風險與合規2.0:更好地避免不誠實的商業夥伴
每年都有越來越多的公司成為欺詐的受害者。在英國，這仍然是一個嚴重的問題:企業陷入困境，是因為它們與不誠實的商業夥伴有牽連。遺憾的是，將數據驅動方法與人類常識相結合的風險和合規政策可能有助於防止這種情況發生。通過對數據源的智能部署，合規官可以專門關注風險較高的公司。
互聯網的作用
近幾十年來，互聯網無疑推動了強勁的經濟增長。例如，它使得搜索最便宜的供應商成為可能，無論是在國內還是國外。但與此同時，互聯網也創造了一種全新的經營方式——這種方式給騙子和不誠實的企業提供了越來越多的機會。
在過去，企業隻與他們認識並親自拜訪的當地供應商做生意。如果這樣的供應商試圖欺騙他們，他們知道在哪裏可以找到他。今天，我們在這方麵就沒那麼幸運了。貿易越來越多地通過互聯網在國家或國際層麵上進行。因此，商業夥伴之間往往根本沒有麵對麵的接觸。因此，互聯網硬幣的陰暗麵是，你不再知道一個組織背後是誰，因此與一個不誠實的商業夥伴打交道的風險變得相當高。
舊的風險和遵從
毫無疑問，這種不斷增加的欺詐風險需要一種新的風險和合規方法。迄今為止，許多公司的風險管理仍是人工操作。公司自己的員工(風險和合規官、債務人經理、行政人員等)檢查所有新客戶。它們會被人工篩選，包括信用、支付行為、公司結構、最終受益所有人(UBO)的可靠性等等。這不僅是一個非常耗時，因此，昂貴的過程，但它也很少導致最結構化和客觀的篩選形式。
在舊模型中，通常隻檢查新客戶的欺詐風險。然而，今天，這還遠遠不夠。畢竟，騙子通常會先嚐試贏得信任，先下小筆訂單，然後按照約定的合同完成訂單。然後是一個更大的秩序，之後他們消失在日落。因此，僅僅篩選新客戶已經不夠了:一種新的、綜合的風險和合規方法至關重要。
在新時代
風險和合規政策2.0是當今企業發現自己所處的不斷變化的商業世界的答案。這種新方法結合了定量方法和定性方法。換句話說，它將數據驅動方法的力量與公司自身專業員工的常識結合起來。
量化方法:驗收政策和定期評審
風險與合規過程中的量化方法包括兩部分:
- 接受政策:新客戶關係
通過查閱不同來源(公司總部、互聯網、來自銀行和保險公司的數據以及來自數據提供商的報告)的自動化流程，對所有新客戶關係進行檢查。公司的活動是什麼?它的信譽好嗎?過去有沒有發現可疑的事情?該公司是否處於許多公司已經倒閉的“風險地址”?
通過這一自動化流程，可以區分欺詐風險較小的新客戶和欺詐風險較大的客戶。
- 定期審核:現有客戶
還強烈建議檢查所有現有客戶的欺詐風險。這從零度量開始，在零度量中，對每個業務合作夥伴的檢查與對新客戶的檢查相同。然後根據特定的風險情況對客戶進行分類。公司自己為此製定了指導方針。例如，可以選擇將業務夥伴分為三組:低風險、平均風險和高風險。每組篩查的頻率由內部決定。
在這種定量檢查的基礎上，可以做出一項重要的選擇，即哪些公司最適合部署專門的外部合作夥伴。隻有偏離標準的公司需要進一步調查(見定性方法)。
定性方法:常識的力量
定量檢查之後是定性檢查。沒有通過自動化篩選的公司將接受更深入的調查，以確定增加的欺詐風險是否正確。
通過這種方式工作，你可以確保你的專業員工能夠完全專注於你雇傭他們的目的:發現真正的騙子。難道他們沒有必要浪費時間去檢查那些眾所周知的UBO或那些每年都按照規定按時提交財務報表的公司嗎?
但這種定性方法到底包括什麼呢?簡而言之，這是充分利用風險和合規人員的常識和精力的地方。他們被指示尋找公司與標準不同的原因。為什麼它經常換地址?為什麼經理急切地試圖保持匿名?為什麼年度報告提交了兩次?
回答這類問題的唯一辦法是與有關公司討論。調用它們。和他們約個時間。隻有這樣，你才會真正發現事情的真相，並確保你不是在和騙子打交道。
哪裏有“煙”
在當今的商業世界，“無風不起浪”這句古老的格言聽起來很正確。因此，公司必須將最優秀的員工部署在可以檢測到煙霧的文件上。因為正是在這些文件中，很有可能也會發現火。識別欺詐可能就像大海撈針，但是通過改進風險和遵從性的方法，可以立即消除大部分的“幹草山”。
