【CN109949148A】一种用于金融信贷业务的自动化风控配置系统及方法【专利】

专利名称：一种贷款风险实时监控系统及方法专利类型：发明专利
发明人：胡鹏,赵立,段志轩
申请号：CN201811315285.2
申请日：20181107
公开号：CN109214917A
公开日：
20190115
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种贷款风险实时监控系统及方法，该贷款风险实时监控系统包括：运营数据实时采集及通讯模块，其部署在各个贷款客户生产经营场所和重点设备及车辆内，实时采集所述生产经营场所的用电信息及运营数据；数据聚合分析模块，其能够接收所述运营数据实时采集及通讯模块采集的所述用电信息及运营数据，并对所述用电信息进行转化和异构数据分类存储；贷前授信管理模块，其能够根据所述数据聚合分析模块所提供的数据，提供贷前授信管理所需信息及授信额度指导量；贷后风险实时监控模块，其能够根据所述数据聚合分析模块所提供的数据，在贷后风险形成的各个阶段中提供风险监控信息。

申请人：深圳行知聚能科技发展有限公司
地址：518129 广东省深圳市龙岗区坂田街道润创兴时代公寓B座1616
国籍：CN
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金融行业智能风控管理系统设计与实施方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第2章金融行业风险控制概述 (4)2.1 风险类型与分类 (4)2.1.1 信用风险 (4)2.1.2 市场风险 (4)2.1.3 操作风险 (4)2.1.4 法律风险 (4)2.1.5 流动性风险 (5)2.2 风险控制方法与策略 (5)2.2.1 风险识别与评估 (5)2.2.2 风险分散与对冲 (5)2.2.3 风险限额与监测 (5)2.2.4 内部控制与合规 (5)2.2.5 风险管理与业务发展相结合 (6)第3章智能风控管理系统需求分析 (6)3.1 用户需求分析 (6)3.2 功能需求分析 (7)3.3 功能需求分析 (7)第四章系统架构设计 (8)4.1 总体架构设计 (8)4.1.1 架构设计原则 (8)4.1.2 总体架构设计 (8)4.2 关键模块设计 (8)4.2.1 数据采集模块 (9)4.2.2 数据处理模块 (9)4.2.3 风险监测模块 (9)4.2.4 风险评估模块 (9)4.2.5 风险处置模块 (9)第五章数据采集与处理 (10)5.1 数据采集策略 (10)5.2 数据预处理方法 (10)5.3 数据存储与管理 (11)第6章模型构建与优化 (11)6.1 模型选择与构建 (11)6.1.1 模型选择原则 (11)6.1.2 模型构建方法 (11)6.2 模型评估与优化 (12)6.2.1 模型评估指标 (12)6.2.2 模型优化策略 (12)6.3 模型部署与更新 (12)6.3.1 模型部署 (12)6.3.2 模型更新 (12)第7章系统安全与合规 (13)7.1 安全策略设计 (13)7.1.1 安全目标 (13)7.1.2 安全策略 (13)7.2 合规性检查与审计 (13)7.2.1 合规性检查 (13)7.2.2 审计 (14)7.3 数据保护与隐私 (14)7.3.1 数据保护 (14)7.3.2 隐私保护 (14)第8章系统实施与部署 (15)8.1 系统集成与测试 (15)8.1.1 系统集成概述 (15)8.1.2 系统集成步骤 (15)8.2 部署与运维管理 (15)8.2.1 部署策略 (15)8.2.2 运维管理 (16)8.3 用户培训与支持 (16)8.3.1 培训内容 (16)8.3.2 培训方式 (16)8.3.3 支持服务 (16)第9章项目管理与评估 (16)9.1 项目进度管理 (16)9.1.1 制定项目进度计划 (16)9.1.2 进度监控与调整 (17)9.1.3 项目进度报告 (17)9.2 项目成本管理 (17)9.2.1 成本预算编制 (17)9.2.2 成本控制与监督 (17)9.2.3 成本报告 (18)9.3 项目效果评估 (18)9.3.1 评估指标体系 (18)9.3.2 评估方法与流程 (18)9.3.3 评估结果应用 (18)第十章未来发展与展望 (19)10.1 技术发展趋势 (19)10.2 行业应用前景 (19)10.3 持续优化与创新 (19)第1章项目背景与目标1.1 项目背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着日益复杂的业务环境和风险挑战。

