李纯出任敦煌网CEO：AI如何把老牌跨境B2B带进新零售

跨境电商的竞争，早就不只是谁更会“烧钱补贴”。真正拉开差距的，是数据、算法和供应链的协同效率。当一位技术出身、同时做过跨境To B与To C、还在东南亚一线打过硬仗的操盘手加入一家老牌平台，这个信号很明确：敦煌网可能要把“稳健增长”升级为“AI驱动的增长”。

雷峰网报道显示，Lazada前CEO李纯已加入敦煌网，出任集团CEO。在我看来，这不是简单的高管更替，而更像跨境行业在2025年进入“精细化+智能化”阶段的缩影：平台想重新获得爆发力，必须把AI用到利润表上，而不是PPT里。

这篇文章会从“人事变动背后的技术趋势”讲起，拆解AI在跨境电商与新零售里的关键落点：需求预测、智能仓储、个性化推荐、动态定价与商家增长。更重要的是，如果你是跨境平台招商、品牌方或中小外贸企业，这里也会给到一套可执行的“AI落地路线图”。

高管变动背后：跨境电商进入“AI运营力”竞争

先给结论：**李纯的价值不在头衔，而在他能把技术体系变成业务体系。**报道提到他在Lazada早期分管技术与产品、统筹过Voyager项目（核心是技术体系迁移与重建），也在印尼市场把排名拉回到第二。

这类经历对应到今天的跨境环境，含金量更高。

• 流量红利变薄：投放成本高、平台内卷加剧，粗放增长越来越难。
• 供给与履约更复杂：多国多仓、多渠道、多币种、多税务，任何一个环节不“数智化”，都会被成本吞噬。
• 消费者预期更高：到货时效、售后体验、个性化匹配，已经被头部平台教育到“默认应该更好”。

所以，跨境平台的胜负手正从“平台招商规模”转向AI驱动的运营效率：谁能更准地预测、更快地周转、更低的履约成本、更高的转化率，谁就能更稳地赚钱。

一句话概括：跨境电商的下一轮增长，拼的是“算法+供应链”的复利。

敦煌网为什么需要AI：老牌B2B的“第二曲线”机会

敦煌网是国内较早服务中小企业的跨境B2B平台之一，优势在于供给基础、商家生态与长期稳健经营。但“稳健”有时也意味着：

• 业务结构更偏B2B撮合与交易服务，对C端体验和增长飞轮的训练不够；
• 传统外贸商家数字化水平参差不齐，平台必须替商家补齐“数据与运营能力”；
• 竞争对手在用AI做“降本增效”，如果不跟上，利润空间会被挤压。

而李纯这种“既懂技术又懂业务”的管理者，通常会把战略落到两个方向：

1. 把AI作为平台能力对外输出：让商家用得上、用得起、用得出效果。
2. 把AI嵌进平台内部流程：从获客、转化、履约到风控，用模型把效率拉起来。

这也是“人工智能在电子商务与新零售”这条主线最核心的一点：AI不是单点功能，而是一套贯穿交易全链路的操作系统。

AI在跨境电商的四个硬场景：从“好用”到“赚钱”

下面这四个场景，是我认为最容易在财务指标上直接体现价值的。

1）需求预测：决定你是“缺货”还是“压货”

跨境最大的成本之一，是库存与周转。

AI需求预测在跨境场景要解决的不是“预测销量”这么简单，而是：

• 多市场联动：同一SKU在不同国家的季节性、价格敏感度不同；
• 长链路提前期：海运、清关、尾程派送带来更长的补货周期；
• 活动冲击：黑五、圣诞、新年大促对需求的脉冲式影响（2025-12正处在海外消费旺季尾段，预测难度更高）。

可落地的做法是把预测拆成三层：

1. 基础预测（时间序列+节假日特征）
2. 因果修正（投放、价格、竞品、活动强度）
3. 供应约束（产能、运输、仓容）

最终输出的不是“销量”，而是补货建议、到仓时间、缺货风险与资金占用。

2）智能仓储与履约：用算法把“运费和时效”打下来

跨境履约优化的核心目标很直白：

• 更快：提升妥投时效，降低退款与差评
• 更省：降低干线与尾程成本
• 更稳：减少爆仓、错发、丢件

AI能做的关键动作包括：

• 智能分仓：根据订单概率与区域热度决定前置库存
• 路径与承运商选择：结合价格、时效、稳定性动态匹配
• 拣选波次优化：提高仓内人效与出库节拍

很多企业只盯着“仓库自动化设备”，却忽略了：没有算法调度，设备只会把旧流程跑得更快，未必更便宜。

3）个性化推荐与搜索：把流量变成订单

对平台来说，推荐系统与搜索排序是最直接的“收入引擎”。

跨境场景里，推荐要额外考虑：语言、文化偏好、尺码标准、支付与物流限制等。更现实的问题是，中小商家往往缺少内容能力，商品信息不规范。

这时候，AI的价值不仅是“推荐更准”，还包括：

• 商品结构化：自动补齐类目属性、材质、规格等关键字段
• 多语言本地化：标题、卖点、详情页生成与合规校验
• 新商品冷启动：基于相似商品与人群画像快速找到首批用户

