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另外網站Enterprise risk management - 企業風險管理也說明：本文主要目的在於探討企業風險管理（Enterprise Risk Management, ERM）與公司冒險行為之關係，尤其著重於公司對於風險管理之重視程度，對於企業經營之積極性與穩定性 ...
這兩本書分別來自人民郵電 和財經錢線文化有限公司所出版 。
逢甲大學 金融博士學位學程 張倉耀、陳森松所指導 黃勝勇的 運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究 （2021），提出erm企業風險管理關鍵因素是什麼，來自於數據分析、決策樹、隨機森林演算法、支持向量機、偵測監控機制。
而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 林國彬所指導 雷宇軒的 我國保險法對於問題保險業退場制度之研究 （2018），提出因為有 退場程序、企業風險管理、復原暨清理計畫、接管、重整、清算的重點而找出了 erm企業風險管理的解答。
最後網站企業風險管理與資訊安全機制設計則補充：轉移多少等等事項，就是企業風險管理的範疇。 各方討論企業風險管理，必然會提及COSO. 組織發布的企業風險管理（Enterprise Risk. Management, ERM）架構。
決勝金融安全3.0時代：新金融+新科技+新安全
為了解決erm企業風險管理 的問題，作者李洋 這樣論述：
金融科技目前處於蓬勃發展時期，但對其中涉及的安全、風險識別及解決方案，尚處於摸索和探討階段，業界普遍缺少有效、系統、科學、全面的實踐方法論和技術體系。有鑑於此，《決勝金融安全3.0時代——新金融+新科技+新安全》給出了一個基於“金融安全3.0”理論框架的金融科技安全指南。 《決勝金融安全3.0時代——新金融+新科技+新安全》共分為12章，主要介紹了金融科技的興起及挑戰、“金融安全3.0”理論及生態、金融網路空間安全、金融雲平臺安全、移動互聯安全、金融系統大資料安全、區塊鏈安全、金融業務應用安全、人工智慧安全、金融業務智慧風控、智慧城市資訊安全、金融行業安全前景展望等內容。 《決勝金融安全3
.0時代——新金融+新科技+新安全》作為以金融科技安全為主題的專著，依託於科學、系統、全面的“金融安全3.0”理論體系，借助于案例對金融科技涉及的所有方面進行了全面介紹，可供互聯網行業人員、製造業人員、醫療科技行業人員等參考。有志于在金融科技和金融科技安全領域耕耘發展的從業人員、企業高層管理人員以及技術決策人員（CXO等）可在閱讀本書的過程中獲益匪淺。 李洋博士，副教授，在業界首次提出“金融安全3.0”及人工智慧原生安全科學理論，提出並踐行面向產業的“科技+安全+生態”科技創新和發展模式，並著力構建“金融安全3.0”時代的安全生態圈，建立了以A（人工智慧）、B（區塊鏈）、C
（雲計算）、D（大資料）、E（生態）、S（安全）為代表的良性可持續發展的科技生態模型。 李洋博士長期從事網路安全與資訊化工作，有近20年的大型集團資訊化建設及管理、資訊安全管理經歷。曾任職於中國移動通信集團有限公司、中國國際金融有限公司、海爾集團、阿裡巴巴集團，出任首席資訊官（CIO）、首席安全官（CSO）等要職。主持和參與完成多項國家自然科學基金、國家973計畫、國家863計畫、國家242資訊安全計畫專案，主導並完成多項互聯網、運營商、金融、製造業的資訊化專項和資訊安全專項，包括成功應用Hadoop2.0落地製造業第一個“資料上雲”集團數位化及資料安全共用平臺，應用ERM落地金融行業資料共
用及內容發佈平臺等；應用自主智慧財產權的企業資訊安全風險評估量化方法指導集團資訊安全管理，應用人工智慧、大資料的科技手段，結合“金融安全3.0”理論建立並運營新一代的企業資訊安全運營中心等。 研究方向主要包括企業資訊化及數位化轉型、網路空間安全、資料安全及隱私保護、人工智慧應用及安全、雲計算應用及安全等，發佈10餘項技術專利、9部個人專著，已在國際著名期刊和學術會議上發表學術論文近百篇，其中包括在通信及資訊安全領域TOP Ranking的國際知名學術會議ACM SigCOMM、ACM WWW、ACM AsiaCCS、 ACM SAC、IEEE DSN、IEEE ICNP、IEEE Globe
com、IEEE ISCC以及RAID（Recent Advances in Intrusion Detection）等。作為業界知名的網信行業專家，多次應邀在中國互聯網安全大會、南方資訊大會、中國網路安全年會、中國CIO高峰論壇、世界物聯網安全峰會等分享在資訊化和網路安全方面的企業實踐成果和*新理念，並多次獲得“中國IT年度人物獎”“中國金融科技十大風雲人物獎”“國家工程實驗室大資料安全優秀案例獎”等殊榮。 第1章 金融科技的興起及挑戰 1 1．1 金融科技的起源 2 1．1．1 金融業歷史 2 1．1．2 金融科技概念的興起 3 1．2 金融科技蓬勃發展 4 1．2．1
