.........................................................................................36 4.2.2 风险预测模型............................................................................................... 101 8. 风险与挑战...........................................................................................................................................................................104 8.1 技术风险...... 106 8.2 数据风险....................................................................................................................................................................107 8.3 市场风险...........

...........................................................................................35 4.1 风险评估与筛选.............................................................................................. ...66 7. 风险评估与筛选...................................................................................................................................................................69 7.1 风险指标设计...... ...........................................................................................71 7.2 风险评估模型...............................................................................................

赋能化工之二 相关报告 《化工行业深度报告： AI 带动材料新需求—— AI 赋能化工之一 （推荐） * 化工 * 李永磊，董伯骏》—— 2023-04-11 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 2 表现 1M 3M 12M 基础化工 2021 2022A/E 2023E 2021 2022A/E 2023E 重点公司代码 股票名称 投资评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级标的采用 wind 一致预期，中国化学、东华科技、中国石油、中国石化、万华化学、森麒麟、华大智造、中 控 技术、容知日新、川仪股份 维持基础化工行业“推荐” 评级。 风险提示：重点关注公司业绩不及预期；宏观经济大幅下滑；项目进展不达预期风险；行业政策大幅变动风险；行业竞争加剧风险。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 4 目录 AI 提升研发效率 AI 优化化工设计和建设 AI 赋能化工生产运营 AI 在工业中具有巨大潜 力 投资建议及关注标的 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明

到的项目细节、技术原理以及方法对比与优化进行了详细的回答：本文系统 梳理了 AI 技术在策略优化、风险识别与决策闭环中的关键作用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新 市场 突变场景。 AI 能将大盘择时与行业轮动相结合，提升策略解释力与前瞻性。多因子择时 输出的大盘风险暴露系数作为行业轮动的“顶层约束”，同时行业轮动结果 反哺择时因子，例如，让三标尺中的指标与多因子择时中的宏观因子形成交 叉验证，考虑大盘对行业影响的同时，修正宏观数据滞后问题。 在财务风险识别领域，AI 的优势在于开创性地融合多维度分析框架。通过 结构化财务指标与非结构化文本情感语调的协同分析，构建数值异常检测、 技术强化了风险控制，极大程度避免了虚构关联，并能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效

................. - 2 - 二、 IPv6 网络安全风险分析............................................................................................ - 3 - (一) IPv6 缓解的 IPv4 安全风险..................................... ................- 3 - (二) IPv6 继承的 IPv4 安全风险........................................................................................- 5 - (三) IPv6 引入的安全风险............................................ .................. - 7 - (四) IPv6+引入的安全风险.................................................................................................- 7 - 三、 IPv6 网络安全风险与防护技术...................................

台提供平台支撑 ， 或者自身为独立定级的云计算平台或大数据平台，则需填写等级测评结论扩展 表（云计算安全）或等级测评结论扩展表（大数据安全），否则删除等级测评 结论扩展表。】 测评结论和重大风险隐患 被测对象名称 安全保护等级 第 Z 级（SXAY） 扩展要求 应用情况 云计算 移动互联 物联网 工业控制系统 大数据 【填写说明：简要描述被测对象承载的业务功能等基本情况，包括被测 对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 主机操 据定期备份】等安全技术措施。在安全管理方面【制定了信息安全管理 体系及相关制度和流程，具备实施记录，组建了安全运维团队】。 本次安全等级测评共发现【被测对象名称】存在高风险问题【X】个， 中风险问题【X】个，低风险问题【X】个。【被测对象名称】技术方面 尚有一些问题需要整改和完善，信息安全管理体系执行情况还可以进一 步提高。 等级测评结论 III 报告编号：XXXXXXXXXXX-XXXXX-XX-XXXX-XX

........................................................................................109 6.1.1 风险收益平衡............................................................................................... ..........................159 8. 风险管理与控制..................................................................................................................162 8.1 风险识别与评估............................. .........................164 8.1.1 市场风险.......................................................................................................... 166 8.1.2 模型风险......................................

24.隐私计算技术在可信数据空间的合规性验证要点？ 18 25.可信数据空间中安全审计的日志留存要求是什么？ 18 26.数据泄露事件的应急响应流程与合规要求？ 19 27.可信数据空间中数据安全风险评估的频率与内容？ 20 28.数据安全管理体系的认证标准（如等保2.0）如何应用？ 21 29.边缘数据在可信数据空间中的安全合规要点？ 21 30.可信数据空间中数据安全事件的报告义务与流程？ 65 十、风险防控类 66 91.可信数据空间的风险识别框架与维度？ 66 92.数据合规风险的评估方法（如定性/定量）？ 67 93.风险预警的技术实现（如AI监测、阈值触发）？ 67 94.风险处置的流程合规（如分级响应、记录）？ 68 95.数据合规风险转移的方式（如数据安全保险）？ 69 96.常态化风险防控的机制设计（如定期巡检）？ 69 97.第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ 第三方服务的风险防控要点（如合同约束、审计）？ 70 98.新技术应用的风险评估（如隐私计算、AI）？ 71 99.跨域数据风险的协同防控机制？ 72 100.风险事件的复盘流程与改进要求？ 72 一、基础概念类 可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1. 可信数据空间是数字经济时代以数据可信流通与价值转化为核心目 标，通过隐私计算、区块链等技术手段，融合法律规范、行业标准 及多元主体协议，由政府、企业、个人等共同构建的新型数字生态

72 5.3.1 数据加密与权限管理.................................................................73 5.3.2 合规性与法律风险.....................................................................75 6. 案例研究与效果评估.............. 态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局限性。为应对这些问题，引入基于人工智能和大数据技术 的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 AI 平台， 平台， 凭借其强大的数据处理能力和智能算法，为金融贷款评估提供了全 新的解决路径。通过 DeepSeek，金融机构可以实现对借款人信用 状况的实时动态监控，提升风险评估的精准度和效率。DeepSeek 的应用不仅能够有效降低贷款违约风险，还能优化客户体验，增强 金融机构的市场竞争力。具体而言，DeepSeek 在金融贷款评估中 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek

.......................................................................................22 1.3.2 优化风险管理能力............................................................................................... ......................................................................................62 3.2.1 自动化风险评估模型............................................................................................... ...........................................................................................107 5. 风险管理与合规..............................................................................................