在企业的日常运营中，风险管理始终是管理者的重中之重，作为组织或部门的掌舵人，及时识别和控制风险是关键管理能力之一。

一般而言，正常运营的成熟业务往往意味着稳定的绩效。然而，即便是最成熟的业务，在面对偶发的违规操作、未被察觉的合同风险，抑或是某些会计核算不符合准则规范等特殊情况时，如果没有提前识别并采取主动应对措施，都可能给组织带来绩效的大幅下滑，甚至威胁到经营的安全。

传统风控体系—局限性

尽管金融企业往往会遵循经典的风险管理体系—从风险识别、评估、应对、沟通到反馈，理论上可以全面监控各类风险。

但实际操作中，理论是丰满的，现实是骨感的，企业通常会发现风控效果并不如预期。

风控信息化系统

随着数字科技的进一步发展，风控信息化系统已成为企业风险管理的核心工具，它往往承载了风险管控体系的标准化和自动化执行能力。

它的主要功能一般包括：

※ 风险分类和风险指标规则配置：通过精确的风险分类和规则配置，为风险管理提供基础。

※风险指标监控和等级评估：实时监控风险指标，进行等级评估，确保风险管理的及时性和准确性。

※风险应对策略知识库：构建丰富的风险应对策略知识库，为决策提供支持。

※风险应对策略推荐：智能推荐风险应对策略，提升决策的科学性和有效性。

※风险应对措施跟踪管理：对风险应对措施进行跟踪管理，确保措施的有效执行。

※风险监控报告：生成风险监控报告，为管理层提供决策参考。

在风控领域，由数果智能研发的智能指标平台在风控指标规则配置、指标自动化监控和等级评估、自动生成风控报告等已有出色的表现，但针对风险识别环节的智能化，仍存在一定的提升空间。

那么，风险识别如何智能化？

首先，在业务实践中，全面的风险识别很重要！它已成为企业最迫切需要解决的关键问题。一旦风险识别不全面，就意味着企业一定存在未知的风险漏洞，这些漏洞可能会在不经意间引发连锁反应，影响企业的稳健运营。

其次，业务风险的普遍性和能力要求的专业性导致现有的风控系统在全面扫描和识别风险方面存在局限性。大多数业务风险，如操作风险、会计风险、法规风险等，其实都有明确的规范和细致的规定。然而，在实际的业务执行过程中，人为失误仍然难以完全避免，这些失误往往会导致风险的发生。尽管企业已经实施了风控系统，但由于政策解读的专业性强、涉及的工作量大，专家难以按照要求设定全面的风控规则，这就导致系统无法全面扫描和识别风险。

为了应对这一挑战，数果智能指标平台进行了全新升级，引入了Graph RAG的大模型应用架构，可实现智能化的风控规则设定，解决因风控规则设置不完整导致的风控漏洞，设置和维护工作量大的问题。