风险评估方法主要包括定量法、定性法和综合法三大类。常见的具体方法有风险矩阵法、故障树分析法、蒙特卡洛模拟、敏感性分析等。其中风险矩阵法通过概率与影响程度的二维评估确定风险等级，故障树分析法逆向推导风险成因，蒙特卡洛模拟则通过概率模型预测风险值。这些方法在会计领域常用于财务舞弊识别、商誉减值测试、并购风险评估等场景。

会计领域的风险评估需兼顾专业性与实操性。2025年4月发布的《数据安全技术 数据安全风险评估方法》国家标准（GB/T 45577-2025）系统化规范了评估流程，明确必须开展风险评估的五类情形，包括重要数据处理、核心数据处理等高风险场景。该标准将评估流程划分为准备、调研、识别、分析、总结五个阶段，特别强调对数据安全管理制度的审查，如财务数据的分类分级、人员保密协议、外包管理等控制要点。在会计实务中，LEC作业条件法常被用于量化财务舞弊风险，通过可能性、暴露频次、后果三要素乘积计算风险值，当某子公司财务舞弊历史概率赋分达6分且每日资金接触频次赋分6分时，240分的计算结果即可触发红色警报。蒙特卡洛模拟则适用于成本波动风险评估，某制造业案例显示原材料价格波动标准差超过12%时需重新校验正态分布假设，此时净利润达标概率可能骤降至32%。值得注意的是，2025年5月实施的《工业和信息化领域数据安全风险评估实施细则》特别要求评估数据处理合法性，包括目的、方式、范围是否符合《数据安全法》，这对会计审计中的合规审查具有直接指导意义。实践中，会计专家常采用层次分析法构建财务风险指标体系，通过两两比较确定权重，结合定量数据与定性判断形成综合评估。近期某上市公司并购暴雷案例表明，传统风险评估易忽视文化整合等非量化因素，需引入神经网络算法动态更新评估参数，这也印证了国家标准中关于"持续改进评估方法"的要求。