传统内控及风险管理人员将被数据风险技术人员替代？还是突破传统思维和学习新技术保证内控价值提升？

  课程收益
  【明确数字风险】了解数字化风险的本质，从风险底层逻辑出发构建内控体系
  【了解内控趋势】积极拥抱大数据，将内控嵌入企业制度、业务、流程、信息化系统，做到实时响应
  【项目实务指导】搭建数据治理体系，强化数据安全保护及合规管理
  【提升内控价值】掌握落实数字化内控的方法，提高业务运行效率，达到降本增效的目的

  课程介绍
  上篇：数字化风险认知及树立内控新思维
  一、探寻数字的本质
  数字的特征
  数据海啸：瞬时产生大量数据
  数据异构：由结构化向半结构以及非结构化转变
  万物互联：数据的实时性
  数据关联：数字化程度越高，数据之间的关联程度越高
  数据流动：数据贯穿企业所有系统和流程
  数字的变迁
  业务数字化VS数字业务化
  IT的产出VS企业的资产
  静态、被动的VS动态、主动的
  基于项目VS基于计划/文化
  数字与载体
  技术：移动互联、云计算、大数据、人工智能、物联网等
  数字流动过程中的角色
  数字主体、控制者、使用者等
  二、追本溯源，全面解析数字化风险
  追本溯源：数字质量、数字合规、数字流动风险、与云相关
  网络安全：技术运用、隐私保护、网络攻击、自适应管理
  应用风险：操作中断、研发及部署能力、业务流程、运营能力等
  公司治理：变革准备、数字化与传统理论衔接、IT治理结构、
  组织结构设计、人才引进、培养机制、品牌声誉等
  三、展望全局，树立数字化内控新思路
  内控框架
  COSO内控框架和COBIT框架
  COBIT 2019框架重大变化和启发
  最新政策发布
  以智能化和数字化的平台为载体
  以风险、内控、合规、监督评价“四位一体”管控机制为抓手
  以制度、流程、问责、绩效、预警五大体系为支撑
  贯穿流程的协同与制衡机制，监督评价与责任追究的管理闭环
  数字化内控思维：
  基于风险而非基于事件
  将数字化风险管理拓展至企业战略、合规、业务、环境
  企业在设计数字化业务或系统时，同步设计内嵌的内部控制
  中篇：数字化风险下内控体系设计
  四、数字化风险下内控顶层设计
  新时期内控体系灵魂——“四个打通”，“三个维度”
  “四个打通”：打通风险、内控、合规、监督评价关键节点，
  实现四者间联动、协同和价值最大化
  “三个维度”：数据、流程、组织
  如何基于业务流程搭建内控体系？
  风险管理战略：量化风险，风险融入决策
  企业形成一套自上而下，对风险量化统一认识
  将风险融入战略规划与业务决策？从战略设计源头加入风险考量
  基于数据、模型、算法、技术的风险管理助力企业战略决策
  构建风险偏好量化评估体系，前瞻性动态监控和预警不确定性风险
  构建前瞻性、战略性、可量化的动态风险价值决策分析体系
  动态价值分析（DVA）
  最优策略制定（OSF）
  稳健决策（RDM）
  实施路径：不可控风险选择、建立风险模型与量化分析、应对策略价值分析
  现代风险治理架构：业务联动、信息共享、三道防线协同与制衡
  管理闭环：企业应打通治理架构、风险、内控、合规及业务流程
  职责划分：厘清三道防线相关部门的职责划分
  授权管理、人员能力、系统平台、模型算法
  基础支撑：排定优先级，工具系统推动风险透明度
  流程机制：界定关键风险流程，明确主责部门，将风险管理嵌入业务流程
  工具系统：优化风险数据治理，引入新技术，开发重点应用和系统
  人才引进：建立数字化人才序列，设计专业的培训体系
  数字与现代技术的应用：新兴技术解决新型风险
  确定数据愿景、升级风险数据
  建立健全的数据治理、增强数据质量和元数据
  建立网络信息安全体系，安全等级定级
  利用大数据、云计算、人工智能等新兴技术
  案例：某航集团在财务大数据监管下的财务内控数字化转型
  下篇：数字化风险下内控体系实践
  五、建立数字信任，打造数字生态：数字化风险治理体系
  数字安全误区：
  把数据安全看作信息的载体安全
  只重视资产视角的数据访问层安全忽视数据使用和流动安全
  只重视资产视角的事前保护忽略生产过程视角的溯源追责体系
  用“数据生命周期”来做数据安全体系规划
  数据治理机制的疑惑：
  如何制定明确的风险数据标准，定义明确的数据和字段需求？
  如何设立明确的数据治理要求，包括权责岗位、奖惩机制？
  如何设计合理的数据应用策略，不同场景下的数据导入源及导入策略？
  数字化治理在不同阶段的聚焦点：
  数字化尝试期：传统业务中建通道、合规导向、跨部门协调、双模管理
  数字化发展期：建立共享服务中台、风险与价值导向、数字化领导力
  数字化成熟期：建立智能服务中台、基于智能分析的价值导向、动态决策
  数字成熟度管理与评价：
  DMM钻石模型框架
  数据治理系统应用：
  构建数据图谱：数据扫描、数据打标、热词分析、数据归类技术
  发现自动化数据、识别数据关系识别，梳理数据资产
  智能化数据目录、数据集归
  监测数据表、字段变化，及时了解业务变化
  六、建立企业信息安全体系
  信息安全体系架构：
  管理体系：合规管理、安全管理、策略管理、风险管理
  运维体系：安全事件监控、响应、审计、外包服务
  技术体系：物理安全、网络安全、系统安全、应用安全、数据安全
  信息安全内控流程：
  制定安全方针、成立组织机构明确职责分工、
  建立企业信息安全制度、文件体系、建立信息管理过程、
  组织信息安全管理条件与环境、信息安全管理审核、改进信息安全管理
  组建内部网络安全团队：
  网络安全贯穿运营和研发过程
  网络安全团队深入业务，将安全和隐私保护纳入到企业新产品和服务中
  网络安全团队在网络风险和相关风险问题上能与董事会、管理层进行沟通
  将网络安全作为企业问题处理，而非将其归为IT问题
  使用自动化及AI、RPA或者物联网等新兴科技提高网络安全能力
  案例：某医药集团数字化安全信息内控体系搭建

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