2023早就该开始！

在全球化日益深入的今天，中国跨境企业正迎来前所未有的发展机遇。然而，要在这波浪潮中稳健前行，并有效利用人工智能（AI）这一强大工具，仅仅关注市场扩张和技术本身是远远不够的。数据，作为AI的“燃料”和企业运营的“血液”，其战略性管理和治理水平，正成为决定企业能否在全球市场中脱颖而出的关键。特别是对于志在出海的中国企业而言，如何构建适应多变国际环境的数据战略，确保AI应用的长期价值，是当前亟需深思的议题。

成功出海，数据先行：AI时代的基石

所有企业都渴望利用AI驱动业务增长，但许多人常常忽略了一个先决条件：干净、可信、管理完善的数据。正如全球数据战略专家、来自ZS Associates的Willem Koenders先生所强调的，“即便拥有世界上最先进的模型，如果数据尚未准备就绪，一切都将无法规模化。” 他早年在企业战略领域的经验，使其深刻认识到，早在AI成为焦点之前，许多转型就已严重依赖数据。

Willem Koenders先生观察到，数据位于技术与业务的交汇点，大多数战略目标若不解决数据问题，便无法实现。他指出，随着中国企业在全球市场的布局不断深化，其所面临的数据复杂性也随之增长，涵盖了不同职能、地域和监管环境。因此，数据治理绝非简单的技术任务，而是支撑企业全球化战略的基石。对于中国跨境电商、游戏、支付及贸易企业而言，有效管理来自不同国家和地区的用户数据、交易数据和运营数据，是确保AI模型准确预测、个性化推荐和高效运营的前提。

数据治理：从成本中心到价值引擎的转变

Willem Koenders先生指出，无论是在哪个大洲或行业，他都看到了一个普遍的误区——延迟数据治理的商业论证。他提到，“数据治理往往仍被视为繁琐的条条框框。如果将商业论证推迟到第二年，那么下一次的资金周期可能会让之前一半的工作付诸东流。” 他的建议非常明确，旨在帮助中国企业更主动地拥抱数据治理：

尽早阐明价值：从项目启动伊始就清晰地界定数据治理如何为企业创造价值。
量化预期成果：通过具体指标，如效率提升、成本节约或风险降低，来衡量数据治理带来的实际效益。
将治理与核心业务目标挂钩：直接将数据治理与营收增长、客户体验提升以及AI能力建设紧密相连。

他强调，只有当数据治理被视为能够带来实际商业价值的投资，而非纯粹的合规成本时，企业高层才会给予足够的重视和资源投入。

此外，Willem Koenders先生也批评了“一刀切”的全球化扩展方法。“你需要最低限度的全球一致性，但同时也要具备本地适应性，”他解释说，“大型中央团队为所有地区统一开展数据治理是行不通的。” 那些试图从总部标准化一切的企业，很快会发现其框架在面对各区域的监管、文化和运营现实时，会不堪重负而崩溃。对于中国跨境企业来说，这意味着在欧洲需要遵守GDPR，在东南亚可能面对不同的数据保护法规，在美国则有州层面的隐私要求。忽视这些本地差异，将为企业的全球扩张埋下隐患。

以设计赋能治理：攻防兼备的数据战略

为了改变领导者对数据治理的看法，Willem Koenders先生采用了一个简洁而有效的数据治理模型，将其分为“进攻性”和“防御性”两大能力。

防御性目标主要包括：

管理敏感数据，确保其安全和合规。
遵守各项隐私法律法规，避免法律风险。
有效控制数据访问权限，防止数据滥用。

而进攻性目标则旨在：

提升客户体验，通过数据洞察提供更优质的服务。
赋能AI应用，为AI模型提供高质量的训练数据。
支持新产品设计与创新，利用数据发现市场空白和用户需求。

Willem Koenders先生认为，无论企业是追求防御性目标还是进攻性目标，它们都依赖于相同的基础性工作：

数据治理基础要素	具体内容	对中国跨境企业的重要性
了解现有数据	识别并编目企业内部所有数据资产	帮助企业清晰掌握其在全球各市场拥有的数据类型、量级和来源
明确数据存储位置	知道数据被存储在何处，包括云端、本地服务器等	确保数据安全，便于合规审计，并优化数据访问效率
统一数据定义	建立统一的数据词典和标准，确保数据含义一致性	避免跨部门、跨区域的数据理解偏差，为全球AI应用提供一致性数据基础
确定数据使用方式	明确数据在何时、以何种方式被使用及共享	规范数据使用行为，防范数据滥用，同时促进数据共享与协同

“当领导者将数据治理视为保护与创新两者兼具的赋能者时，”Willem Koenders先生指出，“数据治理的推行才会真正落地。” 这对于中国企业来说，意味着将数据治理从合规部门的专属任务，提升为驱动全球业务增长的核心战略。

AI价值释放：基础工作不容忽视

Simone女士，一位来自产品和AI领域的专家，也提出了一个重要观点：大型语言模型（LLM）可以从通用互联网数据中生成令人信服的输出，但真正的企业价值却源于干净、专有的内部数据。“如果你的数据杂乱或存在重复，模型就会产生糟糕的输出，”她强调。

