根据 Maman Ibrahim 的说法，有效的风险量化取决于在应用数学模型之前建立一个通用的分类法。如果没有共享的风险语言和定义，不同的业务部门可能会在相同的标签下衡量不同的概念，从而导致结果无法比较且不可信。一个强大的分类法可以阐明风险定义，区分原因和事件，标准化影响类别，并分配所有权，从而实现一致的衡量和明智的决策。 AI
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专家称：风险量化需要在计算前建立通用分类法
报道来源 [1]
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How Risk Taxonomy Can Drive Effective Risk Quantification
Organizations that consistently produce useful risk metrics succeed because they established a common language before they began measuring anything.