创新项目 作者简介: 郑 凤 (1998-), 女, 四川广安人, 在读硕士研究生, 主要从事基层疾控卫生管理方面的研究。 通信作者: 钱东福 (1973-), 男, 山东临沂人, 博士, 教授, 主要从事卫生体系、 医院管理、 卫生服务等方面的研究。 •软科学研究• 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 郑 凤1, 王萱萱2, 钱东福3 (1. 南京医科大学公共卫生学院, 江苏 南京医科大学公共卫生学院 / 全球健康中心, 江苏 南京 211166; 3. 江苏省健康研究院, 江苏 南京 211166) 摘 要: [目的] 构建基层疾控疫情防控韧性评价指标体系, 为基层疾控疫情防控韧性建设提供参考。 [方法] 运用文献研究和理论分析构建初始评价指标体系, 运用德尔菲法开展 2 轮专家咨询形成最终的指标体系, 采用 层次分析法确定指标体系权重。 [结果] 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 [结论] 本研究构建的指标体系具有较好的科学性和可靠性, 可为基层疾控疫情 防控韧性建设提供参考。 关键词: 基层疾控; 评价指标体系; 疫情防控韧性 中图分类号: R197 文献标识码: A 文章编号: 1003-2800(2024)05-0016-05

配电组件 ■ 温控系统 ■ IT 基础设 施 ■ 软件与服务 目录 前言：数字化赋能风电发展创新蓝图 ...................................... 中国风电产业发展现状及趋势 .................................... 大功率风电机组发展提 速 ...................................... 海上风电实现跨越式发 展 ................................................................................... 4 多能互补助力风电消纳稳 定 ................................................................................ 6 发展 ... 全生命周期服务成为趋 势 ................................................................................... 7 数字化赋能风电产 业 .......................................................................................... 9

1外汇风险演变——多维因素驱动 1.1.2政策监督升级——“风险中性”要求 1.2企业传统外汇风险管理模式的痛点诊断 1.3数智化转型的核心价值 1.3.1从被动应对到主动管理 1.3.2技术赋能的风险管控范式革新 2转型基石：外汇风险数智化管理框架 2.1设计理念：风险中性原则与数字化融合 2.1.1合规性原则 2.1.2安全性原则 2.1.3前瞻性原则 2.1.4系统性原则 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 3技术落地：数智化系统的核心功能模块 3.1动态敞口管理：风险可视化的基础 3.1.1敞口全生命周期管理 3.1.2敞口动态转换与预测 3.2智能交易与风控：从经验判断到数据驱动 3.2.1衍生品全生命周期管理 3.2.2 AI辅助决策 3.2.3实时风控体系 3.2.4外币结算与跨境资金池 3.2.5市场数据中枢 3.3业财融合：财务流程协同 3.3.1风险管理分析 3.3.2自动套期会计 4转型路径：企业外汇风险管理数智化实施关键步骤 4.1准备阶段：诊断现状与顶层设计 4.1.1现状诊断 4.1.2数字化基础能力评估框架 4.2建设阶段：系统集成与风控体系构建 4.2.1一体化系统集成方案实施 4.2.2智能风控指标体系搭建 4.3优化阶段：数据驱动的持续迭代与价值创造 4.3.1基于数据反馈的策略动态调优 目 录 28 30 30 31 32 32 35

人工智能、区块链、物联网等前沿技术如何与供应链金融深度融合，催生出“数 字仓单”、“电子债权凭证”等新型信用载体。这不仅是一场技术革命，更是一 场深刻的商业范式革命。它让过去不可见、不可控、不可信的资产变得可信、可 控、可融资，从根本上重塑了企业的信用基础与生产关系，这正是“改革”在产 业层面的具体体现。 放眼全球，大国博弈的焦点正日益集中于对关键产业链、供应链的控制力。 增强我国在全球供应链中的核心竞争力，是刻不容缓的战略任务。一个强大的国 当然，前路光明，挑战犹存。我们在欣喜地看到供应链金融蓬勃发展的同时， 也必须清醒地认识到其面临的现实困境：法律法规体系仍需完善，跨部门、跨行 业的数据协同机制尚待建立，复合型专业人才缺口巨大，以及在复杂交易结构下 风险的识别与管控难度也在增加。这些挑战，恰恰是未来改革与创新的着力点。 解决这些问题，需要政府、产业、金融、科技等多方力量的协同共进，更需要我 们以更大的智慧和勇气，去推动制度创新与模式探索。 本白皮书的撰写， 异于在沙上建塔，其 繁荣终将是脆弱与短暂的。 随着数字化浪潮的席卷，供应链金融正经历着一场深刻的范式变革。传统的、 基于单一主体信用的风险评估模式，正被基于全链条数据、多维交叉验证的智能 化风控所取代。这无疑是巨大的进步，但同时也催生了新型的、更为复杂隐蔽的 风险形态。这些风险不再是孤立的点，而是相互关联、能够瞬时传导的面，对我 们的安全防线提出了前所未有的挑战。 首先，信用风险的“链式传导”与“风险共振”现象愈发突出。

