风险地图在央行的构建与应用
中国人民银行网站介绍
中国人民银行网站介绍中国人民银行是中华人民共和国的中央银行，中华人民共和国国务院组成部门之一。
其网站版块分为多个。
首先最顶上是术语表，网站地图和RSS订阅。
术语表就是各种有关金融银行货币的专业术语，如我们平常都有学到的“再贴现”，“存款准备金“等等；网站地图就是大概介绍每个版块包括哪些内容，如”会计财务司“就包括”会计财务司简介“”工作动态“”制度法规“”教育培训“四个部分；RSS订阅就是关于中国人民银行的新闻。
接着就是信息公开和服务互动栏。
信息公开共包含20个部分。
一是新闻发布，主要是用于发布有关中国人民银行最新的新闻和各种经济金融银行货币的报告，如“2014年前三季度社会融资规模统计数据报告”；二是人民币，它包括人民币发行，人民币管理，反假币工作，普通纪念币，贵金属纪念币，其中人民币发行还包含了人民币发行现状和人民币票样，从人民币票样我们可以得知各年份发行的人民币的样式；三是法律法规，它包括国家法律，行政法规，部门规章，其他规范性文件和立法征求意见，比如在国家法律中我们可以看到各种有关金融银行法律的具体内容，《中华人民共和国反洗钱法》就是为了预防洗钱活动，维护金融秩序，遏制洗钱犯罪及相关犯罪而制定，由中华人民共和国第十届全国人民代表大会常务委员会第二十四次会议通过，自2007年1月1日起施行的；四是经理国库，它包含动态信息，规章制度和理论研究和经验交流，其中动态信息大部分是有关中央国库现金管理商业银行定期存款的情况；五是货币政策，它又包括货币政策委员会，货币政策工具，人民币汇率，货币政策执行报告，跨境人民币业务和货币合作，在货币政策工具中就为我们详细地介绍了存款准备金(存款准备金是指金融机构为保证客户提取存款和资金清算需要而准备的资金，金融机构按规定向中央银行缴纳的存款准备金占其存款总额的比例);六是国际交往，它包括国际交往和国际金融信息，主要是为我们提供最新的国外金融资讯；七是信贷政策（是中央银行根据国家宏观经济政策、产业政策、区域经济发展政策和投资政策，并衔接财政政策、利用外资政策等制定的指导金融机构贷款投向的政策），它包括政策动态和业务简介；八是人员招录，它主要是用来公布中国人民银行及其分支机构招录人员的公告和信息；九是金融市场，它包含金融市场运行分析，货币市场，银行间债券市场，黄金市场，外汇市场和房地产与汽车金融，除了金融市场运行分析是描述当年每月金融市场运行情况外，其他都是相关的政策法规，监管动态和业务简介；十是金融研究，它包括各种学术活动，研究刊物和科研服务；十一是金融稳定（金融稳定是指一种状态,即是一个国家的整个金融体系不出现大的波动，金融作为资金媒介的功能得以有效发挥,金融业本身也能保持稳定、有序、协调发展，但并不是说任何金融机构都不会倒闭），其中有金融体制改革，金融风险监测，金融稳定报告，金融风险防范与化解；十二是征信管理（征信就是专业化的、独立的第三方机构为个人或企业建立信用档案，依法采集、客观记录其信用信息，并依法对外提供信用信息服务的一种活动，它为专业化的授信机构提供了一个信用信息共享的平台），它包含了法规制度，征信管理，征信市场，宣传教育，征信文化和社会信用体系，用于规范征信行为；十三是调查统计，它有统计数据，数据解读，调查与分析，统计标准与制度，它用于公布有关金融的各种数据报告和调查报告；十四是反洗钱（是指为了预防通过各种方式掩饰、隐瞒毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪、贪污贿赂犯罪、破坏金融管理秩序犯罪等犯罪所得及其收益的来源和性质的洗钱活动），它包括法规政策，反洗钱工作部际联席会议，反洗钱监督管理，反洗钱调查与案件查处，国际合作与交流，风险提示和金融制裁，反洗钱报告，反洗钱宣传教育，它向外界展示我国有关反洗钱的法律规定和各国在反洗钱活动中的成果；十五是银行会计，它包括制度法规，研究交流，其中制度法规又包含会计法，会计准则和会计制度，而会计法和注册会计法是由全国人民代表大会及其常委会经过一定立法程序指定的，用来调整我国经济生活中会计关系的法律总规范，其法律效力最高，研究交流主要是每一期的国际会计准则改革动态；十六是党建工作，它包括三个方面的含义：一是研究党的建设的理论科学；二是在马克思主义党的学说指导下所进行的党的建设的实践活动；三是作为理论原则与实际行动两者中介的约法规章，在这里就是党委宣传部的工作动态，理论学习，文明单位建设，思想道德建设，央行文化建设；十七是支付体系，它包括了支付清算服务，支付体系监督，统计分析与研究，支付清算体系是中央银行向金融机构及社会经济活动提供资金清算服务的综合安排，而支付体系监管是指为提高支付体系的