Le 16 juin, la Conférence 2026 sur le développement du commerce électronique transfrontalier s’est tenue en grande pompe à Langfang, dans la province du Hebei. Cette conférence a été organisée conjointement par l’Association chinoise pour le commerce des services et la World Trade Outlets Alliance, sur le thème « Construire un mécanisme commercial digne de confiance pour aider les marques à se mondialiser ».
La conférence a réuni des personnes de tous horizons, issues d’universités, d’entreprises, d’associations et d’autres institutions, pour discuter des tendances de développement et des voies d’innovation du secteur du commerce électronique transfrontalier.
Lors de la réunion, Zhang Hupo, directeur de la technologie de China Holdings Kejie, a prononcé un discours d’ouverture, détaillant l’application innovante et les principaux avantages de « l’offre » de China Holdings. « chain AI control tower » dans des scénarios de commerce électronique transfrontalier, qui a attiré l’attention des invités présents à la réunion. Dans le même temps, la conférence a publié le « Rapport annuel sur le développement du commerce électronique transfrontalier en Chine 2025 ». Dans la « Liste de compétitivité complète des fournisseurs de services de commerce électronique transfrontaliers chinois 2025 », China Holdings (Kejie) a été inscrite avec succès, démontrant la profonde force de l’entreprise et la reconnaissance de l’industrie dans le domaine des services de commerce électronique transfrontalier.
Le rapport mentionne spécifiquement que l’intelligence de la chaîne d’approvisionnement « Xiaojin » auto-développée par Kejie Logistics, une filiale de China Holdings, a bien fonctionné lors de l’événement Double Eleven en 2025 et est devenue un cas typique de technologie d’IA renforçant la chaîne d’approvisionnement.
Zhang Hupo a souligné dans son discours que l’industrie actuelle du commerce électronique transfrontalier est généralement confrontée au dilemme de « rester à la porte » avec la technologie de l’IA.
Bien que la plupart des entreprises aient déployé des outils tels que des écrans de visualisation de données et des chatbots IA, l’IA n’est pas encore véritablement intégrée dans le processus décisionnel de l’entreprise. La raison fondamentale est que l’entreprise dispose de données mais ne les utilise pas efficacement.
Les données WMS du backend et des entrepôts à l’étranger de chaque plateforme se trouvent dans le système sans que personne ne les analyse. En termes de processus, il existe des systèmes mais ils ne sont pas connectés.
Le système d’entrepôt à l’étranger, le backend de la plateforme et le système logistique de première étape ne sont pas connectés les uns aux autres.
En conséquence, au stade de la prise de décision, les résultats des prédictions de l’IA ne peuvent pas réellement affecter la prise de décision en matière de réapprovisionnement et d’allocation.
En réponse à ces problèmes, China Holdings a lancé la « Tour de contrôle de l’IA de la chaîne d’approvisionnement », qui adopte une conception d’architecture à trois niveaux.
La couche inférieure connecte les entrepôts à l’étranger WMS, ERP, TMS, ainsi que diverses données système telles que le backend des principales plates-formes de commerce électronique et les sources de données sur les taux de change et les tarifs ; l’atelier d’IA de niveau intermédiaire pour chaque poste utilise l’agent intelligent « Xiaojin » pour fournir une aide à la prise de décision pour les six nœuds principaux de prévision de la demande, de planification des déplacements, de déploiement d’entrepôts à l’étranger, de réapprovisionnement multiplateforme, d’avertissement de performance et d’attribution commerciale ;
la tour de contrôle de l’IA de haut niveau offre des capacités de visibilité complète, de prise de décision collaborative et de retour d’attribution, réalisant ainsi le passage de la « visualisation des données » à la « prise de décision assistée ».
Par exemple, dans le processus de prévision de la demande, l’IA peut prédire le volume des ventes de chaque SKU et de chaque plateforme pendant la haute saison, remplaçant ainsi l’expérience de prise de commandes et d’émission de suggestions de stockage pour différentes plateformes et entrepôts ; lors de la phase de planification de la première étape, l’IA optimise le calendrier et les coûts du fret maritime et aérien, et génère la matrice de solutions de la première étape ;
lors de la phase de déploiement des entrepôts à l’étranger, l’IA stocke la chaleur dans plusieurs entrepôts. L’analyse de puissance génère des plans d’allocation entre entrepôts ; dans le processus de réapprovisionnement multiplateforme, l’IA développe des stratégies de réapprovisionnement différenciées pour déclencher automatiquement les instructions de réapprovisionnement ; dans le processus d’avertissement de performance, l’IA identifie les ruptures de stock, les excédents et les anomalies de retour en temps réel et fournit des plans d’élimination ; Dans le processus d’attribution des opérations, l’IA analyse l’impact spécifique des taux de change, de la logistique et des frais de plateforme sur la marge brute.
Le « Rapport annuel 2025 sur le développement du commerce électronique transfrontalier en Chine » estime que le rôle des fournisseurs de services de commerce électronique transfrontalier en Chine subit un changement fondamental, passant d’une simple force de soutien back-end au début à une co-création front-end.
Dans le scénario extrême d’un pic de commandes de 110 millions sur Double 11 en 2025, le volume maximal de commandes par seconde de l’agent « Xiaojin » a augmenté de 280 % sur un an.
Dans les opérations quotidiennes, l’efficacité des requêtes de données est augmentée de 90 %, la charge de travail du service client est réduite de 50 %, l’efficacité de la sélection et du tri des documents complexes est augmentée de 20 %, l’efficacité de l’emballage est augmentée de 15 % et l’efficacité des postes de production de commandes est multipliée par 3. Dans le même temps, elle peut également participer directement à la formulation des stratégies d’inventaire de l’entreprise, en fournissant aux clients une aide à la décision telle que des « recommandations en matière de règlement des entrepôts » et de « nouvelles options d’emplacement des entrepôts ».
Cela montre que les prestataires de services logistiques évoluent du statut d’exécutants de contrats à celui de co-constructeurs intelligents de chaînes d’approvisionnement, formant ainsi un nouveau type de partenariat de co-création approfondi avec les entreprises manufacturières.
Lors du « Data Cloud Force 2026·Force Forum » qui vient de se terminer, China Holdings a publié le plan de co-création écologique « xᴬᴵ Supply Chain », dans l’espoir d’accélérer la mise en œuvre de l’IA industrielle dans les scénarios de base de la chaîne d’approvisionnement grâce à la co-création.
Dans les scénarios de commerce électronique transfrontalier, les cycles d’expédition durent entre 30 et 45 jours, les règles d’inventaire multiplateformes varient, les saisons de pointe sont densément peuplées et les fluctuations des taux de change affectent directement le bénéfice brut. Ces caractéristiques de l’industrie permettent de convertir une amélioration de 1 % de la qualité de la prise de décision en argent réel à grande échelle. Par conséquent, la question de savoir si la valeur de l’IA peut être utilisée efficacement est devenue un facteur clé pour déterminer l’issue de la concurrence.
La tour de contrôle de l’IA de la chaîne d’approvisionnement de China Holdings Kejie fait passer le point de prise de décision de « l’examen trimestriel » à « lorsqu’une anomalie se produit », et modifie l’examen de « deviner la cause » à « examiner la liste des causes profondes », ce qui peut fournir un solide soutien intelligent aux marques chinoises pour s’exporter à l’étranger, et un système de chaîne d’approvisionnement fiable, efficace et intelligent aidera certainement les marques chinoises à obtenir un succès stable et à long terme sur le marché mondial.
