KI-gestützte Vorhersage von Rechnungsdilution in Lieferkettensfinanzierung

Rechnungsdilution – der Unterschied zwischen dem genehmigten Rechnungsbetrag und dem tatsächlich eingezogenen Betrag – stellt einen bedeutenden Nichtkreditrisiko- und Margenverlustfaktor in der Lieferkettensfinanzierung dar. Traditionell wird dieses Risiko durch die unverzichtbare Zahlungsverpflichtung des Käufers (IPU) abgedeckt, die jedoch die Akzeptanz von Lieferkettensfinanzierung insbesondere bei Käufern mit niedrigerem Rating einschränkt.

Um dieses Problem zu lösen, setzen moderne datengetriebene Ansätze auf Echtzeit‑Dynamik: Sie prognostizieren die Dilution für jedes Käufer‑Lieferanten‑Paar in Echtzeit und ermöglichen dadurch dynamische Kreditlimits. In dem neuen arXiv‑Paper wird ein KI‑gestütztes Machine‑Learning‑Framework vorgestellt, das diese Echtzeit‑Vorhersage unterstützt.

Das Modell kombiniert ein leakage‑freies, zweistufiges XGBoost‑System, Kolmogorov‑Arnold‑Netzwerke (KAN) und Ensemble‑Methoden. Es ergänzt einen deterministischen Algorithmus und wird anhand eines umfangreichen Produktionsdatensatzes mit neun zentralen Transaktionsfeldern evaluiert.

Die Ergebnisse zeigen, dass die KI‑Framework‑Lösung die Vorhersagegenauigkeit von Rechnungsdilution in Echtzeit verbessert, dynamische Kreditlimits ermöglicht und damit das Risiko reduziert. Besonders für Käufer mit unterdurchschnittlicher Bonität eröffnet dies neue Möglichkeiten, die Vorteile der Lieferkettensfinanzierung ohne die Einschränkungen traditioneller IPUs zu nutzen.