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申请/专利权人：无锡锡商银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的供应链风险控制系统，具体涉及供应链管理技术领域，包括风险信源采集模块、风险模型量化模块、过滤模块、决策支持模块，风险信源采集模块用于采集供应链的潜在风险信息，包括供应商信息、供应链结构、物流效率信息和市场情报信息，风险模型量化模块用于对潜在风险信息进行建模分析，建立风险稳定模型，对风险稳定模型进行评估，根据评估制定风险通报策略，过滤模块用于根据风险通报策略对供应链进行分类筛除，决策支持模块用于对保留的供应链进行风险处置优先级赋值，生成风险处置序列，按照风险处置序列的顺序进行控制处理，能够有效降低管理人员的工作压力，有效提高风控系统的运行效率。

主权项：1.一种基于人工智能的供应链风险控制系统，其特征在于，包括风险信源采集模块、风险模型量化模块、过滤模块、决策支持模块；风险信源采集模块用于采集供应链的潜在风险信息，包括供应商信息、供应链结构、物流效率信息和市场情报信息；风险模型量化模块用于对潜在风险信息进行建模分析，建立风险稳定模型，对风险稳定模型进行评估，根据评估制定风险通报策略；过滤模块用于根据风险通报策略对供应链进行分类筛除；决策支持模块用于对保留的供应链进行风险处置优先级赋值，生成风险处置序列，按照风险处置序列的顺序进行控制处理；对潜在风险信息进行建模分析，建立风险稳定模型，对风险稳定模型进行评估的方法为：采集潜在风险信息并分别标定产能利用率为Cu，供货周期为Dc，信息流收缩层次为Fs，库存周转率为Ti，预计周转误差为Es，市场份额占比增速为Mg，建立风险稳定模型，表达式为式中，Rt为风险稳定指数，Cu为产能利用率，Dc为供货周期，Fs为信息流收缩层次，Ti为库存周转率，Es为预计周转误差，Mg为市场份额占比增速，其中α1、α2、α3、α4、α5、α6分别为产能利用率、供货周期、信息流收缩层次、库存周转率、预计周转误差、市场份额占比增速的权重系数，且α1、α2、α3、α4、α5、α6均大于0；对供应链进行分类筛除的逻辑为：过滤模块对无需介入处理的供应链进行筛除，缓解供应链风险控制压力，将符合第二临界阈值Ct2风险稳定指数Rt，被标记为可控风险的供应链数据转移至次级服务器节点中，将符合第一临界阈值Ct1≤风险稳定指数Rt≤第二临界阈值Ct2，且风险稳定指数的平均值大于第二临界阈值Ct2的供应链数据转移至次级服务器节点中；对保留的供应链进行风险处置优先级赋值，生成风险处置序列的逻辑为：将供应链的连续若干个符合风险稳定指数Rt第一临界阈值Ct1的风险稳定指数进行加和为Ra；将供应链的连续若干个符合第一临界阈值Ct1≤风险稳定指数Rt≤第二临界阈值Ct2的风险稳定指数加和为Rb；将供应链的连续若干个符合第二临界阈值Ct2风险稳定指数Rt的风险稳定指数加和为Rc；计算供应链的介入优先级式中，Pr为供应链的介入优先级，Ra为供应链被标记为隔断风险的风险稳定指数之和，Rb为供应链被标记为边缘风险的风险稳定指数之和，Rc为供应链被标记为可控风险的风险稳定指数之和，供应链的介入优先级越高，则供应链的控制风险越高，对各个供应链的介入优先级进行整合排序，由大到小生成风险处置序列，在多个供应链处于同一风险状态时，优先处置介入优先级高的供应链。

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