Микро-расследования: стратегический путь к более сильной комплаенс-программе цепочек поставок

Последствия 2020 года для комплаенса цепочек поставок в 2021

Вызовы 2020 года несут серьезные последствия для комплаенса и риска цепочек поставок в 2021 году. Прошлый год испытал каждый американский бизнес и представил вызовы в масштабе, который мы не видели ранее. Многие бизнесы имели недели, если не дни, чтобы принимать критические решения для поддержания своих операций на плаву. И в то время как быстрые действия бесспорно были необходимы в то время, комплаенс-последствия тех решений, вероятно, пройдут через усиленный фокус в этом году.

Рассмотрите всего несколько примеров. Рано в пандемии бизнесы и правительства бросились обеспечивать критические средства индивидуальной защиты (СИЗ), часто конкурируя друг с другом за внезапно дефицитные ресурсы. Некоторые — возможно, многие — из тех организаций не имели выбора, кроме как идти через нетрадиционные каналы для обеспечения необходимых поставок. В результате срочности и усиленной конкуренции за эти ресурсы, поставщики, вероятно, не были проверены через традиционные комплаенс-процессы, открывая многие организации потенциальному риску.

Несколько недель спустя федеральное правительство начало вливать более 5 трлн долларов в американскую экономику в усилие держать экономический двигатель страны работающим. Масштаб стимула был беспрецедентным, не только в масштабе, но и в распределении. В отличие от сектора-таргетированного стимула после Великой Рецессии 2007-2008 или географически-таргетированного помощи при стихийных бедствиях, COVID-19 стимул достиг почти каждого угла американской экономики. И каждый раз, когда есть подъем федеральных долларов помощи, обычно есть параллельный подъем мошенничества и, в конечном счете, усилие вернуть деньги, которые сбились с пути.

Наконец, с так множеством организаций, сталкивающихся с финансовым стрессом из-за пандемии, часто есть повышенное давление внутри организаций «поправить корабль». Это включает усилия по увеличению стимулов для продавцов или использование третьих сторон для драйвинга восстановления и роста. Отрасли, которые были особенно тяжело ударены, такие как ритейл, гостеприимство и авиалинии, находятся в особом риске для этого и должны предвидеть усиленный осмотр.

Увеличенные риски комплаенса

В конечном счете, есть без数多 способов, которыми события 2020 года вылили комплаенс-риски, которые нужно будет адресовать в этом году. Некоторые компании могли быть вынуждены быстро пивотнуть к прямому к потребителю распределению, открывая потенциальную ответственность под законами о конфиденциальности данных вроде California Consumer Privacy Act (CCPA). Организации, внезапно обеспечивающие СИЗ для больниц или других медицинских энтити могут обнаружить, что им нужно соответствовать регуляциям Health Insurance Portability and Accounting Act (HIPAA), таким как подчинение бизнес-ассоциированному соглашению (BAA).

Теперь учтите приоритеты вступающей администрации Байдена, что добавляет еще один слой сложности к уже сложной ситуации. Широко ожидается, что нарушения False Claims Act увидят усиленное принуждение для организаций, ведущих бизнес с федеральным правительством, особенно на фоне Coronavirus Aid, Relief and Economic Security (CARES) Act, Paycheck Protection Program (PPP), и конечно, дальнейшего расширения усилий по стимулу, которые ожидаются к инаугурации. Принуждение Foreign Corrupt Practices Act (FCPA) широко бипартизанно и стабильно увеличивалось с момента вступления в силу. Не удивительно бы увидеть дополнительное принуждение под FCPA, особенно для поставщиков, сорсящих медицинские поставки и СИЗ из-за рубежа. И дополнительные требования SEC отчетности вокруг сбоев цепочек поставок и уязвимостей, выставленных пандeмией, определенно в сфере возможных исходов.

С таким драматическим сдвигом в ландшафте комплаенса для так множества организаций, и с потенциальным финансовым стрессом, импартированным пандeмией, организации нуждаются в адресации расследования этих рисков в очень таргетированном и затратно-эффективном манере. Одно высокоэффективное решение — делать больше с меньшим, принимая подход, называемый микро-расследованием.

Возможно, вводяще в заблуждение думать о микро-расследовании как о малом. Вместо этого более уместно думать о нем как высокотаргетированном. Цель этого подхода — идентифицировать самые критические документы для определенного комплаенс-риска быстро и затратно-эффективно. Цель — не найти все релевантные документы, а найти лучшие из них. Для достижения этой цели необходимо сочетать глубокую экспертизу поиска с передовыми поисковыми технологиями.

Часто расследования подходят с двумя грубыми силами инструментов: традиционные ключевые слова поиск и модели машинного обучения. Но ключевые слова поиск проблематичны на двух фронтах. Во-первых, они в целом переборщивают, потому что поисковый синтаксис во многих ведущих инструментах ревью документов спроектирован с фокусом на простоту, не робастность. Эта сверхпростота ведет к поискам, возвращающим слишком много документов, что в свою очередь делает расследование затратно-противоречивым. И во-вторых, ключевые слова поиск часто пропускают критические документы, и процессы контроля качества не всегда ловят пробелы.

Модели машинного обучения, с другой стороны, часто не особенно хорошо подходят для этих типов расследований. Это потому, что превалентность ключевых документов в таких расследованиях часто довольно низка. В отличие от литигационного сценария, где дело в более зрелой позе, микро-расследование часто ищет то, что почти по определению скрыто, и во многих обстоятельствах на ранних стадиях. Когда превалентность так низка, модели машинного обучения могут бороться, чтобы отличить сигнал от шума. И усилия по настройке этих моделей могут приходить за большую цену, как во времени, так и в деньгах. Модели машинного обучения определенно имеют свое место, но это одна ситуация, где их недостатки становятся очевидными.

Сочетание технологии с экспертизой

Гораздо более эффективный подход — парная технология с передовым поисковым синтаксисом с лингвистическими экспертами, которые знают, как идентифицировать ключевые паттерны в языке и создавать запросы, драйвящие к ядру вопроса. Там, где традиционные ключевые слова поиск скованы чрезмерно упрощенными ограничениями поискового синтаксиса, более передовые инструменты могут усилить силу языковых нюансов для создания узко адаптированных и высокоэффективных лингвистических поисковых моделей. И там, где машинное обучение борется с низкопревалентными популяциями, лингвистические эксперты могут применить строгий и методический подход, который начинает мало и растет, следуя по следам вниз по важным путям расследования и моделируя фактические языковые паттерны по мере их нахождения.

Ландшафт комплаенса, возможно, так же сложен, как он когда-либо был. Но организации, которые проактивны, могут навигировать эти волнистые воды, тщательно и методически расследуя свои потенциальные риски, чтобы выйти сильнее на другой стороне.

Эрик Пендер — менеджер по вовлечению в H5, провайдере классификации чувствительных данных, управления и аналитики для корпораций и юридических фирм.