一句话：先把供给“讲清楚”，算法才有空间把匹配“做精准”。

4）动态定价与促销：让利润率可控，而不是靠感觉

动态定价在跨境电商里最常见的误区是“频繁改价”。正确的目标是：在考虑成本、汇率、平台佣金、广告花费与竞争强度的前提下，找到利润与转化的平衡点。

可执行的定价策略通常包含：

• 价格底线（含物流、退货、损耗后的毛利底线）
• 竞争监测（同款/同类的价格带与促销节奏）
• 分层定价（新客、老客、复购客不同优惠策略）

当这套系统跑起来，平台会从“GMV导向”变成“利润导向”，这是很多跨境企业2025年最需要的转弯。

敦煌网可能怎么走：从B2B平台到“AI外贸操作系统”

结合报道里“敦煌网近期从Lazada挖人”的信息，以及李纯的技术背景，我更愿意把敦煌网的想象空间理解为：用AI把平台能力产品化。

我看好三条可能的路径（不代表事实，只是行业视角的推演）：

路径A：面向商家的AI增长套件

让中小外贸商家获得“接近大卖”的能力，通常包括：

• 选品雷达：市场热度、价格带、利润测算
• 广告投放助手：自动出价、素材生成、预算分配
• 客服与售后机器人：多语种问答、工单分流、情绪识别

商家愿意为“直接提升订单与人效”的工具付费，这会形成平台新的收入结构。

路径B：平台级的智能风控与合规

跨境交易的复杂性，让风控和合规不是“后台成本”，而是“增长门槛”。AI在这里主要解决：

• 欺诈订单识别
• 账号异常与羊毛党拦截
• 商品合规（禁限售、知识产权、敏感词）

风控做得好，平台才敢放开更多支付方式、更大额度的授信、更灵活的结算。

路径C：供应链与金融的联动（更难，但上限更高）

当预测、库存与订单稳定后，平台可以进一步做：

• 备货授信
• 账期与保理
• 以销定产的柔性供应链

这条路一旦跑通，平台从“交易撮合”升级为“产业基础设施”。难点是数据质量与风险定价能力，但这恰恰是技术型CEO擅长的方向。

给跨境企业的落地清单：90天把AI用出结果

很多团队卡在“想做AI，但不知道从哪下手”。我建议按90天拆三步，指标要能落到经营报表。

第1-30天：先把数据打通，不追求完美

• 统一商品ID、类目、属性字段（先覆盖Top 20%热卖SKU）
• 打通订单、库存、广告、物流、退款数据
• 建立一套可复用的指标口径：转化率、缺货率、库存周转天数、履约时效、广告ROI

第31-60天：选一个“最值钱”的场景做闭环

优先级我通常这样排：

1. 需求预测+补货建议（直接影响现金流）
2. 搜索/推荐排序优化（直接影响GMV）
3. 履约路径优化（直接影响成本与体验）

关键是闭环：上线—对照组—复盘—迭代。

第61-90天：把能力产品化，形成可复制的流程

• 把模型输出变成“运营动作”：自动生成补货单、调价建议、投放策略
• 给一线团队配看板与告警：缺货风险、爆品趋势、异常退款
• 明确责任：谁审批、谁执行、谁复盘

AI落地不是“模型上线”，而是决策机制升级。

写在最后：跨境新零售的核心，是“把不确定性变小”

李纯加入敦煌网这件事，放在“人工智能在电子商务与新零售”的系列里看，最值得关注的不是人事八卦，而是一个更大的趋势：跨境电商正在从流量竞争转向智能运营竞争。

敦煌网如果要做出“老牌平台的第二增长曲线”，AI会是最现实的抓手：需求预测让库存更轻，智能仓储让履约更稳，推荐与定价让增长更可控。

如果你正在负责跨境业务的增长或供应链，我建议你从一个问题开始对齐团队：**我们今年最贵的成本，到底是流量、库存，还是履约？**答案往往指向AI最该先落地的地方。