安全与效率，特别是为减少系统性风险而进行的公共政策行为，另外统计分析与研究主要是支付业务季报，中国支付体系发展报告和国内外支付体系研究；十八是工会工作，它是指工会工作和女工工作，女工工作特指关于中国人民银行及其分支机构的女职工的报告，如宣城市中支：营造女职工和谐“三重环”；十九是金融科技，它是科技产业与金融产业的融合，计算机的应用，网络的普及，无线技术的发展都为金融的发展提供了技术支持，具体是指金融科技服务，金融信息安全，银行卡与电子支付，金融科技成果和金融标准，其中与我们生活息息相关的是银行卡与电子支付，特别是电子支付，它是指单位或个人直接或授权他人通过电子终端发出支付指令从而实现货币支付与资金转移的行为，随着国际互联网的普及和电商的迅速发展，电子支付将越来越重要，从今年双十一天猫在接近13小时成交362亿元就可以看出来；二十是金融标准化，它包含金融标准化动态，金融标准目录，金标委（金融标准化技术委员会）出版物。
商业银行的风险评估模型金融风险的工具
商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着资金中介和金融服务的角色。
在这个过程中，商业银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。
一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。
它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定，从而降低金融风险带来的不确定性和损失。
通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测，银行可以更好地把握风险，减少损失。
二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。
它通过收集客户的个人和企业信息，对其信用状况进行评估和判定，以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。
常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。
2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。
它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式，来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。
常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。
3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。
它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题，以量化和评估操作风险对银行的影响。
常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。
三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用，但也存在一些局限性和挑战。
首先，风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为，导致评估结果不准确。
其次，风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择，而数据的获取和处理可能存在困难。
此外，风险评估模型需要不断更新和调整，以适应金融市场的变化和创新。
四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战，商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。
15416917_我国影子银行风险预警指标体系构建与测度__
金融年鉴和相关金融机构的年度报表。
二、影子银行风险测度分析
为了分析各指标对影子银行风险值的影响程度，需
要对指标数据进行主成分分析，使用累积贡献率确定主 成分的数量和主要影响指标。用 ,-./01软件进行主成
分分析的结果表明，影子银行风险预警指标可用四个主 成 分 表 示 ，其 方 差 贡 献 率 分 别 为 ：2)32(4、%&3554、 %63&(4、%(3)24，总贡献率为 &&3764。四个主成分与经
