识别与业务相关的风险
将外部事件与企业资产、供应商、运输通道、市场和投资组合敞口进行匹配。
风险传导网络多情景比较
风险起点冲击开始发生事实依据已关联
连锁影响业务受到波及重点观察路径
应对措施影响范围缩小
业务价值
从全球风险信号到企业应对决策
研判影响链路与时间进程
比较未来一天至三个月内，哪些影响可能先出现，哪些问题可能随后发生。
明确观察指标与应对重点
将事实依据与情景推演转化为预警指标、处置优先级和应对方案。
情景研判
预警之外，更要研判风险如何传导
一项真正有用的风险研判，应当说明发生了什么、哪些业务依赖受到影响、问题可能怎样逐步扩散、可能造成什么后果，以及哪些措施可以改变结果。
- 哪些对象可能受到影响？
- 影响将如何传导？
- 如何降低损失或改变结果？
风险传导网络多情景比较
风险起点冲击开始发生事实依据已关联
连锁影响业务受到波及重点观察路径
应对措施影响范围缩小
DominoRisk 如何工作
从风险信号到决策
监测预警
持续跟踪全球重大事件、风险信号与事态变化。
敞口匹配
分析事件与企业资产、供应商、基础设施、运输通道和市场敞口的关联。
情景推演
比较冲击、传导、恢复和应对等多种可能情景。
综合研判
由 Qingniao AI 提炼潜在影响、预警指标与应对选项。
核心能力
支撑风险研判与经营决策的核心能力
全球风险动态
汇集全球事件、环境指标、运营数据与企业授权数据，并保留来源和更新记录。
依赖关系分析
识别资产、供应商、基础设施、地理位置、大宗商品与经济系统之间的相互依赖。
全球情景推演
比较基线、冲击、恢复、适应和缓释情景，并清晰呈现关键假设与不确定性。
Qingniao AI 综合解读
将复杂证据与模型输出转化为面向具体岗位的研判简报、观察清单和后续问题。
企业系统集成
通过 API、数据连接和结果导出，与企业身份体系及现有业务流程协同。
治理与审计追踪
对模型用途、事实依据、关键假设、适用边界、人工复核和决策过程留痕。
可信依据
让每一项风险判断都有依据、可复核、可追溯
平台记录数据来源、模型验证、关键假设、不确定性、人工复核与决策结果，并随事实更新持续修正研判。
01数据覆盖与溯源
02模型验证与不确定性
03决策结果与持续学习
FAQ
常见问题
以下内容说明平台当前遵循的基本原则。具体数据来源、安全控制、系统集成和产品文档将在确认后正式发布。
DominoRisk 使用哪些数据？+
DominoRisk 可结合企业授权数据，以及依法合规获得许可的公共数据和商业数据。每项部署都会记录数据来源、更新频率、使用权限、溯源信息与允许用途。
级联模型如何验证？+
模型验证应与具体决策的重要程度相匹配。相关文档将说明关键假设、不确定性、数据局限、回测或敏感性分析、专家复核，以及模型的适用边界。
DominoRisk 如何融入现有业务流程？+
实施工作从决策问题、使用人员、数据权限和所需成果出发。系统集成方式与导出格式将在具备条件后明确说明。
敏感数据如何保护？+
请勿通过公开网站提交敏感或保密信息。在处理受保护数据前，我们将通过信任中心公开相应的安全与隐私控制说明。