她的观点进一步印证了Willem Koenders先生的核心论点：数据质量、完善的治理框架、元数据纪律以及有效的数据策展，才是释放AI商业价值的关键，而非模型本身。这就是为什么Willem Koenders先生反复强调“设计即治理”，而非在AI项目后期才进行数据治理的修补。Simone女士补充道：“现在才开始已经晚了。你本应在2023年就开始着手。” 这句话对于正在积极布局AI的中国跨境企业而言，无疑是一个强烈的警示：数据基础建设必须先行，不能抱有侥幸心理。

全球化布局与本地化适应：数据策略的双重考量

Willem Koenders先生曾在欧洲、美国、拉丁美洲和北非生活和工作，丰富的国际经验塑造了他对数据在不同地区表现差异的深刻理解。他指出，各地监管政策、风险偏好和客户期望均不相同。他认为，全球数据战略必须转化为本地化的数据所有权和问责模型。

他的经验法则是：“如果你创造或改变了数据，你就拥有它并负责。” Simone女士则补充说，成熟的企业会根据每个市场的价值和敏感性，将其划分为不同的风险层级，并相应地调整数据和AI策略。他们两位的观点共同强调了建立一个分层运营模式的必要性，即在全球统一的基础之上，拥有多个本地化的具体表现形式。对于中国跨境企业而言，这意味着需要：

构建统一的数据架构和标准：确保核心数据定义、格式和传输协议在全球范围内保持一致，便于数据整合与分析。
授权本地团队制定具体实施方案：允许各国、各地区根据当地法律法规、市场特点和文化习俗，灵活调整数据收集、存储、使用和治理的具体流程。
设立清晰的数据所有权与问责机制：明确各级团队和个人在数据生命周期中的责任，确保数据质量和合规性。

这种“全球化基础，本地化表达”的策略，能帮助中国企业在复杂多变的国际环境中，既保持运营效率，又规避潜在风险。

AI赋能：人机协作，提升效率

Willem Koenders先生认为，AI应该支持员工的工作，而不是增加复杂性或取代专业知识。在他看来，成功的AI整合需要：

映射真实业务流程：确保AI工具能与现有工作流程无缝衔接。
尊重现有专业知识：AI应作为辅助工具，增强而非削弱人类专家的能力。
选择匹配本地工作流的工具：确保AI解决方案符合本地员工的使用习惯和技术环境。
持续的团队培训：帮助员工适应新技术，掌握AI工具的使用方法。
寻找实际且高影响力的切入点：从那些能带来显著改进的业务环节开始。

客户关系管理（CRM）自动化是他钟爱的一个例子。“这些系统几十年来在用户采纳度上表现不佳，”他说道，“但现在有了语言模型，人们可以直接通过如Teams聊天工具更新信息。这具有变革性意义。” 对于中国跨境企业而言，在海外市场与客户建立和维护关系至关重要，AI在CRM领域的应用能够显著提升客户服务效率和客户满意度，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

伦理与信任：数据使用的基石

在负责任、建立信任的数据使用方面，Willem Koenders先生看到了两个核心要素：

透明度：清晰地解释收集了哪些数据、为何使用这些数据以及它们如何创造价值。“将这一刻转化为与客户互动交流的机会，”他说道。
阐明价值：向客户展示提供数据会带来更好的结果，无论是更强的相关性、更快的速度还是更好的体验。

他认为，各地区对数据使用的期望差异巨大，领导者的职责是去适应这些差异，而非想当然。 Simone女士则强调了透明的数据处理流程的重要性，因为客户越来越希望了解AI决策是如何做出的。对于中国企业而言，在出海过程中，主动向海外用户披露数据使用政策，并在AI应用中保持决策过程的透明，将是赢得海外市场信任的关键。

跨文化领导力：理解差异，高效协同

Willem Koenders先生的国际职业生涯塑造了他的领导理念。他发现，在某些文化中，沟通方式和概念理解存在显著差异：

美国：需要迅速切入重点，强调效率和直接。
拉丁美洲：信任的建立是一个缓慢的过程，需要更多的人际互动和时间积累。
语言差异：他曾发现西班牙语中没有“负责任”（responsible）和“负责”（accountable）的区别，这给数据治理的讨论带来了复杂性。

简而言之，重要的是首先倾听，然后进行适应。对于中国跨境企业的管理者而言，这意味着需要培养高度的文化敏感性，理解不同国家和地区在数据隐私、伦理观念和沟通模式上的差异，从而构建更有效、更具包容性的全球数据治理和AI应用策略。

展望未来：数据与AI的深度融合

Willem Koenders先生展望未来时，认为下一波AI价值浪潮将不再仅仅来自更大的模型，而是来自AI本身应用于数据管理。分类、元数据、数据血缘和数据定义——这些曾经是数据管理中最耗费人力的部分——现在可以以更快的速度、更高的质量实现自动化。“这对于构建如真正的‘客户360度视图’等系统具有变革性意义，”他表示。

Simone女士补充说，未来还将更青睐于小型、专业的模型，而非通用模型。这些专业模型将锚定在企业自身干净、专有的数据集上，能够更精准地解决特定业务问题。对于中国跨境企业来说，这意味着投资于自身专有数据的积累和治理，利用AI技术提升数据管理效率，将是构建核心竞争力的关键。未来，那些能够将AI与数据深度融合，打造专属数据智能应用的企业，将在全球市场中占据领先地位。