智能管控体系简述？

一、智能管控体系简述？

智能管控体系是指通过系统智能模式对管控体系的一个自动化的运作，自动调配各项分工。的一种模式。

二、双控体系建设的五大管控措施？

风险分级管控和隐患排查治理双重预防体系。需要辨识的是作业活动和设备清单。做双体系最主要的是风险分级管控。开展工作危害分析，首先识别作业活动中的危险源，然后对危险源进行定性或定量的风险分析和评价，再根据风险严重程度制定和落实管控措施。

具体步骤：

1、作业活动划分。作业活动的划分分为两种：常规作业活动由生产车间按照岗位实际的操作步骤进行划分；非常规的作业活动由涉及到的专业职能部门进行划分。

2、危险源辨识。针对作业步骤分别进行危险源的辨识。辨识危险源时都是假定设备设施完好状态下“人没做或做错某些事情”，危险源中不能出现“某某设备损坏”、“某某设备失灵”等分析情况。

3、依据风险评价准则，公司使用LEC评价方法，对作业活动中识别出的危险源进行风险评价，判定风险等级，制定管控措施。

三、如何构建财务管控体系？

1. 责权分工明确，根据公司发展需要建立出纳、应收应付、总账、固定资产、成本、税务、预算、分析等岗位，各岗位责权清晰，相互勾稽；

2. 搭建会计核算管理体系，包括会计政策、会计科目及其适用说明、会计报表种类及格式；

3. 建立财务管理体系，包括资金（财务收支的审批与授权）、资本、往来结算、存货、固定资产、投融资、收入、成本费用、盈利及分配、财务报告与评价、内控等管理制度；

4. 财务的标准化、流程化、信息化，各阶段工作到位，提供各项业务支撑的财务增值服务。

四、什么是风险管控体系？

全面风险管理在企业管理领域指企业围绕总体经营目标，通过在企业管理的各个环节和经营过程中执行风险管理的基本流程，培育良好的风险管理文化，从而为实现风险管理的总体目标提供合理保证的过程和方法。

五、利器管控属于什么体系？

利器管理是属于质量体系，在质量管理体系的14件利器中包含利器管控。

六、大数据风控体系

随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据技术被广泛应用于各个行业，其中大数据风控体系在金融领域尤为重要。随着金融科技的兴起，传统的风险控制方式已经不能满足日益复杂的金融市场需求，因此建立一套高效的大数据风控体系成为金融机构必须面对的挑战。

大数据风控体系的重要性

大数据风控体系是基于大数据技术和智能算法构建的风险管理体系，通过对海量数据的分析和挖掘，帮助金融机构实现风险的精准识别和快速应对。传统的风控体系主要依靠人工经验和规则进行风险评估，容易出现信息滞后和盲目跟风的情况，而大数据风控体系可以更加客观、全面地评估风险，提高风险控制的准确性和效率。

另外，随着金融市场的不断变化和金融产品的创新，传统的风控体系往往难以适应新形势下的风险挑战，而大数据风控体系具有更强的灵活性和适应性，能够及时调整模型参数和策略，有效识别和规避新兴风险，保障金融机构的稳健经营。

大数据风控体系的构建要点

大数据风控体系的构建涉及数据采集、数据处理、模型建立和应用等多个环节，需要综合运用数据挖掘、机器学习、风险管理等技术手段，下面从几个要点进行介绍：

• 数据采集：大数据风控体系的第一步是建立完善的数据采集机制，通过接入多维度的数据源，实时收集包括用户行为数据、交易数据、外部舆情数据等多类型数据，构建全面、准确的数据仓库。
• 数据处理：在数据采集的基础上，需要进行数据清洗、分析和加工，提取数据特征，建立用户画像和行为模型，为后续风险评估和预测提供基础。
• 模型建立：利用机器学习和数据挖掘等技术手段，构建风险识别模型、欺诈检测模型、信用评分模型等，不断优化模型算法和参数，提升预测准确度。
• 应用实践：将建立好的模型应用于实际风险控制场景中，监测用户行为异常、识别风险事件，并及时采取相应措施，有效降低风险损失。

大数据风控体系的优势

大数据风控体系相比传统风控体系具有明显的优势：

• 精准度高：通过大数据的全面分析，可以更准确地识别和量化风险，避免盲目风控和信息滞后的情况。
• 实时性强：大数据风控体系可以实时监测用户行为和市场动态，及时预警并应对风险事件，降低损失。
• 灵活性和适应性强：面对风险挑战时，可以快速调整模型和参数，适应市场变化和新兴风险。
• 自动化程度高：通过智能算法和自动化工具，可以实现大部分风险控制流程的自动化，减少人力成本和提高效率。

大数据风控体系的挑战

在建立和运营大数据风控体系时，也会面临一些挑战：

• 数据安全和隐私保护：海量数据的采集和处理涉及大量用户隐私信息，需要确保数据安全和合规性，防止数据泄露和滥用。
• 模型不确定性：大数据模型建立过程中存在不确定性因素，需要不断优化模型算法和参数，降低预测误差。
• 技术人才短缺：大数据风控体系需要运用多种技术手段，拥有数据分析、机器学习等领域的专业人才，人才供给存在短缺。
• 监管合规：金融行业受到严格的监管，大数据风控体系的建设和应用需要符合各项法律法规，合规性成为一大挑战。

