論文の概要: Conditional Generative Modeling for Enhanced Credit Risk Management in Supply Chain Finance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15305v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 09:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.62009
• Title: Conditional Generative Modeling for Enhanced Credit Risk Management in Supply Chain Finance
• Title（参考訳）: サプライチェーンファイナンスにおける信用リスク管理強化のための条件付き生成モデル
• Authors: Qingkai Zhang, L. Jeff Hong, Houmin Yan,
• Abstract要約: サードパーティのロジスティクス(3PL)主導のサプライチェーンファイナンス(SCF)が将来性のあるソリューションとして登場し、イントランジット在庫を担保として活用している。 本稿では、信用リスク評価と融資規模決定の2つの課題に対処するため、3PL主導のSCFに適した高度な信用リスク管理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of cross-border e-commerce (CBEC) has created significant opportunities for small and medium-sized enterprises (SMEs), yet financing remains a critical challenge due to SMEs' limited credit histories. Third-party logistics (3PL)-led supply chain finance (SCF) has emerged as a promising solution, leveraging in-transit inventory as collateral. We propose an advanced credit risk management framework tailored for 3PL-led SCF, addressing the dual challenges of credit risk assessment and loan size determination. Specifically, we leverage conditional generative modeling of sales distributions through Quantile-Regression-based Generative Metamodeling (QRGMM) as the foundation for risk estimation. We propose a unified framework that enables flexible estimation of multiple risk measures while introducing a functional risk measure formulation that systematically captures the relationship between these risk measures and varying loan levels, supported by theoretical guarantees. To capture complex covariate interactions in e-commerce sales data, we integrate QRGMM with Deep Factorization Machines (DeepFM). Extensive experiments on synthetic and real-world data validate the efficacy of our model for credit risk assessment and loan size determination. This study represents a pioneering application of generative AI in CBEC SCF risk management, offering a solid foundation for enhanced credit practices and improved SME access to capital.
• Abstract（参考訳）: 国境を越えたeコマース(CBEC)の急速な拡大は中小企業(中小企業)にとって大きなチャンスとなっているが、中小企業の信用履歴が限られているため、資金調達は依然として重要な課題である。 サードパーティのロジスティクス(3PL)主導のサプライチェーンファイナンス(SCF)が将来性のあるソリューションとして登場し、イントランジット在庫を担保として活用している。 本稿では、信用リスク評価と融資規模決定の2つの課題に対処するため、3PL主導のSCFに適した高度な信用リスク管理フレームワークを提案する。 具体的には、リスク評価の基礎として、Quantile-Regression-based Generative Metamodeling (QRGMM) による販売分布の条件付き生成モデルを利用する。 本稿では,これらのリスク対策と様々なローン水準の関係を体系的に把握する機能的リスク尺度定式化を導入しながら,複数のリスク対策の柔軟な評価を可能にする統一的枠組みを提案する。 電子商取引販売データにおける複雑な共変量相互作用を捉えるため,QRGMMとDeep Factorization Machines(DeepFM)を統合した。 信用リスク評価と貸付規模決定のためのモデルの有効性を, 総合的および実世界のデータを用いた大規模な実験により検証した。 本研究は、CBEC SCFリスクマネジメントにおけるジェネレーティブAIの先駆的な応用であり、クレジットプラクティスの強化と中小企業への資本アクセスの改善のための確かな基盤を提供する。

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