金融业风控系统构建方案第一章风控系统概述 (2)1.1 风控系统的定义与作用 (2)1.2 风控系统的目标与任务 (3)1.2.1 风控系统的目标 (3)1.2.2 风控系统的任务 (3)第二章风险识别与评估 (4)2.1 风险类型分析 (4)2.2 风险识别方法 (4)2.3 风险评估模型 (5)第三章数据管理与分析 (5)3.1 数据采集与清洗 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据清洗 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储 (6)3.2.2 数据管理 (6)3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.1 数据预处理 (6)3.3.2 数据分析方法 (7)3.3.3 数据挖掘技术 (7)第四章风险预警与监控 (7)4.1 风险预警指标体系 (7)4.2 风险预警模型 (7)4.3 风险监控与报告 (8)第五章风险防范与控制策略 (9)5.1 风险防范措施 (9)5.1.1 完善风险管理制度 (9)5.1.2 强化风险识别与评估 (9)5.1.3 加强风险预警与监测 (9)5.2 风险控制策略 (9)5.2.1 优化风险控制流程 (9)5.2.2 建立风险控制组织架构 (9)5.2.3 制定风险控制措施 (9)5.3 风险应对措施 (9)5.3.1 应对信用风险 (9)5.3.2 应对市场风险 (10)5.3.3 应对操作风险 (10)第六章系统架构与设计 (10)6.1 系统架构设计 (10)6.1.1 架构风格 (10)6.1.2 技术选型 (10)6.1.3 系统架构层次 (11)6.2 系统模块划分 (11)6.3 系统开发流程 (11)6.3.1 需求分析 (11)6.3.2 设计阶段 (11)6.3.3 开发阶段 (11)6.3.4 测试阶段 (11)6.3.5 部署与上线 (11)6.3.6 运维与优化 (12)第七章技术选型与实现 (12)7.1 技术选型标准 (12)7.2 技术实现方法 (12)7.3 系统集成与测试 (13)第八章安全性与合规性 (13)8.1 系统安全性保障 (13)8.1.1 安全框架设计 (13)8.1.2 安全技术措施 (13)8.1.3 安全管理措施 (14)8.2 合规性要求与实施 (14)8.2.1 合规性要求 (14)8.2.2 合规性实施策略 (14)8.3 法律法规与监管政策 (14)第九章人力资源与培训 (15)9.1 人才队伍构建 (15)9.1.1 人才选拔与招聘 (15)9.1.2 人才培养与储备 (15)9.2 培训体系与实施 (15)9.2.1 培训体系构建 (15)9.2.2 培训实施与评估 (16)9.3 人员激励与考核 (16)9.3.1 激励机制 (16)9.3.2 考核机制 (16)第十章系统运维与优化 (16)10.1 系统运维管理 (16)10.2 系统功能优化 (17)10.3 系统升级与迭代 (17)第一章风控系统概述1.1 风控系统的定义与作用金融业风险控制系统（以下简称风控系统）是指在金融业务活动中，运用现代信息技术、数学模型和风险管理理论，对金融业务所涉及的各种风险进行识别、评估、监控和控制的一系列方法和手段。

