In recent years, supply chain finance (SCF) is exploited to solve the financing difficulties of small- and medium-sized enterprises (SMEs). SME credit risk assessment is a critical part in the SCF system. The diffusion of SME credit risk may cause serious consequences, leading the whole supply chain finance system unstable and insecure. Compared with traditional credit risk assessment models, the supply chain relationship, credit condition of SME, and core enterprises should all be considered to rate SME credit risk in SCF. Traditional methods mix all indicators from different index systems. They cannot give a quantitative result on how these index systems work. Furthermore, traditional credit risk assessment models are heavily dependent on the number of annotated SME data. However, it is implausible to accumulate enough credit risky SMEs in advance. In this paper, we propose an adaptive heterogenous multiview graph learning method to tackle the small sample size problem for SMEs’ credit risk forecasting. Three graphs are constructed by using indicators from supply chain operation, SME financial indicator, and nonfinancial indicator individually. All the graphs are integrated in an adaptive manner, providing a quantitative explanation on how the three parts cooperate. The experimental analysis shows that the proposed method has good performance for determining whether SME is risky or nonrisky in SCF. From the perspective of SCF, SME financing ability is still the main factor to determine the credit risk of SME.

中文翻译：

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供应链金融中中小企业信用风险评估的多视图图学习

近年来，利用供应链金融（SCF）解决了中小企业（SME）的融资困难。中小企业信用风险评估是SCF系统中的关键部分。中小企业信用风险的扩散可能造成严重后果，导致整个供应链金融体系不稳定，不安全。与传统的信用风险评估模型相比，应该考虑供应链关系，中小企业的信用状况以及核心企业来评估SCF中的中小企业信用风险。传统方法混合了来自不同指标体系的所有指标。他们无法给出有关这些指标系统如何工作的定量结果。此外，传统的信用风险评估模型严重依赖于带注释的SME数据的数量。然而，提前积累足够的信用风险中小企业是不现实的。在本文中，我们提出了一种自适应的异构多视图图学习方法，以解决中小企业信用风险预测中的小样本问题。分别使用供应链运营指标，中小企业财务指标和非财务指标构建了三个图表。所有图形均以自适应方式集成，从而提供了有关这三个部分如何协作的定量解释。实验分析表明，所提出的方法具有很好的性能，可以确定中小企业在SCF中是危险还是无风险。从SCF的角度来看，中小企业融资能力仍是决定中小企业信用风险的主要因素。我们提出了一种自适应的异构多视图图学习方法，以解决中小企业信用风险预测中的小样本问题。分别使用供应链运营指标，中小企业财务指标和非财务指标构建了三个图表。所有图形均以自适应方式集成，从而提供了有关这三个部分如何协作的定量解释。实验分析表明，所提出的方法对于确定SCF中的中小企业是危险还是无风险具有良好的性能。从SCF的角度来看，中小企业融资能力仍是决定中小企业信用风险的主要因素。我们提出了一种自适应的异构多视图图学习方法，以解决中小企业信用风险预测中的小样本问题。分别使用供应链运营指标，中小企业财务指标和非财务指标构建了三个图表。所有图形均以自适应方式集成，从而提供了有关这三个部分如何协作的定量解释。实验分析表明，所提出的方法对于确定SCF中的中小企业是危险还是无风险具有良好的性能。从SCF的角度来看，中小企业融资能力仍然是决定中小企业信用风险的主要因素。所有图形均以自适应方式集成，从而提供了有关这三个部分如何协作的定量解释。实验分析表明，所提出的方法对于确定SCF中的中小企业是危险还是无风险具有良好的性能。从SCF的角度来看，中小企业融资能力仍然是决定中小企业信用风险的主要因素。所有图形均以自适应方式集成，从而提供了有关这三个部分如何协作的定量解释。实验分析表明，所提出的方法对于确定SCF中的中小企业是危险还是无风险具有良好的性能。从SCF的角度来看，中小企业融资能力仍是决定中小企业信用风险的主要因素。