【原创】基于大模型+大数据的企业动态风险风险管理方案

近年来，从中央到地方，国资委对企业内控体系建设和评价的监管力度持续加码，企业内部控制管理的重要性被提到了前所未有的高度。毫不夸张地说，内部控制管理水平如今已经成了衡量企业综合管理水平的核心指标之一。监管层也在积极鼓励央企探索利用人工智能、大数据等新技术，推动经营管理决策和执行的全过程控制、自动预警、跟踪评价等在线监管落地。说白了，就是要把过去那套“人防人控”的传统模式，全面升级为“技防技控”的智能化体系。

2023年3月，国资委发布了一份“加急”红头文件——《关于做好2023年中央企业内部控制体系建设与监督工作有关事项的通知》（以下简称《通知》），要求央企开展2023年内控体系建设与监督工作，并附上了内控报告和规划的模板。这份文件总结了以往内控评价的成果与不足，站在新形势下，对企业内控评价提出了更高要求。

《通知》的核心内容，主要围绕六个方面展开：加强组织领导、加强制度建设、加强专项整治、加强风险防控、加强境外管控、加强质量控制。而且，文件还提供了两份十分详实的模板：

一份是“2022年度中央企业内控体系工作报告(模板)”，主要内容分为2022年度内控体系建设与监督工作情况总结，以及2023年工作安排。其中，工作总结部分又细分为内控体系建设情况和内控体系监督评价情况，非常清晰。

另一份是“2023-2025年中央企业内控体系监督评价工作规划(模板)”，要求企业明确未来三年的工作目标、重点任务和措施、详细的进度安排，以及组织保障等内容。

此外，《通知》还提出了严格的定期报告要求：各央企需要在2023年4月30日前，向国资委报送年度重大风险评估报告；同时，每季度结束后15日内，还要报送季度重大风险监测报告。

从企业运营过程进行风险场景识别

那么，具体到企业的日常运营，我们该如何识别那些关键的风险场景呢？从企业业务管理的过程来看，主要的风险场景集中在以下几个板块：

这里涵盖了采购、生产、销售等核心业务环节。典型的动态风险场景包括招采投标环节的合规性、销售环节的赊销管理问题等。这些都是日常运营中“高频次、高影响”的风险点。

主要涉及保理公司、融资租赁公司、保经公司等金融业务场景。这类板块的风险往往更具专业性和隐蔽性，需要企业具备更强的风险识别能力。

这个板块涉及企业信用评级、投融资管理、收支结算管理等。财务与资金是企业运营的生命线，任何一个环节的风险都可能引发连锁反应。

构建基于公+私域的动态风险管理体系

面对上述复杂的风险场景，如何构建一套有效的管理体系？关键在于基于外部大数据和企业内部数据，构建一个场景化、标准化、动态化、智能化的动态风险数据治理平台。这个平台要能统一企业风险管理门户，为各个业务板块提供一系列应用服务，比如客户画像、营销推广、信用评级、风险预警、数据核验、舆情监控等。这样一来，企业就不再是“盲人摸象”，而是拥有了全局视角的风险管控能力。

企业动态风险管理系统应用架构

这套系统在技术架构上，通常包括以下几个层次：

通过统一的数据网关，来接入外部和内部的大数据资源。

包含了一系列核心组件，比如数据接入组件、数据治理组件、数据资产组件、数据可视化组件，以及低代码开放组件。这层的主要任务是对数据进行清洗、整合和管理。

这是系统的“大脑”，包括决策引擎组件、风险大模型组件、专家模型模块等。通过算法和模型，对风险进行识别、评估和预测。

包括我们前面提到的企业风险管理门户和具体的风险管理应用模块。这是业务人员直接交互和使用的界面。

央企应用案例

说到这里，可能有人会问：这套方案究竟能不能落地？其实，在央企中已经有了一些成功的实践案例。这些案例证明了，通过技术手段构建动态风险管理体系，是完全可行且有效的。