表 2 2005-2016年影子银行体系风险预警指标
指标 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18
2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 15.67 1.82 1.15 0.75 0.18 16.38 11.00 8.67 24.80 8.92 16.23 4.72 16.97 1.47 0.92 1.03 0.41 33.38 11.64 7.09 34.30 9.41 19.74 3.42 22.88 4.77 0.73 0.92 1.23 59.24 12.20 6.17 39.50 12.84 22.45 6.48 18.15 5.9 0.98 0.49 0.39 14.86 11.77 2.42 118.1 17.10 22.23 2.79 8.55 -0.68 3.32 3.89 0.72 28.78 11.40 1.58 155.0 17.20 40.80 6.66 17.78 3.33 1.07 1.15 0.66 21.60 12.20 1.10 217.7 17.50 34.92 3.46 17.45 5.42 0.99 0.50 0.46 13.41 12.70 1.00 278.1 19.30 27.20 4.45 14.59 2.65 0.99 0.44 0.43 12.30 13.25 0.95 295.5 19.83 29.17 5.81 10.16 2.63 1.34 0.91 0.40 10.99 12.19 1.00 282.7 21.15 29.09 3.38 8.19 1.99 1.34 0.39 0.58 15.99 13.18 1.25 232.0 21.47 25.49 2.17 7.00 1.44 1.91 2.17 0.77 17.61 13.45 1.67 181.1 23.73 22.20 -4.20 7.99 2.01 1.42 2.67 0.68 15.87 13.28 1.74 176.4 23.80 23.92 -3.17 15.67 1.82 1.15 0.75 0.18 16.38 11.00 8.67 24.80 8.92 16.23 4.72 16.97 1.47 0.92 1.03 0.41 33.38 11.64 7.09 34.30 9.41 19.74 3.42 22.88 4.77 0.73 0.92 1.23 59.24 12.20 6.17 39.50 12.84 22.45 6.48 18.15 5.9 0.98 0.49 0.39 14.86 11.77 2.42 118.1 17.10 22.23 2.79 8.55 -0.68 3.32 3.89 0.72 28.78 11.40 1.58 155.0 17.20 40.80 6.66 17.78 3.33 1.07 1.15 0.66 21.60 12.20 1.10 217.7 17.50 34.92 3.46
银行数字化转型之二十八：数字化风控——图计算八个应用场景(二)
数字化观察之二十八：数字化风控——图计算八个应用场景（二）图计算中的图指的是计算机理论中的图论，而非图片。
图计算是大数据向快数据、深数据发展的必然趋势，它主要解决了数据之间的关联关系问题，在知识图谱、风控、人工智能、大数据分析等多个领域的应用快速发展，未来8-10年，图计算有望取代40-50%的关系型数据库的市场。
知识图谱的底层算力平台最好的支撑就是图计算引擎（或图数据库）；图计算和人工智能结合可以解决“可解释人工智能”，即AI白盒化的问题；图计算能力的突破可能在很多领域带来新的商业场景，解决以前碰到但是没有适合方案的问题。
1、识别风险客群在外部监管以及银行内部管理的要求下，银行风险管理关注的焦点从单一客户到客户群体。
为了避免风险在地区、产品、行业和客户群过度集中，商业银行传统方式是采取信贷总体组合限额、授信集中度限额等风险管理方法，防范和转移种类风险。
这种风险管理技术在大数据时代，存在滞后性，不能满足现代银行业的及时性需求。
如何及早发现风险客群，切实防范化解突出风险，严守不发生区域性、系统性风险底线，是银行亟须解决的难题。
图计算和图数据库可以基于客户全网关系图谱，通过各类图路径计算来完成风险客群识别，提前主动化解风险，做到洞悉全局、防患未然。
2、洞察行业风险客群基于多维数据，从行业关联的维度预测风险客群。
通过建立行业知识图谱，展示每个行业及与其关联度最高的多个行业，当某一行业发生了行业风险或高风险事件，银行可以及时预测存在潜在风险的关联行业，对相关行业风险做出预判，调整贷款投放行业，及时规避风险，避免银行贷款投放到风险集中突出的领域。
