商业合规风险，是指公司预期与未来实际结果发生差异，导致企业必须承担法律责任，并因此给企业的经营造成损害。企业所可能承担的商业合规风险，可按照前文的分类分为法律纠纷管理风险、公司架构与治理风险、招标采购风险、知识产权风险等11类。基于此，体系化商业合规风险评估是在合规风险点全面梳理的基础上，对已识别的风险点（或关键岗位的法律风险点）实施类型化、组合化，构建起有发生概率、风险等级、现有应对程度等系统性维度的评估体系。^[1]因此，它实际上是从更为宏观的角度，对企业经营过程中所面临的商业合规风险进行评估，进而为实现层次性的法律风险预测、提示、管控奠定可执行路线基础。^[2]

企业商业合规风险防范管理中，缺乏体系化的商业合规风险评估容易造成两方面的困境。一方面，风险防范重点难以从“事中控制”和“事后处理”，转移到“事前预警”。由于缺乏系统的风险点的梳理和评估，商业合规风险防控人员在日常工作中的重心，往往集中在已经发生的风险点上，而忽视曾经发生过风险点的现有管理情况，以及新增经营环节中的潜在风险点。因此，难以实现“事前预警”。另一方面，管理者和法务人员往往容易陷入“运动式”的风险点防范。对于合同管理等传统法务工作重点以外的一些风险点，往往是哪里的风险点爆发，即去哪里施以补救。这类困境产生的一个重要原因在于，管理者和合规法务人员未能从更为宏观的角度对法律风险进行体系化评估，导致管理者和法务工作者既不能了解公司各个经营环节到底有哪些风险点，各个风险点的管理情况如何，也很少对各个风险点和各类风险点的危害进行统一的评价和比较，从而难以确定风险防范的优先等级。因此，构建科学规范的商业合规风险评估体系，乃是企业全面风险管理的重中之重，也是有效减少企业合规重大风险发生率，最大化降低风险发生后果损失，以及突破企业法律风险管理困境的必经之路。

基于大数据、小数据在商业合规研究中的运用，当下中国的商业合规现状可以被概括为：整体发展向好，但合规水平仍待提高，不少维度风险不稳定；部分行业处于领跑地位，又出现了少数违规聚集的重灾区；法律风险管理，以及环境保护、员工权益、商业反腐等社会责任维度的违规风险下降，信披程度、资金风险、内控机制和公司治理结构问题较为突出。同时，不少公司对商业合规认知存在偏差和盲区，重视程度明显不足，导致合规实践“面热内冷”、合规建设逻辑不清，评估测量工具缺乏。因而相关研究不能单兵突进，而应通过对合规理论梳理与实践数据分析，树立起商业合规的正向效应和倒逼效应，更多凝聚共识。(www.daowen.com)

认识商业合规的“外部监管”复杂性。需要针对不同类型、规模、发展阶段的公司，施以“差别化”的精准合规关注；国家既要引入社会资源推动合规，也要关注信托性的治理体系、利益相关方之间对话机制等配套的跟进；国家引入守信、失信的合规联合激励和惩戒，又涉及信息公开门槛、行业披露程度、合规评估标准等问题。此外，还要高度关注“萨班斯式”监管的限度。因此更为重要的是，从交叉视角探讨让公司更好合规的认知界面设计，着力研究“什么条件下公司会自动化合规”，借助大数据、小数据分析以及认知心理学实验，探索哪些因素会对公司合规行为产生显著影响。目的是“诱发亲合规行为”，定位于如何设计和优化公司自动化承担合规责任的“高效认知界面”，为更精准地提出商业合规的干预原则、干预程度、干预方式及干预路径等“巧干预”，提供独特的思维和路径。