金融行业风控管理系统设计与实施方案第一章风控管理概述 (2)1.1 风险控制的基本概念 (2)1.1.1 风险的定义 (2)1.1.2 风险控制的内涵 (2)1.1.3 金融行业风险特点 (3)1.1.4 金融行业风险挑战 (3)第二章风险识别与评估 (3)1.1.5 风险识别方法 (3)1.1.6 风险识别技术 (4)1.1.7 风险评估指标体系 (4)1.1.8 风险评估模型 (4)1.1.9 风险评估流程 (5)第三章内部控制体系设计 (5)1.1.10 内部控制体系概述 (5)1.1.11 内部控制基本框架构成 (5)1.1.12 内部控制流程优化目标 (6)1.1.13 内部控制流程优化内容 (6)第四章风险监控与预警 (7)1.1.14 数据分析技术 (7)1.1.15 模型预测技术 (7)1.1.16 可视化技术 (8)1.1.17 预警系统构建 (8)1.1.18 预警系统实施 (8)第五章风险防范与应对 (9)1.1.19 风险识别 (9)1.1.20 风险评估 (9)1.1.21 风险防范措施 (9)1.1.22 风险应对策略 (10)1.1.23 风险应对措施 (10)第六章信息技术与风控 (10)第七章法律法规与合规 (12)1.1.24 法律法规概述 (12)1.1.25 法律法规对风控的要求 (12)1.1.26 合规管理体系概述 (13)1.1.27 合规管理体系建设内容 (13)1.1.28 合规管理体系实施 (14)第八章组织架构与人力资源管理 (14)1.1.29 风控组织架构的定位 (14)1.1.30 风控组织架构的构成 (15)1.1.31 风控组织架构的运行机制 (15)1.1.32 人力资源管理在风控中的作用 (15)1.1.33 人力资源管理策略 (15)第九章案例分析与经验借鉴 (16)1.1.34 国内风控案例 (16)1.1.35 国外风控案例 (16)1.1.36 风控策略和技术手段的借鉴 (16)1.1.37 风控体系建设的借鉴 (17)1.1.38 风控文化的借鉴 (17)第十章实施方案与效果评价 (17)1.1.39 实施目标 (17)1.1.40 实施原则 (17)1.1.41 实施步骤 (18)1.1.42 实施保障措施 (18)1.1.43 效果评价指标 (18)1.1.44 效果评价方法 (18)1.1.45 持续改进措施 (19)第一章风控管理概述1.1 风险控制的基本概念1.1.1 风险的定义风险是指在一定条件下，由于不确定性的存在，可能导致损失或不利后果的可能性。

