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1）总体规划
越秀集团携手帆软公司，共同组建了一支专业团队，与集团内的风险管理部门、财务运营部门以及数字化部门展开了深入且全面的沟通。经过长达8个月的调研与建设，团队对风险指标体系、风险数据资产以及分析主题等核心要素进行了详尽的分析和研究，形成了全景式的风险管控建设规划。
第一阶段，在风险管控的初期阶段，我们聚焦于风险分析的可行性探索，致力于构建风险数据管控的基础要素。这一阶段的重心在于精准识别和分析可能影响项目的各种风险因素，确保我们能够全面、深入地理解潜在威胁。特别地，我们结合生猪养殖业务的具体场景，从中抽离出关键的数据指标，以数据为驱动，揭示业务运行中的潜在风险。
第二阶段，本期项目重点建设内容，基于数据中台的能力，建立风险指标体系并实现预警诊断。项目团队利用前期分析成果，依托数据中台的海量数据处理、数据开发及应用开发等强大能力，建立生猪养殖风险数据分析指标体系，构建生猪养殖风险预警系统，实现自动化预警，第一时间预防、报告、缓释和处置风险，降低风险带来的损失。
第三阶段，重心转移至提前预警和精准赋能业务上。此阶段的核心目标是通过精准识别和及时预警潜在风险，为业务决策提供有力支持，进而增强整个项目的适应性和灵活性。通过赋能业务，项目不仅能够有效应对风险挑战，更能充分利用风险管理的成果，推动业务实现持续发展和创新。
2）明确关键风险业务场景，细化风险数据分析指标
生猪屠宰及肉食品加工业务受“猪周期”和烈性疾病如非洲猪瘟的显著影响，生物安全风险高，对公司的成本和收益构成严重威胁。因此，集团总部和生猪养殖公司应密切关注生猪养殖、屠宰及加工环节的风险，确保及时预防、报告、缓释和处置风险，减少潜在损失。
基于前期数据和业务调研，本项目将针对当前最为紧迫、风险较大且数据系统较为完善的几大风险点，构建风险分析模块，并确定6个核心风险分析主题，并细化了30个风险数据分析原子指标，结合行业经验和项目具体情况，为每一个指标设定阈值。当这些关键指标达到或超越设定的阈值时，我们的分析系统将立即启动实时预警机制。风险管理人员将迅速介入，提出精准有效的解决方案和管理优化措施，以确保风险管理策略的高效实施。
3）深入学习数据治理方法，预先规划并实施治理
越秀集团通过前期的数据应用建设，已形成成熟的指标体系设计方法。通过指标设计9步法，指导本项目指标体系、指标标准、数据开发、报表开发等环节规范开展，确保指标体系框架完整、指标口径标准统一、指标链路清晰准确、数据问题提前治理，实现数据分析体系充分满足业务需求。
（指标设计9步法）
4）统一数据源接入，消除数据孤岛。统一数据标准，建模型，建指标体系、报表体系，设定主动预警功能
在本项目中，我们将生猪养殖销售、疫病防控、经营管理等多元化业务数据和各子公司财务表现数据共50张来源数据表，定时自动化接入数据中台。结合数据探源佐证分析，我们构建了20多个风险业务场景数据模型，形成了风险分析数据指标体系，并开发了6大定制化风险主题数据应用。借助FineReport分析工具，我们完成了直观易懂的仪表盘开发，并配置了10个针对死亡风险、疫病风险、销售风险等主动预警功能，确保风险信息的及时捕捉和响应。最终，我们统一了数据标准，沉淀了生猪养殖业财数据表、风险管控的指标体系和报表体系，形成宝贵的数据资产。
（业务总体架构图）
（数据集成架构图）
（数据指标标准）
借助FineReport中的定时调度功能，系统定时检查指标值，超过阈值时自动推送消息到越秀集团IM应用中，风险管控人员可以在每天查阅预警报表。
（主动预警配置）
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