高校風險管理與績效知識圖譜研究

張曉燕

【摘 要】 在高等教育被納入廣闊的社會和經濟發展形勢下，高校需要建立一套能融入學校發展戰略與績效，在創造價值的同時將風險控制在可承受范圍內的風險管理體系。文章從知識圖譜的視角對高校內部業務流程、績效和制度進行了梳理，建立了高校風險管理與績效的知識表示框架，以這套框架為“基因”設計了高校風險管理與績效知識圖譜架構，討論了在識別風險的同時識別機遇的知識計算方案，以為學校戰略決策提供支持;提出了利用知識圖譜計算給定績效目標下可以承受風險邊界的風險—績效曲線方法，為各級管理人員根據其績效/風險取向進行合理決策提供了新的手段。

【關鍵詞】 知識圖譜; 風險管理; 績效; 風險—績效曲線

【中圖分類號】 G471.7 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）14-0032-06

一、引言

自國家財政部、教育部提出高校內部控制建設以來，很多高校在內控建設方面取得了一定成效，對風險進行了評估，形成了風險矩陣，建立了風險數據庫，提出了相應的風險應對措施[ 1-2 ]。隨著我國的快速崛起，高等教育被納入更廣闊的社會和經濟發展中，產學研融合、校企“雙元”育人、高校與行業企業形成命運共同體的格局正在形成。這一方面深刻改變了高校內外控制環境，不確定性因素陡增，業務層面風險呈現出多樣性、動態性和易變性;另一方面為高校的發展提供了多種機遇。如何在迅速變化的環境中抓住機遇、防范風險，為學校尋求更大的發展空間，是學校管理需要面對的重要課題。新形勢下，只強調風險“負面性”的內部控制框架已不能完全滿足高校發展的需求。高校不僅需要一套風險“控制體系”來保證學校運營合法合規，滿足外部監管的要求，而且需要一套風險的“管理體系”，將風險管理的要素和原則融入學校發展戰略、績效和價值提升中，使風險管理成為學校治理和發展戰略的有機部分。這就需要對風險進行“精細化”管理，在識別風險的同時識別機遇，創造和保留價值的同時將風險控制在可承受的范圍內。

從信息管理的視角來看，高校的風險和機遇往往“隱藏”在內部和外部數據中，這些數據包括：學校基礎數據、業務數據、關聯企事業單位數據、政策和形勢數據、相關行業數據以及新聞數據等。從這些膨脹的大數據中洞察隱藏的風險，發現潛在的機遇，并在業務流程的各個環節中給出應對策略和措施，最終在崗位把握機遇、化解風險，是學校風險管理體系信息化建設的重要目標之一。

知識圖譜[ 3 ]自2012年提出以來，發展迅速，已經成為人工智能領域研究的熱點之一，吸引了學術界和工業界的廣泛關注，在金融、電商、圖情和醫療等眾多領域取得了較好的落地效果，產生了巨大的社會與經濟效益。知識圖譜的出現，為學校管理人員“迅速有效地收集學校內、外數據并對各種風險與機遇進行自動研判”提供了一種新的手段。

本文參照《COSO企業風險管理》[ 4 ]框架，以信息化技術為手段，將風險管理融入到高校的戰略與績效中，提出了高校風險管理與績效知識圖譜的構建方案：

一是從知識圖譜的視角對高校內部業務流程、績效和制度進行了梳理，建立了高校風險管理與績效的知識表示框架。

二是以風險管理與績效的知識表示框架為“基因”，設計了高校風險管理與績效知識圖譜架構，通過知識計算實現對風險的“精細化”評估，在識別風險的同時識別機遇。

三是以平衡計分卡[ 5 ]為績效導向，給出了利用知識圖譜計算給定績效目標下可以承受的風險邊界風險—績效曲線方法，為各級管理人員根據其績效/風險取向進行合理決策提供了新的手段。

二、高校風險管理與績效知識圖譜架構

（一）知識圖譜

知識圖譜的本質是建立知識之間的聯系，以實體—關系—實體“三元組”的語義數據結構描述客觀世界中概念、實體及其關系，將來自各類數據源的信息表達成接近人類認知世界的結構化知識，知識圖譜提供了一種更好地組織、管理和理解海量信息的功能。知識圖譜起源于語義網絡，最初由Google提出并用于優化搜索結果，發展至今已經應用于各個垂直化的領域。領域知識圖譜可看成是一個“基于語義技術的行業知識庫”，其構建基于行業數據，通常有著嚴格而豐富的數據模式，對該領域知識的深度、知識準確性有著更高的要求。領域知識圖譜的構建通常包括知識建模、知識獲取、知識融合、知識存儲、知識計算和知識應用六個階段。

（二）高校風險管理與績效知識圖譜架構

構建高校風險管理與績效知識圖譜要考慮三個問題，即“如何圍繞戰略和業務構建標準的數據體系”“如何將不同來源的數據融合成統一的知識體系”以及“如何從風險管理和績效的角度挖掘這些數據的價值”。根據上述問題，本文所構建的高校風險管理與績效知識圖譜包括知識建模、圖譜構建和知識計算三個模塊，其總體架構如圖1所示。

知識建模模塊主要任務是梳理業務、制度和績效，構建本體，給出基于本體的知識表示框架。圖譜構建模塊是根據知識表示框架，從不同來源、不同結構的數據源提取數據，通過知識融合形成全局統一的、相互聯系的知識，并存放在知識庫中。知識計算模塊則利用這種結構化的知識，通過圖挖掘計算、本體推理和基于規則的推理等算法，發現其中隱含信息或新信息，進而實現探測異常、預測風險和機會及決策支持。最后，將計算結果對接到學校相關的業務系統中，為各級管理人員的決策提供支持。

三、知識建模

知識建模目的是圍繞學校戰略和業務，基于動態本體理論構建一套標準的數據體系，用以約束知識圖譜數據的組織方式。這套框架就是業務數據的“基因”，其他數據都是在這個基礎上建立的。一套完整的知識表示框架可以把不同形式的數據融合成一個綜合的知識體系。有了這套完整的知識表示框架，就為數據治理奠定了基礎。知識建模主要步驟包括業務梳理和構建本體框架。