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在快速发展的快速消费品 (FMCG) 领域，宝洁、印度斯坦联合利华、Amul 和可口可乐等跨国公司 (MNC) 在管理供应商关系和有效评估信用风险方面面临重大挑战。本文旨在利用来自不同供应商的财务数据，利用先进的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法分析信用风险。我们探索了一个全面的数据集，其中包括资产负债表、所得税申报表、订单簿、工厂设置和熟练人力的可用性等关键财务指标。此外，我们还结合运营数据、定性评估和产品特定信息，全面评估供应商稳定性并预测潜在的信用风险。
利用快速消费品不同供应商的财务数据
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