超越连接性：人工智能与数字企业的国际化

该文档主要探讨了人工智能（AI）在国际化过程中的作用，特别是对于“生而数字化”的跨国企业（MNEs）如何利用AI技术来更准确地推断消费者的偏好，从而在全球市场中创造新的竞争优势。以下是该文档的主要内容：

1. 引言与背景

文档首先指出，传统的国际化策略通常依赖于**外商直接投资（FDI）**来了解目标市场的消费者行为。然而，随着AI技术的发展，企业可以通过分析用户行为数据来直接推断消费者的偏好，而不再需要依赖于传统的市场代理指标。这种方法不仅提高了偏好推断的准确性，还能帮助企业在全球市场中更灵活地适应不同的消费者需求。

2. AI在偏好推断中的应用

文档详细描述了AI如何通过分析用户与内容的交互行为来推断其偏好。传统的偏好测量方法通常依赖于用户的显性反馈（如产品排名），而AI则可以通过用户的隐性行为（如观看内容的时长）来推断其真实偏好。这种方法避免了信息在显性反馈过程中可能丢失的问题，并扩展了偏好信息的范围。

3. 数据网络效应与全球市场扩展

文档提出了数据网络效应的概念，即随着用户数量的增加和不同产品的响应，AI算法能够更准确地识别具有相似偏好的用户。这种效应不仅提高了偏好推断的准确性，还为企业在全球市场中创造了先发优势。通过这种方式，企业可以从“一个国家一个国家地扩展”转变为“一个人一个人地扩展”。

4. 商业模式与AI应用的条件

文档指出，为了充分利用AI技术推断消费者偏好，企业的商业模式需要具备三个特征：频繁的重复购买、每位消费者大量的购买决策以及每个产品类别内大量的相似产品种类。这些条件确保AI算法有足够的数据来推断个体消费者的偏好，并识别协同过滤的机会。

5. AI技术对国际化策略的影响

文档探讨了AI技术如何改变企业的国际化策略。通过AI，企业可以在不依赖传统FDI的情况下进入外国市场，并适应全球消费者的差异。然而，某些类型的FDI仍然是必要的，特别是在需要建立复杂的本地生态系统以支持业务的情况下。

6. 结论与未来研究方向

文档总结了AI技术在国际化过程中的潜力，并指出未来的研究可以进一步探讨AI在不同商业模式中的应用，以及如何在全球范围内更有效地利用数据网络效应。

术语解释

• 外商直接投资（FDI）：企业在国外进行的长期投资，以获取控制权或影响力。
• 数据网络效应：随着用户数量的增加，系统的价值或效用也随之增加的现象。
• 协同过滤：一种推荐系统技术，通过分析用户的行为数据来预测其偏好。

总之，该文档强调了AI技术在现代国际化策略中的重要性，特别是在推断消费者偏好和利用数据网络效应方面的应用。这为企业在全球市场中创造新的竞争优势提供了理论基础和实践指导。