金融科技的演進 4 1．2．2 金融科技發展現狀 5 1．2．3 金融科技監管 8 1．3 金融科技領域的安全威脅 9 1．3．1 知名安全事件回顧 9 1．3．2 金融安全問題不可輕視 10 1．4 2017年金融科技安全分析 10 1．4．1 網路安全威脅分析 10 1．4．2 資料安全威脅分析 18 1．4．3 業務安全威脅介紹 20 第2章 “金融安全3．0”理論及生態 26 2．1 “金融安全3．0”理論 27 2．1．1 金融安全1．0 27 2．1．2 金融安全2．0 28 2．1．3 金融安全3．0 28 2．1．4 金融關鍵資訊基礎設施安全 28 2．1．5 金融科技安全
29 2．1．6 金融業務安全 30 2．2 金融安全3．0生態構建 30 2．2．1 “ABCDES”安全生態 30 2．2．2 安全意識和人才儲備 31 第3章 金融網路空間安全 32 3．1 風險及威脅分析 33 3．1．1 掃描攻擊 33 3．1．2 惡意軟體 38 3．1．3 DoS攻擊和DDoS攻擊 44 3．1．4 APT攻擊 49 3．2 網路空間安全性原則分析 52 3．2．1 DDoS防禦 52 3．2．2 APT防護 55 3．2．3 蜜罐技術 56 3．3 案例分析 57 3．3．1 高防DDoS建設 59 3．3．2 主機入侵偵測系統（HIDS） 61 3．3．3
Web應用層安全防火牆 62 3．3．4 雲加密服務 64 第4章 金融雲平臺安全 66 4．1 國內金融雲安全現狀 67 4．2 金融雲安全合規要求 68 4．3 金融雲安全威脅 71 4．3．1 虛擬化安全威脅 72 4．3．2 雲網路安全威脅 75 4．4 針對金融雲安全威脅的技術解決方案 76 4．4．1 主機虛擬化安全解決方案 76 4．4．2 網路安全隔離 80 第5章 移動互聯安全 85 5．1 風險及威脅分析 86 5．1．1 內網安全威脅 86 5．1．2 移動互聯網安全威脅 89 5．2 移動互聯安全性原則分析 91 5．2．1 分權分域管理 91 5．2．2 資料安
全防護：防洩密、數據隔離 94 5．2．3 移動設備安全管理 95 5．3 移動安全案例分析 98 5．3．1 背景介紹 98 5．3．2 系統架構 99 第6章 金融系統大資料安全 103 6．1 大數據簡介 104 6．1．1 大資料定義 104 6．1．2 大數據思維 106 6．2 大資料安全風險與威脅分析 109 6．2．1 金融系統安全的分類 109 6．2．2 金融系統大資料安全的範疇 111 6．2．3 資料來源安全 112 6．2．4 資料平臺安全 112 6．2．5 結果呈現安全 113 6．2．6 隱私洩露 114 6．2．7 資料丟失 115 6．3 大資料安全性原則
分析 116 6．3．1 資料備份 116 6．3．2 隱私保護 117 6．3．3 防篡改 120 6．3．4 大數據風控 122 6．4 大資料安全實際案例 123 6．4．1 大資料獲取 123 6．4．2 大資料使用者畫像 124 6．4．3 大資料識別虛假簡歷 124 6．4．4 人才評價 125 第7章 區塊鏈安全 127 7．1 比特幣與區塊鏈 128 7．1．1 比特幣 128 7．1．2 區塊鏈技術 129 7．1．3 區塊鏈金融 133 7．1．4 區塊鏈安全風險分析 134 7．2 應用場景分析 135 7．3 區塊鏈發展 138 第8章 金融業務應用安全 139 8
．1 風險及威脅分析 140 8．1．1 業務邏輯風險 140 8．1．2 資訊洩露風險 142 8．1．3 自動化攻擊風險 144 8．1．4 傳統安全風險 145 8．2 金融業務應用安全的應對策略分析 146 8．2．1 安全評估 146 8．2．2 應用加固保護 147 8．2．3 自動化攻擊防護 148 8．3 金融業務應用安全案例分析 149 8．3．1 背景介紹 149 8．3．2 解決方案 149 第9章 人工智慧安全 152 9．1 人工智慧國家發展戰略 153 9．2 人工智慧的概念及關鍵技術 154 9．3 機器學習安全問題的起因 155 9．4 機器學習框架的安全威脅
