DB15∕T 4101-2025 奶山羊数字化养殖金融风险评估规范

ICS65.020.01

CCSB40

15

内蒙古自治区地方标准

DB15/T4101—2025

奶山羊数字化养殖金融风险评估规范

Specificationforfinancialriskassessmentindigitaldairygoat

farming

2025-07-10发布2025-08-10实施

内蒙古自治区市场监督管理局发布

DB15/T4101—2025

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定

起草。

本文件由内蒙古自治区畜牧业标准化技术委员会（SAM/TC19）归口。

本文件起草单位：内蒙古大学、内蒙古人才发展研究院、内蒙古自治区农牧业技术推广中心、内蒙

古伊利实业集团股份有限公司、内蒙古工业大学。

本文件主要起草人：安春燕、郝志宏、赵于东、张磊、任国梁、张鹏、范燕飞、张帅、智慧芬、张

云霞、房建东、王春、唐军、钟磊、张琳、王静。

I

DB15/T4101—2025

奶山羊数字化养殖金融风险评估规范

1范围

本文件规定了奶山羊数字化养殖金融风险评估的风险评估原则、风险分类、风险评估方法、风险控

制与管理及数字化风险预警系统。

本文件适用于奶山羊数字化养殖中的金融风险评估。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T34960.4信息技术服务治理第4部分：审计导则

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

金融风险financialrisk

奶山羊养殖企业或个体由于市场波动、信用能力、资金流动性等金融相关因素，可能遭遇财务损失

或运营危机的风险。

风险评估riskassessment

通过定量和定性分析，识别、衡量和预测奶山羊养殖过程中可能遇到的金融风险，并提出相应的预

防和控制措施的过程。

蒙特卡罗模拟MonteCarlosimulation

通过大量随机变量模拟可能的市场或金融情景，从而预测和评估奶山羊养殖企业在不确定性条件

下的财务表现。

4风险评估原则

全面性：应覆盖所有可能影响奶山羊养殖业的金融风险因素，包括市场风险、信用风险、操作风

险和流动性风险。

1

DB15/T4101—2025

科学性：评估方法应基于科学理论和现代金融分析工具，确保评估结果的可靠性和客观性。

动态性：风险评估应具有动态性，能够反映奶山羊养殖过程中风险的不断变化，适应养殖业的发

展状况。

系统性：需要建立系统的评估体系，涵盖不同的金融风险，并从全局角度考虑风险之间的相互作

用。

5风险分类

市场风险：奶山羊奶价波动、饲料价格变化、市场需求变动等带来的风险。

信用风险：养殖企业或个人贷款偿还能力不足导致的风险。

操作风险：由于数字化养殖技术或管理流程不完善引发的金融风险。

流动性风险：资金链断裂或无法及时获取流动资金的风险。

6风险评估方法

定量评估方法：通过构建数学模型、运用数据统计方法对奶山羊养殖过程中的金融风险进行量化

分析。可以使用例如VaR（风险价值）等金融工具来评估市场风险。

定性评估方法：根据养殖企业的管理能力、生产技术、市场环境等因素，对可能的风险进行定性

分析。

场景分析法：结合历史数据，通过模拟不同的市场情景，评估各类风险对奶山羊养殖的潜在影响。

蒙特卡罗模拟法：利用计算机随机模拟可能的市场变动及其对金融风险的影响，从而得到较为准

确的风险预测。

7风险控制与管理

应建立数字化风险预警系统，及时发现和处理潜在的金融风险。

建议奶山羊养殖企业应与保险公司合作，开发针对市场波动和自然灾害的保险产品，以减少经营

损失。

建议企业建立合理的资金储备制度，以应对市场或资金链突发风险。

建立健全的审计机制，应根据GB/T34960.4，定期对企业的财务和运营状况进行检查和评估，确

保资金流动的透明和安全。

8数字化风险预警系统

系统架构

通过传感器、智能设备、物联网等技术手段，实时采集奶山羊养殖中的各类数据，包括环境参数（如

温湿度、饲料消耗、奶量产出）、市场数据（如饲料价格、奶制品市场价格）、金融数据（如企业财务

状况、贷款偿还能力）等，架构图如图1所示。

数据传输层

通过局域网、物联网技术以及公网资源，将各类采集到的数据传输到数据处理中心进行分析。传输

过程需要保证数据的准确性和实时性。

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DB15/T4101—2025

数据处理与分析层

基于大数据分析和人工智能技术，对传输上来的数据进行处理和分析，识别潜在的风险。分析工具

包括但不限于：数据挖掘、机器学习、统计分析、趋势预测等。

风险评估与预警层

通过设定预定的风险评估模型和参数阈值，系统能够对实时数据进行比对，判断是否存在超出正常

范围的异常情况。如果出现潜在风险，系统将发出预警信号。

预警响应与决策支持层

预警信号发出后，系统根据既定的响应机制，提出应对建议或触发自动化的风险控制措施，并为管

理层提供决策支持，如调整资金流动、改变市场策略或采取紧急措施等。

预警响应与决策支持层应对建议风险控制决策支持

风险评估与预警层定量评估定性评估场景分析蒙特卡罗模拟

数据处理与分析层数据挖掘机器学习统计分析趋势预测

数据传输层物联网局域网公网

数据采集层传感器智能设备市场数据金融数据