周兆第：扎根实务与学术，探索跨境供应链信息的破局之路

当一份关税调整通知在深夜抵达，对于一家跨国企业而言，它绝不仅仅是一纸公文，而是一场无声的风暴。顺着供应链链路层层传导，变动会落到商品归类、采购成本、订单排期、进口合规的每一个执行环节，牵一发而动全身。

作为跨境贸易与供应链信息系统技术专家，周兆第每天面对的，正是这样一场场由政策、数据和合规交织而成的风暴。她不推崇技术万能论，而是专注于打通贸易政策信息、供应链数据与真实业务流程之间的壁垒，为分散的信息搭建统一、可追溯的坐标系，让每一次决策都有扎实的依据。

跨学科沉淀，让研究扎根真实场景

周兆第的知识体系搭建在复合学科背景与一线实战经验之上。本科在俄勒冈大学伦德奎斯特商学院，她学的是金融与工商管理，习惯从成本和收益的角度看问题。2024年，她从华盛顿大学福斯特商学院取得信息系统硕士学位，视角又往技术那一侧延伸了一层。金融、运营管理与信息系统多领域的学习经历，塑造了她独特的思考方式。面对错综复杂的贸易合规难题，她既能站在宏观角度评估财务层面带来的影响，也能够下沉到细节，思考技术方案该如何落地实现。

真正让她理解供应链的，还是现场。曾在物流履约领域负责业务分析与运营管理，她跟承运商反复对过节点，追过订单延误的根因，也琢磨过库存为何会在某一节点突然堆积。那些看似孤立的问题，往往不是某个人不够努力，而是流程断了一截、信息没传到位、不同部门各自拿着不同的数据说话。

也是从那时起，她形成了一个很朴素的判断，好的研究从来不是悬浮于业务之上的概念堆砌，而是要走进真实业务场景，解决现实中切实存在的难题。

独立学术探索，理性划定技术边界

围绕跨境贸易的真实痛点，周兆第以独立研究者的身份展开了持续的学术探索，她撰写了学术论文Artificial Intelligence-Driven Customs Risk Management: Enhancing Cross-Border Trade Resilience Under Tariff Fluctuations，研究尝试把贸易政策变化、申报信息和货运特征放进同一个分析框架，探讨人工智能能否辅助风险识别，帮助企业在波动中更快做出判断。

周兆第在论文里始终保持着研究者该有的审慎。她提出，人工智能无法直接替代行业积累的经验，也不能接管人的责任判断，绝非一个无从解读的算法黑箱。想要让智能风险管理真正落地，必须保障基础数据可靠，保证规则可以溯源，模型具备可解释性，同时配套持续的校准手段与人工复核机制。

跳出纯学术研究的边界，周兆第始终坚持把理论思考投向真实业务场景，在实践中检验研究价值。这份对技术务实的理解，早在求学时期的项目实践中就已经成型。她曾与团队参与第五届 DATATHON 赛事，拿下最佳机器学习模型第三名。在她眼中，奖项只是阶段性的成果，并不代表技术探索就此止步。模型可以产出计算结果，但真正的难点，在于读懂复杂的业务语境，立足现实场景，理性解读数据背后蕴藏的信息。

把研究逻辑，落地进真实业务场景

走出研究场景，周兆第把学术研究的严谨与系统思维，转化为实实在在的业务支撑。在工作中，她负责周期性关税数据整理、自动化报表体系搭建与跨部门问题分析，为进口合规管理与业务协同提供核心信息支持。她的核心工作思路，是搭建一套可以核验、便于解读的分析框架，把晦涩的政策条文、碎片化的进口数据，和一线运营遇到的难点整合在一起。相比于追求工具的技术亮点，她更看重信息能否真正服务业务，帮助团队及时发现合规隐患，持续追踪成本变化，让不同部门协作时拥有统一的数据语言。

从一线物流运营排查流程断点，到学术领域深耕海关风险管理，再到岗位上落地信息体系，一路走来，周兆第始终守着同一个目标，在贸易法规、供应链运营和信息系统之间，搭建起稳定可信的连接。

全球贸易格局持续震荡，不确定性已经成为跨境行业的常态。在庞大的流通体量之下，关税细则、海关监管要求频繁调整，很多企业手握海量业务数据，却难以从中筛选出有价值的信息，转化为可落地的业务判断。像周兆第这种兼具业务理解、技术能力与合规认知的复合型人才，也正在成为企业推进数字化贸易管理过程中不可或缺的力量。

周兆第的探索还在继续。规则会变，数据会更新，优化也就没有终点。在变幻不定的贸易环境里，没有人能预知所有变数，她选择以数据为基石、以理性为指引，在不确定中筑牢可靠的决策支点。这既是一位研究者的实践路径，也是跨境供应链信息系统走向更科学、更稳妥的一个缩影。（李跃）