【亿邦原创】在生成式AI重塑全球商业逻辑的浪潮下，跨境支付赛道的技术革新正进入深水区。作为率先完成DeepSeek大模型私有化部署的数字支付平台，连连数字及旗下品牌连连国际（LianLian Global）通过 技术底座重构+垂直场景穿透 的双轮驱动，正在重新定义跨境服务的智能化边界。

在全球贸易数字化转型浪潮中，连连国际正通过系统性AI技术部署重塑跨境服务能力。在与亿邦动力的对话中，CEO沈恩光披露了这家支付科技企业的AI实践路径：基于自主研发的全球贸易技术平台，其AI应用已渗透支付基建、商家运营与企业服务三大核心场景。值得关注的是，该平台通过集成DeepSeek大模型等前沿技术，实现了从智能汇兑处理到跨境商业文案生成的关键突破。

技术布局层面，连连在2025年完成DeepSeek大模型私有化部署后，率先将生成式AI能力注入LOOP AI商家应用。该工具通过大语言模型优化跨境商品描述，有效提升电商平台曝光率与销售转化。在企业服务维度，其推出的 连连智库 知识库系统与RPA流程自动化工具，已形成覆盖研发协同、财务管理、合规运营的智能化矩阵。

围绕“全球化新品牌需要怎样的AI竞争力”的主题，亿邦动力邀约众多跨境服务企业进行系列访谈，分享其如何应用AI技术提高服务出海企业的水平，帮助出海企业提升综合竞争力。以下为亿邦动力与连连国际CEO沈恩光的访谈内容，经编辑整理。

亿邦动力：连连自己是否有开发AI工具给商家使用，或在哪些地方有应用AI技术？

沈恩光：作为一家以技术驱动的数字支付公司，连连数字一直积极探索生成式AI在外部赋能客户方面的应用。

凭借长期积累的大数据、AI、云计算及区块链等技术专长及专业知识，连连数字自主研发设计了针对全球贸易复杂性的专有技术平台，为公司的业务经营提供支持。该平台可为客户提供涵盖支付、资金转账、全球资金分发、智能汇兑处理以及智能风险管理等在内的一站式综合服务，并能够精准契合不同行业、不同规模客户的多样化需求。

进入2025年，连连数字进一步紧跟技术发展趋势，积极完成DeepSeek大模型的私有化部署，并率先将DeepSeek应用到业务、研发、办公等多个关键场景之中。如在跨境智能运营领域，我们的LOOP AI商家应用集成了DeepSeek大语言模型能力，为跨境商家带来了更加精准、生动的文案描述，极大地增强了跨境企业商品及服务在各大电商平台及搜索引擎上的曝光率与销售转化，助力商家跨境贸易业务增长。

亿邦动力：大模型及生成式AI技术的快速发展给连连的产品带来了哪些变化和升级？连连的AI技术和AI产品优势是如何积累起来的?

沈恩光：多年来，连连数字依托人工智能、区块链、云计算、大数据等前沿数字技术，结合强大的数据处理能力，通过全球牌照布局，建立起了可服务全球商户和企业的数字支付服务体系，保障平台上的所有交易在合规、安全且可靠的支付网络下进行的同时，赋能客户在全球贸易数字化转型中取得成功。

今年2月，连连已正式对外宣布完成DeepSeek大模型的私有化部署，标志着我们的AI创新与应用迎来全新升级。除DeepSeek之外，连连数字早已引入微软Github Copilot辅助研发人员，大幅度提升整体研发效率。同时，基于财务部、人力资源部、合规以及国内支付业务不同部门的需求，连连数字引入RPA（机器人流程自动化）。

为全方位服务中小企业，连连数字还推出人工智能技术创新产品“连连智库”（LianLian KR），构建一套先进的企业知识库系统，为企业提供安全可靠、便捷易用且高性价比的AI助手服务，助力企业在智能化转型中抢占先机。

总的来说，通过这些创新应用，连连数字不仅在技术研发上取得了显著进展，更在企业运营的各个方面实现了智能化升级。接入的DeepSeek大模型与连连现有的大模型形成强大的协同生态，更将推动连连在科技创新和数字化赋能等方面的能力实现全面跃升，进而为用户提供更智能、更高效、更低成本的智付解决方案。

亿邦动力：从连连的视角看出海企业对于AI工具的应用有什么观察？这个过程涉及哪些变化和挑战？

沈恩光：从跨境出海角度来看，全球化品牌和出海企业对AI技术和工具的应用正在快速渗透，尤其在降本增效、市场洞察、用户体验优化等方面表现显著，但同时也面临技术适配性、文化差异、合规性等挑战。

在品牌海外推广场景，AI算法相关工具帮助出海品牌通过用户行为分析实现智能精准投放。在本地化营销端，AI策略辅助能够帮助出海品牌识别销售所在国及市场更深层的文化符号（如中东市场的宗教禁忌、拉美市场的节日偏好）。

在供应链及运营优化方面，如我们看到有国际物流企业通过AI开发智能物流工具，利用AI进行预测需求、优化跨境路由，缩短跨境配送时间。

另外出海企业通过配置AI智能客服，能够进行约70%以上的语料库标准化咨询处理，通过提升响应速度和效率增加客户服务体验。

在AI应用出海场景的过程中也面临了如下挑战：

1）数据合规与地缘风险：一些海外国家和市场制定法案等限制数据跨境流动，中国企业需部署本地化数据中心；

2）技术适配性问题：比如欧美成熟市场用户对AI交互期待高，而新兴市场需兼顾低带宽环境。

3）文化认知差异：AI训练数据可能隐含文化差异，需联合本地团队进行训练优化。

4）人才与成本瓶颈；

总的来说，当前AI工具的应用为出海企业带来许多机遇，但出海企业还需要克服文化和市场差异带来的挑战。不同市场对技术的接受程度和法律法规可能有所不同，这要求企业在应用AI工具时进行本地化调整。出海企业还需在品牌、技术与文化之间找到平衡，以在全球市场中获得竞争优势。

亿邦动力：对AI在品牌全球化/跨境电商领域的应用，您判断未来几年会有哪些趋势？

沈恩光：目前出海企业的AI应用从“浅水区探索”逐步进入“深水区整合”阶段，我们也观察到出海的头部企业如消费出海大品牌，出海电商平台等都在通过自研或合作构建壁垒，而中小企业则较多依赖SaaS化工具快速跟进。

对于未来AI在跨境领域的应用趋势，我们预测将呈现“技术深化、场景扩展、合规强化”三大特征。未来出海场景应用AI的关键在于：本地化数据布局，以及AI使用的合规敏捷性，即能否在合规框架下，将AI技术与本地化运营能力深度耦合。

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