智能金融风控系统配置与优化方法总结随着金融科技的迅速发展，智能金融风控系统的重要性日益凸显。

作为金融业务的基础设施，智能风控系统的配置与优化对于提高金融机构的风险防控能力和业务运营效率至关重要。

本文将总结智能金融风控系统的配置与优化方法，以帮助金融机构更好地应对风险挑战。

1. 确定业务需求在配置智能金融风控系统之前，首先需要明确业务需求。

不同金融机构可能有不同的风险类型和业务特点，因此针对性地确定风控系统配置的方向和重点是至关重要的。

例如，对于互联网金融业务，需要考虑用户大规模在线交易的特点，需要配置大数据分析和实时监控模块；对于传统银行业务，可能更注重各类信用风险的评估和管理。

因此，在配置智能风控系统时，要综合考虑业务需求，确保系统的针对性和可行性。

2. 数据收集与整理智能金融风控系统所依赖的核心是海量的金融数据。

数据的收集和整理是配置风控系统的基础工作。

金融机构可以通过与征信机构合作获取用户信用数据，通过与支付平台合作获取用户交易数据等。

此外，金融机构内部的历史数据和客户画像数据也是配置风控系统的重要来源。

因此，金融机构应注重数据收集与整理工作，确保数据的准确性和完整性，为后续的模型建立和优化提供可靠的基础。

3. 模型建立与优化智能金融风控系统的核心是风险模型的建立与优化。

模型的建立需要借助数据挖掘和机器学习的方法，通过对历史数据的分析和建模，识别出不同风险因素之间的关联性和规律性。

在模型建立过程中，需要综合考虑多个因素，如用户属性、信用记录、交易行为等，建立起风险评估的数学模型。

同时，还需要对模型进行不断的优化和调整，以适应金融市场的变化和新的风险形势。

4. 实时监控与预警配置智能金融风控系统还需要考虑实时监控和预警机制。

通过建立监控模块，可以实时监测金融业务的运行情况和风险变化趋势，及时发现和预警潜在的风险事件。

例如，对于大额交易或异常交易行为，可以设置实时监控规则，并在触发规则时发送预警信息给相关人员。

金融业智能风控系统建设方案在金融业的发展过程中，风险控制一直是重点关注的领域之一。

随着信息技术的快速发展，智能风控系统的建设成为了金融业提高风险管理水平和业务决策能力的重要手段。

本文将基于金融业智能风控系统的建设需求，提出一种全面有效的方案。

一、背景分析随着金融业务的复杂化和规模的扩大，风险控制的挑战日益增加。

传统的手工风控模式不仅效率低下，而且容易出现操作失误，无法满足金融机构日益增长的风险管理需求。

因此，建设一个智能风控系统势在必行。

二、系统概述金融业智能风控系统是基于大数据和人工智能技术的风险管理工具。

系统主要包括数据采集、风险分析、预警提示和决策支持等模块，能够全面、准确地评估金融业务风险，并提供决策参考。

三、系统设计1. 数据采集模块该模块负责采集金融机构内部和外部的各类数据，例如交易数据、客户信息、市场行情等，通过数据接口与各相关系统实现数据交换和共享。

2. 风险分析模块该模块利用机器学习和数据挖掘技术，对采集到的数据进行分析和建模，识别出潜在的风险因素，并生成风险评估报告。

同时，通过实时监测市场变化和业务动态，及时更新和调整风险模型。

3. 预警提示模块该模块根据风险分析结果，设定相应的风险预警指标和阈值，并通过邮件、短信等方式，及时向相关人员发送预警信息，以便采取相应措施防范风险。

4. 决策支持模块该模块基于风险评估结果和预警信息，提供决策支持和建议。

通过数据可视化的方式，呈现风险指标和趋势，为管理层提供决策依据，帮助其制定风险控制策略和业务发展规划。

四、系统实施1. 硬件设备为了保证系统性能和可靠性，需采购高性能的服务器和存储设备，并建立灾备机制以应对系统故障和灾害。

2. 软件开发系统开发采用模块化和分布式架构，基于合适的开发框架和技术平台，例如Java、Python等，确保系统的稳定性和扩展性。

3. 数据安全数据加密和权限控制是系统设计中必不可少的环节，需要建立健全的数据安全管理机制，保障客户信息和交易数据的机密性和完整性。

金融行业智能风控管理系统构建方案第一章：项目背景与概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (2)第二章：智能风控管理系统的架构设计 (3)2.1 系统架构概述 (3)2.2 关键技术选型 (3)2.3 系统模块划分 (4)第三章：数据采集与处理 (4)3.1 数据源选择 (4)3.2 数据清洗与预处理 (5)3.3 数据存储与管理 (5)第四章：风险识别与评估 (5)4.1 风险类型划分 (5)4.2 风险识别方法 (6)4.3 风险评估模型 (6)第五章：风险监测与预警 (7)5.1 风险监测方法 (7)5.2 预警机制设计 (7)5.3 预警阈值设定 (8)第六章：风险控制策略 (8)6.1 风险控制方法 (8)6.1.1 风险识别 (8)6.1.2 风险评估 (8)6.1.3 风险应对 (9)6.2 控制策略优化 (9)6.2.1 模型优化 (9)6.2.2 策略迭代 (9)6.3 策略实施与监控 (9)6.3.1 实施步骤 (9)6.3.2 监控机制 (9)第七章：系统开发与实施 (10)7.1 开发流程与方法 (10)7.1.1 项目启动 (10)7.1.2 需求分析与设计 (10)7.1.3 开发与实施 (10)7.2 系统测试与调试 (11)7.2.1 单元测试 (11)7.2.2 集成测试 (11)7.2.3 系统测试 (11)7.3 系统部署与运行 (11)7.3.1 系统部署 (12)7.3.2 系统运行 (12)第八章：信息安全与合规 (12)8.1 信息安全策略 (12)8.2 合规性要求 (13)8.3 信息安全与合规保障措施 (13)第九章：系统维护与优化 (14)9.1 系统维护策略 (14)9.2 系统功能优化 (14)9.3 系统升级与扩展 (14)第十章：项目总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目不足与改进 (15)10.3 项目未来展望 (16)第一章：项目背景与概述1.1 项目背景我国金融行业的快速发展，金融风险防范成为行业监管及金融机构关注的焦点。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010430445.9(22)申请日 2020.05.20(71)申请人 嘉联支付有限公司地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科技南十二路20号嘉联支付大厦2903(72)发明人 厉佐瑞　郑应顺　(74)专利代理机构 深圳市深软翰琪知识产权代理有限公司 44380代理人 吴雅丽(51)Int.Cl.G06Q 40/04(2012.01)G06N 20/00(2019.01)(54)发明名称一种金融风控系统及方法(57)摘要本发明提供了一种金融风控系统及方法，所述系统包括动态规则平台、流数据实时处理模块、数据挖掘与机器学习模块和风控建模模块，所述动态规则平台，用于对金融数据的处理规则进行动态设置；所述流数据实时处理模块，用于根据所述动态规则平台设置的规则对金融数据进行实时处理；所述数据挖掘与机器学习模块，用于从处理后的金融大数据中发现隐藏的风险并归纳出风险交易行为；所述风控建模模块，用于根据所述数据挖掘与机器学习模块的分析结果建立风控模型并对所述风控模型指标进行动态调整。