结语

大数据风控体系的建立对于金融机构的稳健经营和风险防范至关重要，它不仅可以提高风险管理的效率和准确性，还可以帮助金融机构更好地应对市场变化和新兴风险。面对日益复杂的金融市场和风险挑战，建立一套强大的大数据风控体系已成为金融机构的重要战略选择。

七、风险分级管控标准体系包括？

安全生产风险分级管控标准体系应包括通则、细则和实施指南三个层级。按照风险不同级别、所需管控资源、管控能力、管控措施复杂及难易程度等因素而确定不同管控层级的风险管控方式。

风险分级管控应遵循风险越高管控层级越高的原则，对于操作难度大、技术含量高、风险等级高、可能导致严重后果的作业活动应重点进行管控。

八、模架支撑体系管控要点？

1、支模架在施工前，项目技术部门应编制安全专项方案，报公司技术部门审核、（需经专家论证的必须先论证），公司总工程师审批，交总监理工程师签字后，方可按方案搭设。

2、支模架严禁与脚手架进行连接。模板支架立杆底部应设置垫板，不得使用砖及脆性材料铺垫。 点我：送工程实用干货。

3、模板支架立杆在安装的同时，应设水平杆，水平杆的间距（步距）小于1500mm。上部自由高度小于500mm。

4、满堂支撑架搭设高度不宜超过30m。（在架体外侧周边及内部纵、横向每5ｍ～８ｍ，应由底至顶设置连续竖向剪刀撑，剪刀撑宽度应为５ｍ～８ｍ；在竖向剪刀撑顶部交点平面应设置连续水平剪刀撑。当支撑高度超过８ｍ，或施工总荷载大于15kN/ｍ2，或集中线荷载大于20kN/ｍ的支撑架，扫地杆的设置层应设置水平剪刀撑。水平剪刀撑至架体底平面距离与水平剪刀撑间距不宜超过8ｍ）

5、后浇带的支撑体系必须单独设置，严禁拆除后回顶。

6、可调顶托螺杆伸出长度不宜超过200mm，且在其下方应设置一道水平杆。

7、模板存放高度不得超过1.8米，大模板存放必须要有防倾倒措施。

8、大于400mm的高的梁的两侧立杆离开梁边不超过250mm，梁中同步增加一根或数根支承立杆，且在立杆外侧紧靠这根立杆处再立一根立杆。

9、边梁的外支撑斜立杆，除正常水平杆连接外，在两道水平杆之间增加一道水平杆，向内连接两根立杆。

九、风险管控体系怎么做？

建立风险管控体系是非常重要的，它可以帮助组织有效地识别、评估和应对各种潜在风险。以下是风险管控体系的做法：建立风险管控体系是必要的。风险管控体系的建立可以帮助组织更好地应对各种风险，减少潜在的损失和影响。风险管控体系的建立包括以下几个步骤：1. 风险识别：对组织内外的各种风险进行全面的识别，包括市场风险、操作风险、法律风险等。可以通过风险评估工具、专家咨询等方法进行识别。2. 风险评估：对已识别的风险进行评估，确定其可能性和影响程度。可以使用风险矩阵、风险评分等方法进行评估，以便更好地了解风险的优先级和重要性。3. 风险应对：根据风险评估的结果，制定相应的风险应对措施。这些措施可以包括风险转移、风险规避、风险减轻等，以降低风险的发生概率和影响程度。4. 风险监控：建立风险监控机制，定期对已识别的风险进行监测和评估，及时调整和完善风险应对措施。同时，也要关注新出现的风险，及时进行识别和评估。5. 风险沟通：建立有效的风险沟通机制，确保风险信息能够及时、准确地传达给相关人员。这样可以提高组织对风险的认识和理解，促进风险管理的有效实施。综上所述，建立风险管控体系可以帮助组织更好地应对各种风险，减少潜在的损失和影响。通过风险识别、评估、应对、监控和沟通等步骤，可以有效地管理和控制风险。

十、风险分级管控体系几年更新？

最长的是三年一更新短的是一年一更新，企业每年至少对风险分级管控体系进行一次系统性评审或更新。企业应当根据非常规作业活动、新增功能性区域、装置或设施等适时开展危险源辨识和风险评价。

企业风险评估是对所收集的风险管理初始信息和企业各项业务管理及其重要业务流程进行的风险评估，具体包括风险识别、风险分析和风险评价三个步骤，其目的在于查找和描述企业风险，评价所识别出的各种风险对企业实现目标的影响程度和风险价值，给出风险控制的优先次序等。风险识别、风险分析和风险评价要采取定性与定量相结合的方法，如问卷调查、专家咨询、管理层访淡、集体讨论、情景分析、统计分析、模拟分析等。