ゼファーネットのロゴ

エンタープライズリスク管理とコンプライアンスへのアジャイルアプローチ

日付:

ルーク・トーマス、地域担当副社長–AppianのAPAC

コンプライアンスは、オーストラリアおよびそれ以降の金融機関にとって戦略的な課題です。 2008年の金融危機の後、規制上の罰金、手数料、および規制の焦点の範囲は、今日の銀行家がコンプライアンスリスクを彼らの主要な継続的な懸念のXNUMXつとして認識する程度まで増加および拡大しました。

さらに、COVID-19などのイベントは、破壊的な変化が非常に迅速に発生する可能性があり、エンタープライズリスク管理(ERM)システムとプロセスがペースに適応して進化できない場合、影響が深刻になる可能性があることを示しています。 そのため、金融サービス組織は、リスクを簡単かつ迅速に管理する方法を再調整できる必要があります。 これについて、マッキンゼーは次のように述べています。「コンプライアンス規制の強化は、さまざまな方法で金融機関に挑戦してきました。 それでも、最もよく適応する人は、明確な競争上の優位性を享受するかもしれません。」

ただし、多くの銀行にとって、製品ラインに沿った従来の銀行構造や合併や買収から構築されているため、サイロやレガシーシステムに存在するデータのコンプライアンスに対する継続的な障壁があります。 では、金融機関は、今日のコンプライアンスに積極的かつ機敏に対処できるようにするにはどうすればよいでしょうか。

精査を強化するには、可視性を高める必要があります

金融機関は、リスクの特定、軽減策の決定、承認の文書化、リスク関連のポリシーの定期的なレビューと改訂など、ERMの基本にすでに精通しています。 ただし、現在の経済見通しと新しい作業方法(特にリモートワーク)への同時シフトにより、特に信用リスク、流動性管理(ストレステストを含む)、およびデータに対するセキュリティの分野で、監査人と規制当局はより高いレベルの精査に追い込まれています。違反。 ショックに耐え、COVID-19後の時代に強く出現するためには、リスクの高い分野と規制監査にさらに焦点を当てる必要があります。

市販の(COTS)ソリューションは、特定の機能または操作のためにERMエコシステムの必要な部分になっています。 しかし、企業レベルでは、プロセスとデータの使用方法の両方の点で厳格すぎます。 多くの企業は、ERMの「エンタープライズ」部分に弱点があります。これは、適切なワークフロー機能が不足している、リスクとコントロールの所有者が使いにくいと感じている、または組織が新しい戦略の再編成や実装などの変更を行ったときに適応する能力がないためです。 金融機関はスプレッドシートや電子メールでギャップを埋めることができますが、これらの手動プロセスはそれ自体がリスクであり、エラーが発生しやすく、非効率的で、適切に拡張できません。 これは、監査または規制試験の時期になると問題になる可能性があります。

内部監査—リスクのスピードで革新する

COVID-19の期間中、金融機関の内部監査の幹部は、絶えず進化する気候の中で迅速な対応を要求する課題の流入に圧倒されてきました。 その間、 内部監査 規制当局は、内部統制、リスク管理とコンプライアンス、および内部監査のXNUMXつの防衛線が、パンデミックの中断の間も引き続き機能することを期待していることを示しており、引き続き優先事項です。

内部監査は、人、プロセス、およびデータの複雑な取り組みです。 多くの場合、監査には本質的にかなりのレベルの手動プロセスが含まれるため、サイクルタイムが長くなり、その他の非効率性が生じます。 リスクを分類し、問題を追跡して解決するために、監査チームは多くの場合、何千ものトランザクションをレビューする必要があります。 彼らは、監査フェーズ全体および特定の詳細と洞察を可視化し、主要なステップを効率的に調整し、問題を迅速にエスカレーションして解決することを頻繁に求められます。

さらに、内部監査への一般的なアプローチは広く定義されていますが、各組織には、その構造、プロセス、システムなどに応じて、特定のニュアンスと要件があります。 さらに複雑なことに、金融機関は、ニーズを完全にサポートしておらず、ビジネスプロセスや要件が変更されたときに変更するのが難しい、柔軟性のないCOTSソリューションによって制約を受けることがあります。

ホライゾンスキャン

金融サービスのような厳しく規制された業界では、組織は、将来の規制や法律が施行される前にそれらを評価する能力を必要としています。

Horizo​​nスキャンは、規制コンプライアンスチームにとって重要なアプリケーションです。 これは、組織に影響を与える可能性のある新しい法律や規制の初期の兆候を検出する金融機関の能力を変革します。 これにより、プロセス制御を実証するために必要な可視性を使用して、変更を管理し、将来の運用リスクまたは評判リスクを評価できます。 これは、防御のXNUMX番目のラインの重要なコンポーネントです。リスクの管理、制御、および軽減に関連するプロセス、手順、およびアプリケーションです。