采用上述金融风控系统，可提高风控识别的准确性和时效性。

权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 111598700 A 2020.08.28C N 111598700A1.一种金融风控系统，其特征在于，包括动态规则平台、流数据实时处理模块、数据挖掘与机器学习模块和风控建模模块，所述动态规则平台，用于对金融数据的处理规则进行动态设置；所述流数据实时处理模块，用于根据所述动态规则平台设置的规则对金融数据进行实时处理；所述数据挖掘与机器学习模块，用于从处理后的金融大数据中发现隐藏的风险并归纳出风险交易行为；所述风控建模模块，用于根据所述数据挖掘与机器学习模块的分析结果建立风控模型并对所述风控模型指标进行动态调整。

金融行业风控系统构建方案第一章：项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)第二章：风控系统设计原则 (4)2.1 安全性原则 (4)2.2 实时性原则 (4)2.3 可扩展性原则 (4)2.4 智能化原则 (4)第三章：风险识别与评估 (5)3.1 风险类型识别 (5)3.2 风险评估模型 (5)3.3 风险量化方法 (6)第四章：风控系统架构设计 (6)4.1 系统总体架构 (6)4.1.1 用户界面层 (6)4.1.2 业务逻辑层 (7)4.1.3 数据访问层 (7)4.1.4 数据存储层 (7)4.2 数据处理架构 (7)4.2.1 数据采集模块 (7)4.2.2 数据清洗模块 (7)4.2.3 数据转换模块 (7)4.2.4 数据存储模块 (7)4.2.5 数据查询模块 (7)4.3 决策引擎设计 (7)4.3.1 规则管理模块 (8)4.3.2 模型管理模块 (8)4.3.3 决策执行模块 (8)4.3.4 决策反馈模块 (8)第五章：数据采集与管理 (8)5.1 数据采集方式 (8)5.2 数据清洗与预处理 (8)5.3 数据存储与管理 (9)第六章：风险监测与预警 (9)6.1 风险监测指标体系 (9)6.1.1 财务指标 (9)6.1.2 非财务指标 (9)6.1.3 宏观经济指标 (10)6.1.4 法律法规指标 (10)6.2 预警阈值设定 (10)6.2.1 科学性原则 (10)6.2.3 实用性原则 (10)6.3 预警信号触发与处理 (10)6.3.1 预警信号触发 (10)6.3.2 预警信号处理 (10)第七章：风控策略与决策 (11)7.1 风险控制策略 (11)7.1.1 策略概述 (11)7.1.2 风险预防策略 (11)7.1.3 风险监测策略 (11)7.1.4 风险预警策略 (11)7.1.5 风险应对策略 (12)7.2 决策流程设计 (12)7.2.1 决策流程概述 (12)7.2.2 决策流程设计原则 (12)7.2.3 决策流程设计内容 (12)7.3 决策结果反馈 (12)第八章：系统安全与合规性 (13)8.1 系统安全措施 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 网络安全 (13)8.1.3 数据安全 (13)8.1.4 系统安全 (13)8.2 合规性要求 (14)8.2.1 法律法规合规 (14)8.2.2 行业标准合规 (14)8.2.3 内部管理制度合规 (14)8.3 审计与监管 (14)8.3.1 审计机制 (14)8.3.2 监管要求 (14)第九章：系统实施与运维 (15)9.1 系统开发与实施 (15)9.1.1 开发流程 (15)9.1.2 实施策略 (15)9.2 系统运维管理 (15)9.2.1 运维组织架构 (15)9.2.2 运维流程 (15)9.2.3 运维工具与平台 (16)9.3 系统升级与优化 (16)9.3.1 升级策略 (16)9.3.2 优化方向 (16)9.3.3 升级与优化实施 (16)第十章：项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (18)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景我国经济的持续快速发展，金融行业在国民经济中的地位日益凸显，金融市场的规模不断扩大，金融产品和服务种类日益丰富。

