2021-08-16-毕马威-数据分析洞察_优化合规有效性指标_13页_560kb

数据分析洞察总结

核心内容

本报告探讨了如何通过优化合规有效性指标，提升机构对合规风险的识别、管理和应对能力。随着监管环境、董事会期望及投资者要求的变化，合规指标的制定与维护变得愈发重要。有效的合规指标不仅能够反映当前合规项目的运营状况，还能提供预测性洞察，帮助机构在合规管理之外创造更多价值。

主要观点

• 合规指标的重要性：合规指标需要具备广度和深度，以准确反映机构的合规状况，避免误解。这些指标应涵盖第一道防线和第二道防线的执行情况，以全面评估合规项目的成效。
• 指标类型多样化：合规指标可分为描述性、诊断性、预测性和规范性四类，每类指标服务于不同的合规目标和需求，帮助机构从多个角度分析合规情况。
• 定制化指标：机构不能采用通用指标，而应根据自身监管风险、业务需求和董事会关注点，量身定制合规指标。
• 数据质量与整合：数据的完整性、准确性和可用性是合规指标有效性的基础。机构应关注数据采集策略，确保数据来源的可靠性，并通过构建数据湖等方式提升数据质量。
• 自动化与技术工具：利用技术工具和自动化手段提升合规指标的效率和价值，有助于实现更全面的合规风险视图，避免“竖井式”视野带来的局限。
• 持续优化与改进：合规指标应根据监管变化、董事会期望及业务发展进行持续优化，确保其始终与机构的最高风险和优先事项相匹配。

关键信息

合规指标的类型

指标制定的考虑因素

• 监管要求：机构需评估现有指标是否足以应对业务所在地的监管风险。
• 董事会关注点：董事会对合规、财务及非财务问题的关注点会影响指标设计。
• 合规目标：明确机构的合规目标，有助于制定符合战略需求的指标。
• 数据完整性：确保数据质量，以提升指标的可靠性。
• 技术工具：使用技术工具生成报告仪表板，实现合规数据的整合与可视化。

自动化的阶段性措施

毕马威2021年首席合规官调查显示，不同业务领域在合规自动化方面存在不同的机会和优先级。机构应根据影响程度和价值优先级，分阶段实施自动化，以提高效率并降低风险。

持续改进机制

• 定期评估：合规指标应定期评估，以确保其与当前风险和监管期望保持一致。
• 数据质量控制：对数据来源进行质量测试，确保其完整性、准确性和真实性。
• 跨部门协作：与业务、风险和运营职能的利益相关者合作，对齐目标，优化指标设计。

实施建议

• 确认合规指标的目标，以指导优先级调整。
• 评估现有指标，识别改进和补充之处。
• 区分第一道和第二道防线的执行有效性，以衡量合规项目的整体效果。
• 融入财务和非财务要素，满足监管和董事会的期望。
• 通过预测性分析和建模，识别高风险领域并制定相应的缓释措施。
• 借助技术工具和自动化手段，提升合规指标的效率和价值。
• 建立数据湖，实现数据标准化和统一管理。
• 定期更新和优化指标，以应对变化的业务环境和监管要求。

联系信息

如需更多详情，可访问 kpmg.com/us/regandcompliancetransformation 以了解毕马威在合规转型方面的支持。

作者

• Amy Matsuo
• Matthew Colford
• Karen Staines
• Joe Slaninka

声明

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