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無洩漏兩階段 XGBoost、KAN 預測供應鏈發票稀釋

無洩漏兩階段 XGBoost、KAN 預測供應鏈發票稀釋

這篇 ArXiv 論文提出一個 AI/ML 框架,用於預測供應鏈金融中的發票稀釋,減輕非信用風險和利潤損失。它採用無洩漏兩階段 XGBoost、Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 和集成模型,在九個交易欄位的大量生產數據上訓練。此方法支援即時動態信用額度,減少對買方不可撤銷付款承諾 (IPU) 的依賴。