三天中，三位教授分别从企业层面的风险管理，供应链风险管理，信用风险以及战略性错误的原因与预防四个角度，讲述了企业运营过程以及投融资过程中的风险管理问题。
此外，Paul Burik教授也与同学们讨论了企业风险管理中的战略性错误问题的原因以及相应的预防措施。他认为，最严重的风险本质上都是战略性的错误导致的。战略性错误即是风险管理错误。研究表明，许多战略性错误源于草率或失真的思维、分析和决策流程。通过讨论各种案例，学员们了解到了战略性错误的原因以及降低其概率的方法。
课程的第二天，陈宏教授从专业的角度为同学们分析了产业供应链中存在的风险与其管理方式。供应链的风险即可能来自于不可控力的自然灾害，也可能是人为因素导致的。各种供应链中断的事件往往不可测，又能造成不可低估的经济损失。随着全球化进程和供应链网络的日益复杂，供应链的风险管理日益引起了学术界和企业界的重视。陈宏教授首先从供应链风险的定义和重要性着手讲述如何实现风险辨别。以供应链组织为基础的供应链风险分类一般有四种类别：供应风险，流程风险，需求风险和企业层面的风险。陈教授就四个类别分别讲述了影响风险的各个因素。此外，供应链的风险评估也是课程讨论的重点。
陈教授还把生产和供应链管理中的精益生产与风险管理关联起来。精益生产要求避免不必要的库存，避免无附加值活动。而风险管理则要求企业设置库存缓冲，增加库存。通过均衡计算，陈教授为学员们解释了精益生产和风险管理过程中的权衡关系，并分析了影响权衡的各个因素，如供应商，生产设计等。最后陈教授介绍了中国金融研究院正在进行的有关企业信用评级的研究项目，听取了学员们的意见和建议，也引出了段锦泉教授的信用风险课程。
段教授提到了在学术论文中，有99%的论文把金融性企业排除在研究样本之外，原因是金融性企业的特殊性：高杠杆。金融性企业普遍比非金融企业的杠杆率高，以银行为甚。是否高杠杆的企业就更容易产生财务危机呢？银行是否因为高负债而更加容易违约？这一系列问题引起了学员们对段教授研究的兴趣。段教授认为由于经营性质的特殊性使得企业杠杆率不是衡量企业违约可能性的好指标。通过构建标准化的“杠杆率”——违约距离，学员们发现金融机构和非金融企业的差距已经缩小了。但是银行还是有较低的违约距离（违约距离越小，违约的可能性越大）。那么，银行更可能违约吗？
通过段教授计算的1年违约概率显示，银行相比于非金融企业没有更大的违约风险。在亚洲金融危机的样本时期内，韩国，印度尼西亚等东南亚国家的银行违约率明显高于非金融机构，而其他国家的银行和非金融机构的违约率并无明显不同。另一个例子是2000-2002年的美国网络泡沫危机，美国等国的非金融机构的违约率明显超过银行的违约率。
最后，段教授讲述了信用风险管理的一个重要工具：信用评级。目前的卖方信用评级容易受操纵，因此品质并不可靠。段教授提出以“公共产品”观念来建立一个信用风险分析平台。通过把大数据转换成智能数据，实现把各个上市公司的信用风险度——违约概率“公共产品化”。
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