补充可能需要借助人力资源服务机构。 3. 数字化相关人才跨行业求职意愿度高，专业技术类人才迁移成本低，有 利于人才补充。 4. 金融数智化与金融安全是目前数字化转型的核心主题，金融产品经理、 安全风控类、技术类岗位需求较高。 5. 行业内传统岗位对人才经验包容性较强，数字化相关岗位多要求 3 年以 上工作经验，并为技术、算法类人才提供了有竞争力的薪资。 6. 智联猎头助力我国众多类型的金融机构人才战略实施，基本覆盖全业态 与分布式技术、物联网技术、数据采集、传输、处理等； 9 ◆ 数据安全与数据资产管理：为金融数据的共享和应用提供可靠的保障，需 要数据架构师、数据管理、数据安全等人才； ◆ 合规与风控：合规管理、监察、风险建模、风控策略等人才； ◆ 业务创新与场景应用：需要深入挖掘和分析行业需求，结合技术能力创新 金融业务模式和产品服务，拓展业务场景，需要分析师、产品经理、市场推广 等人才； ◆ 数 具体岗位来看，人工智能、前端开发、移动研发、数据工程师、测试工程师等 技术类岗位的跨行业求职意愿尤为突出，普遍维持在 70%左右。这主要得益于 这些岗位的专业技术具备较强的行业通用性。相比之下，合规风控、项目管 理、高管、产品经理、运营管理等可能更依赖专业领域知识的岗位，其跨行业 意愿虽较技术类岗位低约 10 个百分点，但整体仍保持较高水平，这一现象值 得关注。 13

集团化运营及管控  统一化自顶向下的战略制定与发布，以及 战略目标定期达成跟踪反馈；  统一化的财务标准规则，透明化的财务核 算与销售、采购与制造过程数据集成；  集团化供应商准入、合同、招投标规范  统一化的外部供应业务协同  自动化集团内企业交  自动化集团内财务报表合并  集中透明化的商务数据分析与决策驾驶舱 Finance 高效端到端的供应链可视化及管控  面向 MTO 统一开放的销售接入与透明化客户报表要求  启发性的交期承诺与动态化跟踪监控  对接生产排产与执行监控预警  完善的产品追溯、物流品质跟踪 Sales & Marketing ERP MPM 集团 管控 SCM CRM MES PLM 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 通过多年的实施经验的积累， XX 针对制造业形成了自主的解决方 案，为用户提供更加优质的信息化服务 集团总部，集团战略与财务管 控，资金、预算、投融资管理 XXXX 集团 X 某著名企业 某著名企业 集团化管控模式  根据调研规划， XXXX 密封集团下属业务板块较多，包括机械密封主业 板块、静密封等，但主要板块全部围绕主要产业链展开；  XXXX 密封集团在新业务拓展过程中，希望通过信息化手段进一步强化集 团化管控落地；加强对于各分子公司的集团管控。 主营业务板块，主要做机械密

造中，使计算资源硬件投入 减少 14% ，故障提前发现率 提升到 93.8% 。 • 某运营商集团对人力资源套 装软件进行平台化改造， 采 用集中管控方式在全集团推 广使用， 使系统建设成本节 约 33% ，薪酬核算效率提升 55% ，流程审批效率提升 92.3% 。 安全风险 服务质量 产品创新 企业数字化转型发展趋势 运营体系化 管理精益化 风控横贯化 面向转型企业，可依托 IOMM6+6 模型考量规划具体数字化 路径 六大能力为转型目标 六大价值为效果验证 400 余条能力指标梳理、定位自身数字化转型发展阶段， 对下一步发展方向和路径给出详细指引 业务 创新 效益 提升 风控 最优 智能 敏捷 客户 新、用户 体验提升和上下游生态扩展。 企业数字基础设施建设的过程中，要将安全与产品开发深入融合，将风 控管理横贯于企业 IT 服务的始终，考虑多维度风险管控的统一贯通，建 立横贯各部门各环节的风险管控体系。 建立标准化、可量化、自动化的 IT 服务运营体系， 不仅关注 IT 部门内部的 流程，更重要的是再造

规避因上 游企业 ESG 违规导致的供应链断裂风险，还能通过数据共享引导上游企业针对 性改进，提升整个产业链的韧性与可持续性。 （5）服务于政府监管与决策：为监管机构提供宏观、中观、微观层面的风 险监测工具。宏观层面可通过整合全行业 ESG 数据，实时监测区域碳排放强度 、绿色产业发展进度等政策目标达成情况；中观层面可追踪高耗能、高排放行 业的 ESG 风险敞口，提前预警行业风险；微观层面可精准识别企业 数据质量监控体系。此 阶段可引入区块链技术进行数据存证，确保数据的不可篡改和可追溯，确保 ESG 数据资产的真实性与可信度。 （4）分析与建模层：利用AI和机器学习算法对数据进行深度挖掘，构建风 险评估模型、价值估值模型和影响力量化模型，清晰呈现 ESG 实践的实际成效 ，让 “无形的 ESG 价值” 转化为 “实质的资产”。 （5）服务与应用层：通过API、数据沙箱等形式，将处理后的数据产品或 合型的风险。本章将构建 ESG 数据资产化的风险全景图谱，系统梳理四大类风 险的核心表现与影响程度，为后续风险管控与治理体系构建提供精准的风险画像 与科学的评估工具。 4.1 ESG数据资产化的风险全景图谱 基于 ESG 数据资产化的全生命周期特征，我们将风险归纳为四大类，并根 据其发生频率和潜在影响进行了初步分级，构成一个直观的风险图谱，为后续风 险评估提供分类框架与优先级依据。 图4-1 ESG数据资产化风险图谱