金融行业风险控制系统构建方案第1章风险控制概述 (3)1.1 风险控制定义 (3)1.2 风险控制重要性 (3)1.3 风险控制目标 (3)第2章风险识别与评估 (4)2.1 风险识别方法 (4)2.2 风险评估体系 (4)2.3 风险评估流程 (4)第3章风险控制策略 (5)3.1 风险规避 (5)3.2 风险分散 (5)3.3 风险转移 (5)3.4 风险补偿 (6)第四章风险控制组织架构 (6)4.1 风险控制部门设置 (6)4.2 风险控制职责分配 (6)4.3 风险控制协调机制 (7)第五章风险控制流程 (7)5.1 风险控制流程设计 (7)5.1.1 流程框架构建 (7)5.1.2 流程节点设计 (7)5.2 风险控制流程实施 (8)5.2.1 组织架构调整 (8)5.2.2 人员配备与培训 (8)5.2.3 系统建设与数据支持 (8)5.2.4 制度建设与执行 (8)5.3 风险控制流程优化 (8)5.3.1 流程诊断与评估 (8)5.3.2 流程优化方案制定 (8)5.3.3 优化方案实施与监控 (8)5.3.4 持续改进与完善 (9)第6章风险控制信息系统 (9)6.1 信息系统设计 (9)6.1.1 设计目标 (9)6.1.2 设计原则 (9)6.1.3 系统架构设计 (9)6.2 信息系统实施 (9)6.2.1 实施步骤 (10)6.2.2 实施策略 (10)6.3 信息系统维护 (10)6.3.1 维护内容 (10)6.3.2 维护策略 (10)第7章风险控制监管与合规 (10)7.1 监管政策解读 (10)7.2 合规体系建设 (11)7.3 监管合规风险防范 (11)第八章风险控制培训与文化建设 (12)8.1 风险控制培训体系 (12)8.2 风险控制文化建设 (12)8.3 员工行为规范 (13)第9章风险控制绩效评价 (13)9.1 绩效评价体系 (13)9.1.1 评价目标 (13)9.1.2 评价原则 (13)9.1.3 评价维度 (13)9.2 绩效评价方法 (14)9.2.1 定量评价方法 (14)9.2.2 定性评价方法 (14)9.2.3 综合评价方法 (14)9.3 绩效评价结果应用 (14)9.3.1 激励与约束机制 (14)9.3.2 人力资源配置 (15)9.3.3 风险管理策略调整 (15)9.3.4 组织架构与流程优化 (15)9.3.5 技术支持改进 (15)第十章风险控制未来发展 (15)10.1 风险控制发展趋势 (15)10.1.1 强化监管合规 (15)10.1.2 科技赋能 (15)10.1.3 跨行业合作 (15)10.1.4 个性化风险控制 (15)10.2 风险控制创新 (15)10.2.1 管理理念创新 (16)10.2.2 技术创新 (16)10.2.3 业务模式创新 (16)10.3 风险控制挑战与应对 (16)10.3.1 监管政策变化 (16)10.3.2 金融科技风险 (16)10.3.3 市场波动 (16)10.3.4 加强内部管理 (16)10.3.5 增强风险防范意识 (16)10.3.6 拓展风险控制手段 (16)1.1 风险控制定义风险控制，是指金融企业通过对风险进行识别、评估、监控和处置等一系列过程，以达到降低风险暴露、提高风险承受能力、保证企业稳健经营的目的。