### 99-集团管控下的风险数据中台实践探索
#### 集团风险数据中台概述
在当今数字化时代，企业集团面临着日益复杂的内外部环境挑战，如何有效管理风险成为了一个重要的课题。《99-集团管控下的风险数据中台实践探索》这一主题旨在探讨在集团管控框架下构建风险数据中台的最佳实践方法和技术架构。
#### 技术架构详解
该报告深入介绍了集团风险数据中台的技术架构，主要包括以下几个关键组成部分：
1. **风险大数据整合平台**：负责收集来自不同子系统的原始数据，包括业务数据、财务数据以及操作行为等。通过数据清洗、格式转换等预处理步骤，确保后续分析使用的数据质量。
2. **实时特征计算与离线特征计算**：针对不同类型的数据采用不同的计算方式。实时特征计算主要用于快速响应的场景，如实时交易监控；而离线特征计算则侧重于历史数据分析，用于挖掘长期趋势和规律。
3. **风险指标平台、风险策略平台、风险模型平台**：这些平台共同构成了风险管理的核心。风险指标平台用于定义和计算各类风险指标；风险策略平台则是根据风险偏好设定相应的风险应对策略；风险模型平台利用先进的统计学和机器学习算法来预测潜在的风险因素。
4. **风险决策引擎平台**：基于上述平台提供的数据和分析结果，风险决策引擎平台能够自动化地做出决策建议，帮助管理层更高效地进行风险管理和内部控制。
5. **处罚结果、风险处置与风险审核**：这部分关注于风险发生后的处理流程，包括风险事件的识别、审核以及相应的处罚措施。
6. **风险内控工作平台**：提供了一个统一的工作界面，便于管理者监控整个风险管理体系的运行状态，并执行必要的控制措施。
#### 关键功能模块
- **风险雷达**：通过实时监测市场动态、行业变化等因素，及时发现可能影响集团的风险信号。
- **风险智能分析**：结合人工智能技术，实现对风险数据的深度分析，帮助识别隐藏的风险模式。
- **内控与风险识别**：通过整合各种风险数据和内部控制信息，自动识别潜在的风险点和控制需求。
- **知识图谱平台**：构建企业的知识网络，提高风险管理的透明度和效率。
- **离线数据整合分析平台**：利用大数据处理技术，对大量历史数据进行深入挖掘，支持战略决策。
- **风险数据产品**：开发多种数据驱动的产品和服务，为集团提供全方位的风险管理支持。
#### 服务体系
- **数据产品服务调用**：支持外部系统和服务对接，实现数据的无缝流转。
- **服务化平台**：将风险管理过程中的关键环节封装成服务，提高系统的灵活性和可扩展性。
#### 事中与事后处理
- **事中实时触发事件**：对于需要即时响应的情况（如异常交易），系统能够自动触发预警机制。
- **事后批量ETL数据特征补全**：定期执行数据抽取、转换和加载（ETL）任务，完善风险指标库。
#### 集团一体化线上风控平台体系
1. **建设路线图**：明确了从现状评估到方案设计、实施部署直至持续优化的全过程。
2. **线上控制措施**：强调了线上风控的重要性，通过集成各种技术和工具实现全面覆盖。
3. **事中风险处置措施**：针对可能发生的风险事件制定了具体的处置流程和应急计划。
4. **内控评价**：建立了一套科学合理的评价体系，确保内部控制的有效性和合规性。
通过以上介绍可以看出，《99-集团管控下的风险数据中台实践探索》不仅提供了一个完整的风险管理解决方案框架，还深入探讨了如何运用现代信息技术手段提升集团整体风险管理水平的具体路径。这对于希望加强自身风险管理能力的企业集团而言，具有极高的参考价值。
