論文の概要: A Machine Learning-Based Study on the Synergistic Optimization of Supply Chain Management and Financial Supply Chains from an Economic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03673v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 19:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:09.957629
• Title: A Machine Learning-Based Study on the Synergistic Optimization of Supply Chain Management and Financial Supply Chains from an Economic Perspective
• Title（参考訳）: 経済的な観点からのサプライチェーン管理とファイナンシャルサプライチェーンの相乗的最適化に関する機械学習による研究
• Authors: Hang Wang, Huijie Tang, Ningai Leng, Zhoufan Yu,
• Abstract要約: 本研究では、効率損失、融資制約、リスク伝達といった問題を解決するために、協調的なサプライチェーンマネジメントとファイナンシャルサプライチェーンマネジメント(SCM - FSCM)モデルを検討する。 トランザクションコストと情報非対称性の理論を組み合わせて、ランダムフォレストのようなアルゴリズムを用いて多次元データを処理する。 このSCM-FSCMモデルは、運用コストを効果的に削減し、資金調達の制約を緩和し、高品質なサプライチェーン開発をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.59705299887471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Based on economic theories and integrated with machine learning technology, this study explores a collaborative Supply Chain Management and Financial Supply Chain Management (SCM - FSCM) model to solve issues like efficiency loss, financing constraints, and risk transmission. We combine Transaction Cost and Information Asymmetry theories and use algorithms such as random forests to process multi-dimensional data and build a data-driven, three-dimensional (cost-efficiency-risk) analysis framework. We then apply an FSCM model of "core enterprise credit empowerment plus dynamic pledge financing." We use Long Short-Term Memory (LSTM) networks for demand forecasting and clustering/regression algorithms for benefit allocation. The study also combines Game Theory and reinforcement learning to optimize the inventory-procurement mechanism and uses eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) for credit assessment to enable rapid monetization of inventory. Verified with 20 core and 100 supporting enterprises, the results show a 30\% increase in inventory turnover, an 18\%-22\% decrease in SME financing costs, a stable order fulfillment rate above 95\%, and excellent model performance (demand forecasting error <= 8\%, credit assessment accuracy >= 90\%). This SCM-FSCM model effectively reduces operating costs, alleviates financing constraints, and supports high-quality supply chain development.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、経済理論に基づいて機械学習技術と統合され、効率損失、融資制約、リスク伝達といった問題を解決するための協調的なサプライチェーン管理とファイナンシャルサプライチェーン管理(SCM - FSCM)モデルを探求する。 トランザクションコストと情報非対称性の理論を組み合わせて、ランダムフォレストのようなアルゴリズムを使って多次元データを処理し、データ駆動型3次元(コスト効率リスク)分析フレームワークを構築します。 次に、FSCMモデル「中核的な企業信用権限とダイナミックな公約ファイナンス」を適用します。 需要予測にはLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを使用し、利益配分にはクラスタリング/回帰アルゴリズムを用いる。 また、ゲーム理論と強化学習を組み合わせて在庫調達機構を最適化し、クレジットアセスメントにeXtreme Gradient Boosting(XGBoost)を用いて在庫の迅速な収益化を実現している。 その結果、20コア100社を対象とし、在庫の転売率30-%、中小企業融資コスト18-%減、安定注文達成率95-%以上、モデル性能(需要予測誤差=8-%、信用評価精度=90-%)が示された。 このSCM-FSCMモデルは、運用コストを効果的に削減し、資金調達の制約を緩和し、高品質なサプライチェーン開発をサポートする。

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