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学术研究
ACADEMIC RESEARCH
基于大数据技术的企业风险管理研究张敏 吴亭 李雨新 摘要
买淫来。工作内容具体体现为：数据的采集、清洗、存储、分析和反馈（如图3所示）。
mc许小明数据的采集工作就是对与风险管
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图9 2000条工程安全事故类型分布图
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ACADEMIC RESEARCH
是基于大数据技术的企业风险管理全过程。
（一）事前控制
大数据技术下企业风险管理的事前控制，是基于关联分析的思想，利用智能分析技术对企业海量多源
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异构的内外部数据进行挖掘与分析，以了解企业运行状况和态势，从而构建基于机器学习的各业务模块风险预警模型，汇总实时风险清单或设置风险管理进度看板，识别和预警可能存在的风险并及时反馈（如图4所示）。大数据技术的运用促使企业风险管理关口前移。大量事实证明，利用大数据技术对企业内部的会议文件、合同、业务流程职责、内控制度、年报、财务文本信息等大量文档进行分析，并判断企业的重大决策流程、内部控制的合规性，有助于增加企业风险管理提前干预的可能性。例如，已有文献研究发现上市公司年报披露的语气（正面词频vs负面词频）波动性越大，则代表企业风险越大（Campbell等，2020）；还有研究通过对企业董事会会议记录进行词频分析并呈现为词云图，能够迅速直观地了解企业战略目标与工作重点，继而与业务报告、岗位职责等文件进行智能比对，能够看出企业在业务层面是否如实遵循战略目标。
企业风险管理关口前移和随之而来的海量、多源、异构的数据洪流，使得风险管理领域成为大数据技术（如机器学习技术、流程自动化技术）的重点应用场景之一。借助机器学习技术，基于实时的数据信息，根据不同业务类型的相应流程与内控环节，企业风险管理人员能够有针对性地设计不同业务模块的风险预警模型。构建基于机器学习的各业务模块风险预警模型，包括以下几个步骤：
1.规则定义与历史数据的收集，这是搭建风险预警模型的基础。所谓
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索虎论坛析工作以时效性很强的风险管理相关数据为基础，借助RPA、机器学习、自然语言处理、社会网络分析等技术，以自动化和智能化的方式，增强企业风险管理的控制功能，提升企业风险管理过程的可视化程度，最终将智能分析生成的信息自动生成风险管理报告。
经智能分析生成的信息将反馈至相关部门与人员，以便及时应对易发的风险环节和已出现的风险事项，并对数据采集、分析等环节进行相应调整，提高风险管理大数据处理中心的工作效率。
3.工作方式转变。企业风险管理大数据处理中心，因其高度自动化、智能化的特点，能够以不间断作业和实时反馈的形式开展工作。RPA、爬虫与埋点采集等技术的运用，能够日夜不停地进行数据采集与提取，给大数据处理中心带来源源不断的实时数据。不同业务的各个风险管理模型无休运转，像分布在企业各个关键部位的传感器与仪表盘，时刻对业务运行进行风险监控，并实时反馈。数据的实时反馈不仅能够形成企业整体的实时风险清单，而且能够在业务单元层面、个别岗位层面实现风险预警与应对。企业风险管理大数据处理中心极大地提高了风险管理工作的精度与强度。
四、基于大数据技术的企业风险管理过程
在大数据处理中心的支撑下，企业风险管理能够获得源源不断的实时数据，并实现不间断的数据处理、加工与反馈。数据在风险管理大数据处理中心的流转过程是企业风险管理工作内容的抽象体现，将数据的流转映射到企业具体风险管理工作中去，则可将企业风险管理分为事前控制、事中控制、事
后控制三个阶段，也就
规则定义实质上就是形成一个“规则知识库”。无论是企业宏观层面上的战略重点，还是业务单元层面上的具体目标，都是形成“规则知识库”的指引和依据，更是完成这一步骤的支撑和参考。在这一规则库中，包含了建构基于机器学习的风险预警模型所需的知识，主要体现为对规则定义的组合及预警条件的确定。例如，借助决策树模型等算法，通过自动化规则挖掘，同时结合专家经验，可以围绕不同业务各自的控制目标，得出适当的可自我迭代的内外部规则。这些内外部规则包括欺诈检测规则、评分规则、投资风险预警规则、供应链上下游企业协作风险规则等。
2.将历史数据分为训练集与测试集，通过调用Python工具包的方式，使用适当的算法完成对模型的训练和测试。基于机器学习的风险预警模型，所面对样本的一大特点就是负样本在所有样本中所占的比例极少。换言之，可供学习的有标签的样本较为稀缺，如内控失效、合谋舞弊等情形，并非日常频频出现。这些特征决定了在风险管理事前控制这一场景中，半监督算法与无监督算法的适用程度更高。
3.调试模型参数，增强模型的时效性与解释度。由于风险预警模型主要是运用在事前控制环节，其功能定位和时效性要求模型在初始设置时可适当降低模型的复杂度与精度。
4.在实际应用中，风险预警模型根据反馈信息不断优化，进一步增强模型的预警功能与适用性。
信息披露随着各业务单元的风险预警模型的持续运行，基于大数据技术的企业风险管理系统可以汇总形成集团公司层面的实时风险清单，将其中的风险事项、关键风险环节、重点风险责任人、风险影响范围等信息以可视化的形式呈现出来。具体而言，可以在
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