20210813-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

本文档探讨了如何通过优化合规有效性指标，提升机构在合规管理方面的洞察力与决策能力。文档强调，随着监管环境、董事会期望和投资者关注的变化，机构需要更全面、深入且灵活的合规指标体系，以准确反映合规项目的运营有效性，并有效识别和应对潜在风险。

主要观点

1. 合规指标的重要性

   • 合规指标应具备广度和深度，以避免误解并准确反映合规项目的表现。
   • 指标应能体现第一道防线在日常运营中的执行情况。

2. 预测性指标的价值

   • 通过整合内部数据源，预测性指标能够提供更有针对性的洞察，帮助识别隐藏的合规风险。
   • 预测性指标结合过往数据和趋势信息，有助于机构预测未来合规风险并采取预防措施。

3. 指标类型

   • 描述性指标：反映已发生的事件，如合规工作记录。
   • 诊断性指标：解释事件原因，如趋势和根因分析。
   • 预测性指标：基于历史数据预测未来风险。
   • 规范性指标：提供行动建议，帮助优化合规措施。

4. 指标制定与优化

   • 指标应根据机构的合规优先级、监管要求、董事会关注点以及可用数据进行定制。
   • 定期评估和优化指标是必要的，以确保其与机构的风险和目标保持一致。

5. 自动化与技术工具

   • 自动化是提升合规指标效率的关键，特别是在数据收集、处理和分析方面。
   • 技术工具如数据湖和仪表板，有助于整合数据并提供统一的合规风险视图。

6. 持续改进

   • 合规指标应随业务、市场和监管环境的变化而不断更新。
   • 通过数据质量控制测试，确保指标背后的来源数据完整、准确和真实。

关键信息

• 毕马威2021年首席合规官调查显示，249名来自医疗保健及生命科学、金融服务、技术、媒体和电信、工业制造、商业市场和零售以及能源行业的首席合规官参与了调研。
• 数据湖成为机构提升数据标准化和风险洞察的重要工具。
• 指标审视是优化合规工作的基础，有助于识别数据缺口和改进方向。
• 指标分类：描述性、诊断性、预测性、规范性，分别对应不同的合规需求和分析目标。
• 合规主管的角色：需与业务和风险管理人员协作，确保指标与组织目标一致，并通过数据驱动的洞察提升合规有效性。
• 自动化优先级：部分业务领域（如道德及合规）在合规自动化方面具有更高投资回报，需优先考虑。

指标制定建议

• 明确合规目标：根据监管要求、业务需求和董事会期望，确定需要追踪的指标。
• 区分第一道与第二道防线指标：衡量前线业务与合规团队的执行效果。
• 融入财务与非财务要素：以满足ESG等新兴监管要求。
• 评估数据完整性与技术基础设施：确保数据质量是有效指标的前提。
• 使用技术工具：如数据湖和仪表板，以实现数据整合和风险可视化。

结论

合理的合规指标体系能够帮助机构更高效地防范、识别和应对合规风险，同时提升整体内控环境。持续优化指标，并结合技术手段实现自动化，是机构在日益复杂的合规环境中保持竞争力的关键。