3、洞察供应链金融风险客群产业链价值面临收缩风险客群。
供应链金融业务依赖于产业链，一旦行业处于产能过剩状态，产品最终销售将面临压力，产业链的价值无法实现会带来信用风险。
对于限制性的行业或者夕阳型行业，供应链金融授信客群会具有较大的风险，通过知识图谱可以分析出受产业链影响的各个成员企业，从而识别风险客群。
区域金融风险预警体系构建研究——以山东省为例
目标层
系统层
指标层
名称
单位
性质
地区 GDP 增长率
%
+
固定资产投资增长率
%
+
区域经济
城市居民消费价格指数 房地产供需比
% %
茵 茵
公共财政预算收入增速
%
+
非金融部门债务率
%
茵
区域性 金融风险
区域金融
信贷增速适度率 不良贷款率 拨备覆盖率 资产利润率
%
茵
%
-交易额占 GDP 比重
%
+
保险深度
%
+
影子银行贷款比重
%
茵
影子银行 影子银行不良贷款率
%
-
影子银行关联比例
%
-
注院表中野+冶代表效益指标袁野-冶代表成本指标袁野茵冶代表适度指标遥 效益指标值越大尧成本指标值越
小尧适度指标值落在特定区间范围内袁则代表经济金融状况较好袁发生风险的可能性较小遥
其中袁地区 GDP 增速尧固定资产投资增长率尧城市居民消费价格指数尧公共财政预算收入增速尧银行业 不良贷款率尧拨备覆盖率尧资产利润率等常见指标可由统计资料获取袁其他指标解释如下院
中图分类号院F832.7
文献标识码:A
文章编号院1674-0017-2019(4)-0084-04
一尧引言与文献综述 金融安全是国家安全的重要组成部分袁防范金融风险成为当前三大攻坚战的重要任务之一遥如何更好地 预测尧判断并及时化解金融风险显得至关重要遥 许多学者对区域金融风险监测预警体系进行研究袁 大部分研究主要侧重于区域金融风险监测预警体系 相关指标选取和风险预警体系模型构建方面遥 在指标选取方面袁Kaminsky尧Lizondo 和 Reinhart渊1999冤在一系 列实证研究的基础上袁选取 15 个指标搭建了 KLR 信号分析模型遥 Evans 等渊2000冤提出区域金融风险预警指 标框架袁将风险指标划分为基础指标尧中间指标和先行指标袁为后续指标体系构建提供依据遥 IMF 在叶金融稳 健指标编撰指南曳渊2003冤一文中也提出了区域金融风险预警指标框架袁指出该框架由核心指标与鼓励指标两 部分构成袁其中核心指标是巴塞尔协议中的监管指标遥 周才云渊2006冤从宏观尧微观两个层面袁选取宏观先行指 标 8 个尧微观审慎指标 17 个袁构建宏观和微观 2 个指标体系遥 吴成颂渊2011冤选取了 22 个先行指标袁运用赋权 法搭建金融风险监测预警体系袁并对我国金融体系风险状况进行实证分析遥中国人民银行喀喇沁旗支行课题 组渊2012冤从宏观经济尧金融机构尧金融基础设施和金融生态环境三个维度袁选取 11 个二级指标袁提出搭建区 域金融风险监测预警体系的构想遥 陶玲尧朱迎渊2016冤从金融机构尧股票市场尧房地产市场等 7 个维度出发袁计 算系统性金融风险综合指数袁并进行实证分析遥 在区域金融风险监测预警体系模型构建方面袁仲彬等渊2002冤从银行体系角度构建了区域银行体系风险 预警系统遥 谭中明渊2010冤将区域金融风险的影响因素划分为内部影响因素和外部影响因素袁采用层次分析法 渊AHP冤和熵值法对风险进行综合度量遥 俞树毅尧袁治伟渊2012冤以区域性风险特点与金融监管分工为依据袁构 建风险监测指标体系并运用向量自回归渊VAR冤模型分析宏观经济关键变量的变化对银行业系统性风险的 影响遥 牛润盛渊2013冤选取影响广东省区域风险的主要因子袁采用神经网络的方法构建了广东省的区域风险预 警体系遥 中国人民银行南京分行课题组渊2015冤利用 IMF 开发的金融稳定图袁从法人银行机构风险尧房地产风 险等 6 个维度袁绘制出江苏省区域金融风险分布情况图遥 总体来看袁目前国内对区域金融风险的研究还处于初级阶段袁暂未形成一套较为完整的区域金融风险理 论和测度方法遥 本文从山东省实际金融状况出发袁以山东省 2015-2018 年金融指标为依据袁构建了山东省区 域金融风险监测预警体系袁为山东省防范和化解区域性金融风险提供决策依据遥
中国银行业系统性风险研究及监管建议--基于16家商业银行数据的CoVaR
10豫袁而对 C 级银行的准备金利率降低 10%进行惩罚遥 2018 年 11 月袁中国人民银行等三部委联合发布叶关于
完善系统重要性金融机构监管的指导意见曳袁确定使用指标法识别我国系统重要性金融机构渊SIFIs冤袁明确了
