論文の概要: Enhancing Supply Chain Transparency in Emerging Economies Using Online Contents and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16922v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 08:46:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:17.894043
• Title: Enhancing Supply Chain Transparency in Emerging Economies Using Online Contents and LLMs
• Title（参考訳）: オンラインコンテンツとLCMを用いた新興経済におけるサプライチェーンの透明性向上
• Authors: Bohan Jin, Qianyou Sun, Lihua Chen,
• Abstract要約: 本研究では、オンラインコンテンツと大規模言語モデル(LLM)を活用して、新興国におけるサプライチェーンの透明性を高める新しいアプローチを提案する。 我々は,先進的なLCMとWebクローラ技術を統合したサプライチェーン知識グラフマイニングシステムを開発し,サプライチェーン情報を自動的に収集・解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License:
• Abstract: In the current global economy, supply chain transparency plays a pivotal role in ensuring this security by enabling companies to monitor supplier performance and fostering accountability and responsibility. Despite the advancements in supply chain relationship datasets like Bloomberg and FactSet, supply chain transparency remains a significant challenge in emerging economies due to issues such as information asymmetry and institutional gaps in regulation. This study proposes a novel approach to enhance supply chain transparency in emerging economies by leveraging online content and large language models (LLMs). We develop a Supply Chain Knowledge Graph Mining System that integrates advanced LLMs with web crawler technology to automatically collect and analyze supply chain information. The system's effectiveness is validated through a case study focusing on the semiconductor supply chain, a domain that has recently gained significant attention due to supply chain risks. Our results demonstrate that the proposed system provides greater applicability for emerging economies, such as mainland China, complementing the data gaps in existing datasets. However, challenges including the accurate estimation of monetary and material flows, the handling of time series data, synonyms disambiguation, and mitigating biases from online contents still remains. Future research should focus on addressing these issues to further enhance the system's capabilities and broaden its application to other emerging economies and industries.
• Abstract（参考訳）: 現在のグローバル経済では、サプライチェーンの透明性が、サプライヤのパフォーマンスを監視し、説明責任と責任を育むことによって、このセキュリティを確保する上で重要な役割を担っている。 ブルームバーグやファクトセットのようなサプライチェーン関係データセットの進歩にもかかわらず、情報非対称性や規制の制度的ギャップといった問題により、サプライチェーンの透明性は新興国において大きな課題となっている。 本研究では,オンラインコンテンツと大規模言語モデル(LLM)を活用することで,新興国におけるサプライチェーンの透明性を高める新たなアプローチを提案する。 我々は,先進的なLCMとWebクローラ技術を統合したサプライチェーン知識グラフマイニングシステムを開発し,サプライチェーン情報を自動的に収集・解析する。 システムの有効性は、最近サプライチェーンのリスクにより注目されている半導体サプライチェーンに焦点をあてたケーススタディを通じて検証される。 以上の結果から,提案システムは中国本土などの新興国に対して,既存のデータセットのデータギャップを補完する適用性の向上を図っている。 しかし、金融・物質フローの正確な推定、時系列データの扱い、曖昧さの同義語化、オンラインコンテンツからの偏見の緩和といった課題は依然として残っている。 今後の研究は、これらの課題に対処し、システムの能力をさらに強化し、他の新興国や産業にも適用することに焦点を当てるべきである。

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