ただし、多くの金融機関は、迅速かつ費用対効果の高い方法で、迅速に対応し、監視と監査を確実にするために必要な可視性を備えた、ローカルおよびグローバルの規制当局からの更新を迅速かつコスト効率よく取り込み、トリアージ、レビュー、分析する方法に挑戦しています。

アジャイルアプローチ

エンタープライズローコード自動化プラットフォームは、これらの課題などに対処できます。 エンタープライズローコードを使用すると、リスク管理チームはリスクを簡単に識別、分類、および優先順位付けできます。 システムと手続きの制御を特定します。 文書の承認; 金融機関のリスクベースのポリシーを定期的に確認および改訂します。 チームは、インシデントが発生したときに、インシデントをリスクとコントロールにマッピングして、最新性と完全性を確保することもできます。

金融機関はまた、プロジェクトの範囲を定め、ワークペーパーとタスクのステータスを監視し、管理のギャップを迅速に修正し、内部監査機能を将来にわたって保証するために必要な可視性を獲得します。 全体を通して、チームはプロセスから複雑さを取り除くことができるため、ビジネスオーナーとITは効率的かつ簡単にコラボレーションできます。

エンタープライズローコード内部監査アプリケーションは、組織に迅速な変更を加え、ビジネス要件や規制要件を変更するための機能を追加し、組織固有のニーズや特定の要件を満たすようにアプリケーションを完全にカスタマイズするために必要な柔軟性を提供します。 これは、すべてのシステム、チャネル、および顧客情報を統合し、ロボットプロセス自動化(RPA)、人工知能(AI)、ワークフロー、決定ルール、ケース管理などのフルスタック自動化を介して人、プロセス、およびデータをまとめるように設計されています。

エンタープライズローコードでは、監査アクティビティ、調査結果、フォローアップアクション、および完了した監査とアクションプラン、割り当てられたリソース、生産性、利害関係者の満足度、コスト削減、収益機会などのKPIの動的レポートも可能です。

Horizo​​nスキャンは、自動化と改善された調整を通じて規制の変更を追跡および監視することによっても改善されます。 エンタープライズローコードプラットフォームは、RPA、自然言語処理(NLP)を使用し、政府および規制のWebサイトやサードパーティのデータプロバイダーとの統合を通じて、データを手動でキャプチャします。 これにより、新たな国内および世界の規制、法律、規則の可視性が高まり、組織は最高レベルで準備を行い、すべての事業分野にわたって必要な変更を実装できます。

特に今日の絶え間なく変化する環境では、金融機関は、組織全体のリスクポリシーとフレームワークの遡及的で実用的なレビューではなく、明確なリアルタイムのレビューを提供するアジャイルソリューションを必要としています。 導入後は、現在のイベントの影響を継続的なストレステストと資本管理に織り込むことができます。 PwCによると、この種のアジャイルアプローチにより、規制監査の期間を20%短縮できます(標準性の低い監査では10%)。

競争上の優位性を見つける

結局のところ、規制は、金融サービスの安定性、安全性、信頼を維持することを目的としています。 銀行が対応を簡素化し、コンプライアンス違反のペナルティを軽減し、代わりに、ビジネスプロセスの管理や顧客体験の改善など、これらの資金を他の場所に振り向けることができたらどうでしょうか。

コンプライアンス違反のリスクを軽減するために、金融機関は、ERMに効率的かつ効果的に対処するのに役立つ統合テクノロジープラットフォームに投資しています。 エンタープライズデジタルプラットフォームオーバーレイアプローチは、銀行が達成するのに役立ちます 実用的なXNUMXつのリスクビュー 全体的なコンプライアンスのために。

これにより、金融機関はすべてのコンプライアンスプロセスを変革し、その結果、今後の要件に一歩先んじることができます。 このようなプロアクティブなアプローチを採用し、コンプライアンス要件をビジネスプロセスに組み込むことで、銀行は改善を図ることができます。 運用の俊敏性 と顧客重視、そしてより効果的にリスクを管理します。

詳細については、次のURLをご覧ください。 https://appian.com/solutions/industry/financial-services/overview.html

PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
アクセスするには、ここをクリックしてください。

出典:https://australianfintech.com.au/an-agile-approach-to-enterprise-risk-management-and-compliance/

スポット画像

最新のインテリジェンス

スポット画像