SIFIs 的评估方法和流程袁强化对 SIFIs 的监管袁建立风险应急处置机制袁切实完善我国系统重要性金融机构
关键词院CoVaR曰系统性风险曰宏观审慎监管
中图分类号院F831.5
文献标识码:B
文章编号院1674-0017-2019(3)-0045-05
一尧背景 在 2008 年全球金融危机爆发前的很长一段时间里袁发达国家的监管体系过度依赖微观审慎监管袁认为 只要个别大型金融机构能够有效控制风险袁整个金融体系便可以健康运作遥 然而袁2008 年次贷危机放大了系 统性风险的危害袁引起了监管者对系统性风险的重视袁许多经济体开始对其金融监管框架进行改革来应对 潜在的系统性风险遥 为满足系统性风险监测需求袁巴塞尔银行监管委员会渊BCBS冤在 2011 年设计了一套指标评估方法来确 定全球系统重要性银行渊G-SIBs冤袁并设置相应的附加资本要求遥 同年袁金融稳定委员会渊FSB冤开始使用这种 方法评估全球范围内 G-SIBs袁而我国中国银行尧工商银行尧农业银行和建设银行分别于 2011 年尧2013 年尧 2014 年及 2015 年被确定为 G-SIBs遥Wang渊2017冤认为袁这种基于指标的方法过分依赖于金融机构的规模袁难 以全面反映实际的系统性风险遥 针对这一局限袁Adrian 和 Brunnermeier渊2016冤设计了一种基于模型的系统性 风险评估方法袁即条件风险价值渊CoVaR冤方法袁该方法考虑了金融机构之间的风险关联袁主要计算当某个金 融机构陷入困境时整个金融体系总体风险价值 VaR 的变化袁以此衡量单个机构对系统性风险的影响程度遥 本文整理 2011 年至 2017 年期间在我国上市的 16 家商业银行股价的周回报率袁 在 5豫极端损失情况下 构建 CoVaR 模型袁利用 CoVaR 方法研究我国银行业的系统性风险袁以期为我国金融监管机构提供可参考 的信息遥 二尧系统性风险概述 渊一冤系统性风险的定义 系统性风险既不是新概念袁也不是新问题遥 系统性风险的概念在 20 世纪 90 年代已被提出袁但是直到 2008 年金融危机的爆发才让监管者和市场参与者意识到其重要性遥 一旦某个与其他机构存在过度关联关系 渊如充当 CDS 保护提供商冤的金融机构陷入困境袁这种危机将迅速蔓延并破坏其他相关联金融机构的稳健 性袁形成系统性风险袁对整个金融体系的正常运作产生不利的影响遥 系统性风险没有统一共识的定义遥 就风 险传染性而言袁Smaga渊2014 年冤认为袁系统性风险是指由于某个金融机构的损失而引发的将导致严重不平衡 的风险袁这种不平衡风险将大规模地迅速扩散袁从而影响整个金融体系的功能遥 就风险损失而言袁伯南克 渊2009冤认为袁系统性风险可能对金融系统和实体经济构成巨大威胁遥 就市场信心而言袁Eijffinger渊2012冤认为袁 系统性风险可能会严重破坏投资者对金融体系正常运作的信心袁从而增加市场的不确定性遥 渊二冤我国系统性风险的监管现状
风险导向下人民银行信息技术审计模型构建-最新年精选文档
风险导向下人民银行信息技术审计模型构建一、人民银行信息技术审计中风险导向内审模式的构建思路随着信息化的迅猛发展，信息技术已经渗透到各个金融管理和服务领域。
中央银行的业务工作对信息技术的依赖程度不断提高，信息安全和技术风险问题也日益受到关注，在人民银行系统全面开展信息技术审计应得到各部门的高度重视。
信息技术审计是面对计算机信息系统的审计，其目标是通过对计算机信息系统资产所面临的威胁、脆弱性识别，以及管理和环境风险水平计算，来评估审计对象科技信息安全状态和存在的不足的流程，探索建立人民银行信息科技审计模型，发现和识别在科技信息系统的风险点和控制薄弱环节，提出有针对性的意见和建议，促进和维护计算机系统的合规性、安全性、可靠性及有效性。
二、人民银行信息技术审计风险评估指标体系构建（一）资产重要性识别资产是具有价值的信息或资源，是安全策略保护的对象。
它能够以多种形式存在，有无形的、有形的，有硬件、软件，有文档、代码，也有服务、形象等。
机密性、完整性和可用性是评价资产的三个安全属性。
信息科技审计中资产的价值不仅仅以资产的账面价格来衡量，而是由资产在这三个安全属性上的达成程度或者其安全属性未达成时所造成的影响程度来决定的。
安全属性达成程度的不同将使资产具有不同的价值，而资产面临的威胁、存在的脆弱性、以及已采取的安全措施都将对资产安全属性的达成程度产生影响。
根据资产的表现形式，可将资产分为数据、软件、硬件、文档、服务、人员等类。
通过对资产的机密性、完整性和可用性综合分析评定，可以对被审计资产的重要性给出一个评估结论。
笔者将资产重要性划分为五级，级别越高表示资产重要性程度越高。
具体见表1。
（二）资产威胁识别威胁是一种对组织及其资产构成潜在破坏的可能性因素，是客观存在的。
