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。
图：内控体系与风险管理（引自韬略咨询官网）
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。
GraphRAG架构的技术解决方案
图源：AIGC开放社区
文本分割与关键信息提取
Graph RAG技术的第一步是将复杂的源文档分割成较小的文本块，这些文本块随后被输入到大模型中，以提取关键信息。大模型不仅能够识别文本中的实体，还能识别实体之间的关系，包括它们之间的相互作用和联系。这一过程构建了一个庞大的实体知识图谱，其中包含了数据集中所有重要实体及其相互关系。
简单来说，Graph RAG技术能够自动将国家、行业和企业内部制定的条例准则、规章制度、标准流程等文档，分割成各条例、准则、判断逻辑等文本块。它还能识别出如业务角色、会计凭证、会计科目、科目余额（指标）等业务实体，以及会计处理规范等关系，最终自动构建成风控的知识图谱。
社区检测与图谱划分
接着，Graph RAG使用社区检测算法来识别图谱中的模块化社区。这些社区由相关的节点组成，它们之间的联系比与图中其他部分的联系更为紧密。通过这种方式，整个图谱被划分为更小、更易于管理的单元，每个单元都代表了数据集中的一个特定主题或概念。
在基于图的索引之上，Graph RAG进一步生成社区摘要。这些摘要是对社区内所有实体和关系的总结，它们提供了对数据集中特定部分的高层次理解，帮助管理者快速把握风控的关键点。
风控指标规则的自动生成
然后，基于大模型对各文本的解读构建的风控知识图谱，系统能够自动生成风控指标规则。它扫描各风控实体对应的风险关系及对应的指标名称，自动设定该指标的预警规则。
这一过程不仅提升了风控规则设定的自动化水平，还确保了规则的科学性和有效性。