156 9．4．1 代碼實現缺陷 156 9．4．2 模型缺陷——逃逸攻擊 157 9．4．3 資料流程處理缺陷 161 9．5 機器學習應用安全威脅 162 9．5．1 人臉識別應用安全威脅 162 9．5．2 語音辨識應用安全威脅 163 9．6 機器學習安全防禦方法 163 第10章 金融業務智慧風控 166 10．1 金融業務風險及威脅分析 167 10．1．1 網路黑灰產 167 10．1．2 金融欺詐 168 10．1．3 信貸風險 169 10．2 業務安全性原則分析 170 10．2．1 設備指紋 170 10．2．2 資料保護 171 10．2．3 風控模型 171 10
．3 業務智慧風控案例分析 171 10．3．1 背景介紹 171 10．3．2 系統架構 172 第11章 智慧城市資訊安全 174 11．1 智慧城市概述 175 11．1．1 智慧城市的概念 175 11．1．2 國內外智慧城市發展現狀 177 11．1．3 國內外智慧城市評估及標準化進程 178 11．2 智慧城市資訊化技術體系 181 11．2．1 智慧城市技術體系結構 181 11．2．2 智慧城市關鍵支撐技術 183 11．3 智慧城市資訊安全保障體系 185 11．3．1 智慧城市安全現狀 185 11．3．2 智慧城市資訊安全問題 186 11．3．3 智慧城市資訊安全保障
體系規劃及設計思路 188 11．4 智慧城市與智慧金融 189 11．4．1 智慧金融 189 11．4．2 從金融雲到城市雲 190 第12章 金融行業安全前景展望 191 12．1 資訊技術發展趨勢 192 12．2 金融科技未來發展動向 193 12．2．1 金融業務需求多樣化 194 12．2．2 金融科技革新 200 12．3 金融科技安全前景展望 201 12．3．1 智能與聯動 201 12．3．2 合規與監管 202 12．3．3 安全教育與人才儲備 203 附錄 金融科技相關名詞解釋 206 後記 212
運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究
為了解決erm企業風險管理 的問題，作者黃勝勇 這樣論述：
因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶
借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。
稅思碎想
為了解決erm企業風險管理 的問題，作者柳華平 這樣論述：
稅思碎想分4個部分總計收入54篇作者撰寫的文章，分別是7篇調查研究報告，其中多數與中國稅務相關；論文中可分為21篇的稅務論文，還有6篇財政、經濟類別的論文、10篇與管理類有關的論文；9篇報紙期刊的投稿；最後為翻譯作品：稅收法律頻繁變更的代價。作者從基層出發，以從業人員的角度，將過往前去國外受訓、在國內職行稅務工作、以及對國內外稅務的研究，還有對中國經濟、管理發展的看法，皆可在本書中一覽無遺。
我國保險法對於問題保險業退場制度之研究
為了解決erm企業風險管理 的問題，作者雷宇軒 這樣論述：
金融事業退場勢必影響一國金融秩序以及消費者權益，而於過去十年分別有2009年國華人壽、2014年幸福及國寶人壽，因其財務狀況顯著惡化且受主管機關要求增資未果而有損及保戶權益之虞，而由主管機關接管後退場，以及2016年朝陽人壽因其資本適足率嚴重不足，且未於主管機關要求期限內為增資或提出改善財務、業務改善計畫而受主管機關接管後退場。主管機關對此投入龐大資源處理前述問題保險事業退場程序，以及建置對於保險事業清償能力監理法制。而本文擬自美國法對於保險事業退場制度為介紹分析，進而對我國現行法制妥適性為探討。 本文先就國際保險核心準則所提出企業風險管理(Enterprise Risk Ma
nagement,ERM)、自我風險與清償能力評估(Own Risk and Solvency Assessment,ORSA)準則，以及2008年國際金融穩定委員會(Financial Stability Board,FSB)提出之復原暨清理計畫(Recovery and Resolution Plan,RRP)探討現行保險事業清償能力監理制度。再透過美國保險監理官協會（National Association of Insurance Commissioners,NAIC）相關模範法規、紐約州保險法第74章，以及我國現行保險事業清償能力監理及退場制度為比較研究，其中包含資本適足性規範、退場
啟動要件和處分程序如接管(Conservation)、重整(Rehabilitation)及清算(Liquidation)等內容。最後對於我國現行制度可能不足之部分提出建議。 希望透過本文所為退場監理法制比較，對我國未來的監理政策得提供相當程度參考與啟示，使主管機關得持續完善問題保險事業退場法制，進而降低日後保險事業退場之可能，或係其退場時對於我國金融秩序及消費者權益之影響。