造成威胁的因素可分为人为因素和环境因素。
根据威胁的动机，人为因素又可分为恶意和无意两种。
环境因素包括自然界不可抗的因素和其它物理因素。
威胁作用形式可以是对信息系统直接或间接的攻击，例如非授权的泄露、篡改、删除等，在机密性、完整性或可用性等方面造成损害；也可能是偶发的、或蓄意的事件。
知识图谱技术在金融风险评估中的应用分析
知识图谱技术在金融风险评估中的应用分析引言：金融风险评估是现代金融业中至关重要的一环。
金融市场的不稳定性和不确定性使得风险成为金融机构和投资者面临的关键问题。
为了更好地理解和评估金融风险，各种技术和方法被引入到风险评估模型中。
其中，知识图谱技术因其能够有效整合和利用大量异构数据的能力而受到广泛关注。
本文将分析知识图谱技术在金融风险评估中的应用，并探讨其在提高风险管理和决策能力方面的潜力。
1. 知识图谱技术概述知识图谱是一种以图形结构存储和表示知识的技术。
它通过将实体、属性和关系构建成图形模型来组织和表达知识。
知识图谱技术的核心是实体识别、实体关联和推理推断。
它可以从不同来源的数据中自动提取知识并构建关联，使得大量数据变得可查询和可分析。
金融领域如银行、保险、证券等涉及大量复杂的金融数据，知识图谱技术的引入能够帮助整合这些数据并为风险评估提供强有力的支持。
2. 知识图谱技术在金融风险评估中的应用2.1 数据整合和清洗金融风险评估涉及大量数据的收集和整合，而数据的来源往往是异构的，形式各异。
知识图谱技术可以通过对数据进行预处理、实体识别和关系抽取等操作，将不同来源的数据整合到一个统一的信息图谱中。
这样一来，研究人员和决策者可以更方便地访问和分析数据，准确把握风险的特征和趋势。
2.2 风险识别和预测通过构建金融领域的知识图谱，可以对风险进行更加全面和深入的识别和预测。
通过对不同实体（如公司、产品、行业等）之间的关系进行建模和分析，可以发现潜在的风险因素以及它们之间的相互关系。
例如，当某个公司与其他公司存在密切的联系时，可以推测出它们之间的风险传播可能性较高。
通过利用知识图谱的推理能力，我们可以对金融市场中的异常情况进行自动检测和预测，提前采取相应的风险防范措施。
2.3 风险量化和评估在金融领域，风险常常需要进行量化和评估。
知识图谱技术可以帮助建立风险的定量模型，并对不同实体之间的风险水平进行评估。
通过将风险因素数据与实体之间的关系建模在知识图谱中，我们可以利用图论和网络分析的方法，识别出重要的风险节点和关键驱动因素。
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地市中心支行风险地图
风险评估数据风险评估数据A领域
B领域
……
A部门
地图
B部门
地图
（同A）
……
省会中心支行风险地图（同地市中支）
总行风险地图（同地市中支）
Aa支行
地图
Bb支行地图
（同Aa）
Aa部门地图
Bb部门地图
（同Aa）
……
……
……
Aa领域
Bb领域
风险评估
数据
风险评估
数据
中
支
机
关
风
险
地
图
县
市
支
行
风
险
地
图
图1 央行风险地图构建流程示意图
（2）按业务领域编制风险预警级别判定表。
将业务领域风险地图体系表中“风险矩阵自动计算值”指标中风险发生次数和高风险发生次数与中心支行会计财务风险预警等级相对照，分别确定各业务领域的风险预警级别。
如“预算管理”领域，其“高风险发生次数”为“0”、“中风险发生次数”为“14”，其风险预警则为“红色”；再如“基本建设管理”领域，其“高风险发生次数”为“1”、“中风险发生次数”为“9”，其风险预警也为“红色”。
而后，按业务领域编制出评估对象风险预警级别判定表（见表3）。
（3）按评估对象构建风险地图。
根据评估对象风险预警级别判定表，构建各评估对象风险地图，如中心支行会计财务风险地图（见图3）。
3.中心支行机关风险地图的构建。
类似的，还可以从高风险发生次数和中风险发生次数两个维度确定其他各个评估对象的整体风险预警等级，进而确定中心支行机关的风险预警等级，以便对中心支行机关进行风险预警，进而绘制出中心支行机关的风险地图（见图4）。
图2 中心支行年会计财务风险预警等级中风险发生次数
高风险发生次数
图3 中心支行会计财务风险地图图4 中心支行机关风险地图中风险发生次数
高风险发生次数
反洗钱固定
资产
集中
采购
预算
管理
基本
建设
管理
中风险发生次数
高风险发生次数
支付结算组织
治理
人事
管理
调查
统计
外汇
管理
科技
管理
后勤
管理
征信
管理
货币
信贷
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