揭示数字供应链的风险：一个用于语义识别和验证的大型语言模型框架

《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS》：Uncovering the risks of digital supply chains: A large language model framework for semantic identification and validation

供应链数字化转型中基于大语言模型的隐性技术风险语义识别框架构建及实证研究，通过结构化提示工程指导LLMs提取标准化风险指标，结合面板回归与经典(s,S)库存策略行为模拟，验证新指标对市场波动、数字投资和库存决策的预测增量达10%-15%，发现外部风险显著影响股价波动和国际化营收占比，数字风险关联管理成本上升和专利产出增加，提出包含外部环境风险、运营中断风险和数字技术风险的三角分类体系。

　　
供应链数字化转型中的语义风险识别框架研究

一、研究背景与问题提出
随着工业4.0和人工智能技术的快速发展，全球供应链体系正经历由物理实体网络向数字化生态系统的深刻变革。这种转型在提升供应链透明度和响应效率的同时，也催生出新型技术风险：包括算法偏见、数据延迟、平台依赖等隐性风险因素。传统供应链风险管理框架多聚焦于自然灾害、政策变动等显性风险，对数字技术引发的系统性风险缺乏有效识别机制。以文本分析为例，常规的词袋模型（BoW）难以捕捉企业披露中隐含的复杂风险逻辑，特别是涉及多技术耦合、跨平台联动的风险场景。

二、方法论创新与框架构建
该研究突破传统文本分析方法，构建了基于大型语言模型的语义风险识别框架。核心创新体现在三个方面：首先，开发了面向数字供应链的三元风险分类体系（外部环境风险R1、运营中断风险R2、数字技术风险R3），将传统分类标准扩展至包含平台依赖度、算法透明性等数字化特征指标。其次，采用结构化提示工程（Structured Prompt Engineering）替代传统零样本学习，通过预设行业术语库（包含217项供应链数字化相关术语）和风险逻辑图谱，有效控制模型输出方向。最后，建立双重验证机制：在财务层面运用面板回归分析（覆盖2018-2024年深交所上市公司数据），在运营层面构建基于(s,S)模型的库存动态模拟系统。

三、实证研究与技术验证
研究团队采集了CSMAR数据库中的企业年报文本（共1,326份文本记录）和Wind数据库的财务数据（包含营业成本、库存周转率等12项核心指标）。通过自然语言处理技术，从企业披露的供应链合作模式、技术投资方向、风险管理策略等文本中提取风险指标，其标准化程度较传统方法提升42%。实证结果显示：
1. LLM生成的风险指标对市场波动（β=0.173）、国际营收占比（β=-0.477）的解释力显著优于传统词袋模型（提升幅度达10-15%）
2. 数字技术风险（R3）与库存成本呈正相关（R2=0.31），验证了算法偏见导致的决策失误风险
3. 库存缓冲机制在风险暴露提升后，成本增幅最高达18.6%（模拟结果）

四、理论突破与实践启示
本研究在理论和实践层面取得双重突破：理论上，构建了"技术渗透度-系统脆弱性-风险传导链"的分析模型，将Pfohl等（2010）提出的静态风险分类扩展为动态风险评估体系。实践方面，开发出可量化的数字化风险指标（DRI）指数，包含平台依赖强度（PDI）、算法透明度（ATI）、数据延迟指数（LDI）等6个维度共23项具体指标。企业可通过该框架实现：
1. 风险预警：提前6-12个月识别供应链技术脆弱性
2. 决策优化：动态调整库存阈值（s值）和补货策略（S值）
3. 成本控制：通过风险热力图实现IT预算的精准分配

五、行业应用与未来展望
目前该框架已在3家跨国制造企业和2家物流平台进行试点应用，取得显著成效：某汽车零部件供应商通过实时监控R3指标，成功规避因云服务中断导致的4,200万元生产损失。未来研究将扩展至区块链溯源风险、数字孪生系统脆弱性等新兴领域，并计划开发风险自愈机制（Risk Auto-Recovery Mechanism, RAR-M），实现从风险识别到主动防御的闭环管理。

该研究为智能供应链管理提供了新的方法论工具，其核心价值在于将语言模型的语义理解能力转化为可操作的风险量化指标。通过结构化提示工程解决模型输出不可控问题，结合行为模拟验证风险传导机制，有效克服了AI技术在企业风险管理中的"黑箱"困境。后续研究可进一步探索多模态风险识别（整合文本、传感器、交易数据）和动态风险评估模型（考虑技术迭代带来的风险漂移）。