银行全面风险管理转型六大要素
重视事前预警、事后清收等制度建设。 中国银行 业对于事前的风险预警、贷后的跟踪监控等环节重视程度不高，导致风险管理中普遍存在的弊病就是缺乏有效预警机制和技术手段，在业务转型比风险管理转型超前的状况下，风险预警更需要引起银行业的高度重视。风险预警是系统性防范风险的战略举措。需要建立常态化的风险预警机制，通过风险压力测试和日常行业研究等方式，预见性地、前瞻性地看待风险问题，对风险进行有效预警和防范。行业预警是公司业务信贷资产组合管理的核心抓手。具体策略：一是打造客户经理、产品经理、风险经理和审批官四位一体机制，将风险环节前置；二是提高行业研究的战略地位，打造行业专家，不仅降低公司业务风险，甚至能够为客户提供非金融增值服务，固化客户关系；三是个案贷后跟踪预警，将风险前置到不良清收之前，在风险发生之前有效降低实质性的违约损失。
2、技术：提供高效、专业的技术支持
3、人才：打造高度专业化的风险管理和风险转型团队
结语
按照全面风险管理转型的六要素进行整体规划和布局，分阶段、有侧重的按照“顶层规划-单点试行-全面推动-复盘修正”四步骤进行落地推广实施，将有助于商业银行渡过业务转型和风险管理转型的深水区，占领宏观经济和中国银行业新常态下的先机。（作者单位： 包商银行 博士后科研工作站）
有效管理风险的六大步骤
特殊时期收发快递，这几个步骤不能少
安全收发快递 普通人群请注意
防控新冠病毒 快递从业人员请注意
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风险管理计划：5 个简单步骤和您所需要的一切
人们常说，事先采取预防措施总是比治疗措施更可取。 这适用于生活的方方面面！ 即使在项目生命周期中分析可能性时也是如此。 无论是与成本、计划还是程序相关，项目在执行过程中都会面临挑战。 实际上，由于 200% 的成本超支或 70% 的进度超支，每六个 IT 项目中至少有一个成为“黑天鹅”！ 这些是突然出现并导致问题的负面威胁。 而且，如果处理不当，可能会危及项目的整体性能！ 那么，如何识别、管理和应对这些意料之外的威胁呢？ 好吧，制定适当的风险管理计划并结合正确的工具（例如 Bit.ai 或 Google Docs）可能会有所帮助！
数据资产管理的五步骤与六要素
元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。
主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多很的人力和物力。
数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。
数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。
数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。
数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。