国资委针对企业突出风险隐患，以穿透式监管为核心思路，依托大数据及大模型技术，构建“上下贯通、风险挖掘、智能建模、自动预警”的智能化监管体系，聚焦过度负债、薪酬乱象、虚假贸易、捞偏门、金融风险、境外风险、靠企吃企、控股不控权等领域风险开展专项治理。

根据“321方法论”以业务为源，回溯生产运营过程，对生产管理识别的关键风险点，通过分阶段、分步骤的方式，开展自动化检查，通过迭代闭环管控、整改、监督流程， 最终实现对风险的有效管理。

建模分析、异动监控、风险控制三位一体的风险管控体系，管控能力及特点相互补充，构建交叉风险模型矩阵；形成业务事件（事前、事中、事后）闭环风险预控，业务问题整改（风险识别、风险评估、风险告警、差异识别、派发工单、生产整改、管理整改、二次复核、成效评估）闭环跟踪的双闭环防控体系。

风险挂靠弄工作，对于任一风险点，均应建立闭环管控流程，即包括风险识别、评估、整改、复核、量化等工作；从而通过闭环工作流程，确保“发现问题-分析问题-解决问题”的闭环，切实管控风险，并产生风控效益。

风控系统建设思路从五个层次出发：通过数据交互区实现跨系统、跨部门的数据整合与传输；数据管理层确保数据质量完成数据整理与加工；应用服务层提供权限管理、场景配置、调度管理等后台管理能力；应用层实现风现分析与决策支持；运营服务层负责系统建设、专题分析、系统运行监控、维护与优化，确保风控系统的高效与精准。

大合规数据专区汇聚公司主体、所有员工、主营业务、舆论、法务、规范等数据，并对其进行整理、分类、检查以及数据生命周期进行合理的管理。

系统接入合规库、案例库、法务库知识后，进行语料资产化形成高质量语料，通过模型仓库中大模型计算结果，输出给应用进行可视化展现。

借助大模型强大的学习和处理能力，理解不同表结构与字段含义，通过语义分析识别关联，将分散在不同业务系统、格式多样的数据按特定流程导入并整合，高效、准确地构建出包含完整字段和数据的究表，以应对传统人工整合方式存在的诸多难题。

基于构建的宽表，采用面向对象的思想，根据检査对象创建所需的标签，并通过标签的灵活组合，实现对风控场景的自助分析以及探索分析。

可视化自助配置：通过可视化自助配置能力，让各部门业务人员、各级风控支撑人员，无需掌握复杂的技术，通过简单的勾选、托拉拽等形式，即可完成风险控制点配置，从而满足对快速发展的业务管控需要。

通过AI大模型+可视化自助风险检查功能模块，让各部门业务人员、各级风控支撑人员，无需掌握复杂的技术，通过交互式对话智能形成模型构建步骤及参数，智能操作模型构建功能模块，通过勾选、托拉拽等形式，完成模型控制点配置，从而满足对快速发展的业务管控需要。

通过对大量已知差异及其对应根因的深度学习，构建差异分析模型。当新的差异数据产生时，模型能依据预先提取并学习的特征，自动、精准地匹配相关根因，将原本复杂的差异分析流程化繁为简，显著提升分析效率。

风险自动评估模块，结合业务规则/整改规则，通过制定可量化的风,险评估计算标准，自动化评估并输出风险等级。本期项目将根据检查结果、整改情况，结合每个风险点的影响，确定每个风险点的量化标准;对具备自动量化的，根据检查结果及整改情况进行自动计算。
现状：目前风险效益通过人工的方式汇总进行初步核算，周期性，准确性难以保证。
目标：通过在风控分析规则中，增加自动化计算规则，二次复核时增加自动化计算规则，进行风控收益的自动化评估;评估结果能够通过视图模块进行配置，直观呈现。

应用RPA技术模拟人工，将风控整改归档后的工单，根据人工核验经验，自动化对接BoSS、CRM、资源管理等系统查询界面，针对错误关键信息进行核验。

根据检查结果、整改情况，结合每个风险点的风险影响，确定每个风险点的量化标准;根据风险整改情况及风险影响，确定风险量化评估公式，并自动获取量化所需的数据，自动进行成果量化，从而以真金白银的方式，直接体现风控工作效益。

通过统一的风控视图，对开展的风控工作进展情况、管控成效、重点风险等进行统一展现，从而便于方面各级人员，基于各自不同的视图，即可直观了解风控相关工作情况。

风控工作成效：主要是以数字化的方式，包括但不限于:挽回、节支、增收、ITbug数量业务管控建议数量、避免的潜在投诉等；

工单处理统计：展示近6个月工单情况，主要指标:工单总量、整改回单量、超时工单量、回单比率；
月报排名情况：根据本地网提供的月报，管理员打分，打分后进行排名；
回单质量排名：挑选重要场景的，根据复核结果，按本地网、风险点维度进行评分，然后进行汇总展示，
抽检结果统计：根据抽检结果进行评分，有多少抽签不通过的等内容；

风控专区贡献度：每个本地网贡献的专题内容及推广效果；如建立了多少标签及风险点通过自助式风险检查找出多少问题。

问题：请展示各个省分的宽带用户数，虚假宽带用户数及占比。

为了更好地向公司员工普及法律知识，降低公司法律纠纷发生率，借助法务法规査询能力助力员工理解法律条文的术语结构及逻辑关系，同时将风险点与实际法规相联系，针对纠纷案例分析相关联的法规条款。

对全干兆运营、新业务、流量5G等市场专班的业务目标进行全流程业务健康分析，建立识别及诊断指标基线，运用健康度分析模型进行指数评分，从产品、渠道、营销案、经营单元等多个维度形成评分诊断能力；通过诊断评分对重点业务、重要风险进行风控分析与甄别，完成重点业务风险的优化、确认及改进。

系统定期自动发布培训任务，管理员搜索相关培训资料上传，提供给员工进行学习；培训结束后由大模型对培训资料进行整理提取重要知识并出题阅卷。

公司介绍
道隆华尔专注于企业风险管控，在合规、风险、内控等领域处于市场领先地位，服务于中国电信中国联通、中国移动、光大银行、苏宁金融等40余家央国企的总公司和分公司，以“咨询+产品+服务”整体解决方案，保障成果的实用性，为客户提供可持续、可优化的服务。