규정 준수 정의됨
이러한 규정은 더 나은 위험 관리를 위한 법적 의무와 프레임워크의 역할을 합니다. 범위는 방대하며 다음을 포함하는 다양한 영역에 적용됩니다.
- 데이터 보호 및 개인 정보 보호.
- 사이버 보안 및 정보 보안.
- 책임 있는 AI 및 알고리즘 거버넌스.
- 재무 건전성 및 보고.
- ESG(환경, 사회 및 거버넌스).
- 작업 공간 안전 및 노동 관행.
- 윤리적 기업 행위 및 반부패.
- 공급망 및 무역 규정 준수.
효과적인 규정 준수를 위해서는 단순히 형식적인 절차를 거치는 것을 넘어 지속 가능하고 탄력적인 프로그램을 구축하는 전략적 접근 방식이 필요합니다. 모범 사례를 따르면 보안 및 규정 준수 책임자는 규제 요건을 충족할 뿐만 아니라 조직을 강화하는 프로그램을 구축할 수 있습니다.
위험 기반 접근 방식 채택
모든 규정 준수 요구 사항을 동일한 우선 순위로 취급하기보다는, 특정 위험 프로필을 평가하여 가장 큰 주의를 기울여야 할 영역을 식별합니다. 다양한 규정 준수 실패의 발생 가능성과 잠재적 영향을 평가하는 포괄적인 위험 평가부터 시작하여 리소스를 보다 효과적으로 할당합니다.
규정 준수 중심 문화 구축
컴플라이언스 문화를 구축하려면 리더십의 헌신과 일관된 메시지가 필요합니다. 경영진은 규정 준수 이니셔티브를 적극적으로 지지하고 규정 준수 행동을 인정하고 보상해야 합니다. 규정 준수 관련 질문과 우려 사항에 대해 열린 소통 채널을 구축하고, 잠재적 위반 사항에 대한 비처벌적 보고 시스템을 구현하며, 규정 준수 성공 사례를 공개적으로 축하하는 것이 중요합니다. 위반이 발생하면 조직 학습 기회로 사용합니다.
이러한 관행은 규정 준수에 대한 관점을 의무에서 벗어나 조직의 공유된 가치를 창출하는 것으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 규정 준수를 조직 전체의 책임으로 전환하려면 연간 점검을 넘어 직원이 규정 준수가 일상 업무와 어떻게 관련되어 있는지를 진정으로 이해할 수 있도록 지원해야 합니다. 정기적이고 역할별 맞춤 교육을 구현함으로써 직원은 개인적인 책임뿐만 아니라 이러한 요구 사항의 배경도 이해하게 됩니다.
새로운 기술 활용
이제 고급 규정 준수 도구는 자동화된 모니터링, 중앙 집중식 정책 관리 및 실시간 보고를 위한 기능을 제공합니다. 특히 중요한 점은 규정 준수 솔루션에서 생성형 AI가 도입되어 규제 텍스트를 분석하고, 관련 요구 사항을 식별하고, 특정 조직 컨텍스트에 맞는 구현 방법을 제안할 수 있습니다.
철저한 문서화로 규정 준수 유지
정책, 절차, 제어 및 규정 준수 활동에 대한 포괄적인 기록을 만들어 실사를 증명하고 규정 질의에 대한 응답을 지지하는 감사 내역을 구축합니다. 이 문서는 포괄적이고 액세스 가능해야 하며, 직원을 위한 지침과 감사자를 위한 증거 역할을 합니다.
규정 준수 성숙도 모델 활용
규정 준수 성숙도 모델은 조직의 규정 준수 기능 평가 및 향상을 위한 매우 유용한 지침을 제공하는 프레임워크입니다. CMMI(Capability Maturity Model Integration) 및 OCEG(Open Compliance and Ethics Group) 프레임워크와 같은 모델은 조직이 거버넌스, 위험 평가, 통제 활동 및 모니터링 전반에 걸쳐 현재 상태를 평가하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 임시방편적인 수준부터 최적화된 수준까지 다양하게 구분되는 이러한 성숙도 척도에서 사용자의 위치를 파악하면 전략적이고 측정 가능한 방식으로 규정 준수 역량을 향상시키기 위한 목표 지향적인 로드맵을 개발하는 데 도움이 됩니다.
정기적인 검토 주기를 설정하면 규정 및 조직 자체와 함께 규정 준수 프로그램이 발전하는 데 도움이 됩니다. 정기적인 평가를 통해 부족한 부분을 파악하고, 기존 통제의 효과성을 평가하며, 사고 및 근접 사고로부터 얻은 개선 사항을 반영하여 지속적인 개선의 순환을 만들어내고, 이를 통해 시간이 지남에 따라 규정 준수 태세를 강화할 수 있습니다.
규정 준수 환경의 변화는 기술 혁신, 변화하는 개인 정보 보호 기대치 및 새로운 위험에 의해 형성됩니다. 미래 지향적 보안 및 규정 준수 리더의 경우 이러한 추세를 이해하면 규정 준수 관리에 대한 보다 사전 예방적 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
규제 확산
GDPR에 의해 설정된 경로에 따라 전 세계 지역은 다양한 요구 사항 및 적용 메커니즘을 사용하여 자체 규제 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이로 인해 중복되거나 때로는 상충되는 요구 사항들을 조율해야 하는 다국적 기업이 어려움에 직면하게 됩니다.
데이터 주권 요구 사항
점점 더 많은 정부가 특정 유형의 데이터가 국경 내에 보관되도록 의무화하고 있는데, 이는 국경을 넘나드는 데이터 흐름과 이로 인해 국가 안보 및 경제 경쟁력에 미치는 영향에 대한 우려가 커지고 있음을 반영합니다. 조직에는 더 정교한 데이터 분류 및 저장 전략이 필요합니다.
AI 기반 규정 준수
AI 및 기계 학습은 자동화된 모니터링, 규정 변경 감지 및 예측적 규정 준수 분석을 통해 규정 준수 관리를 혁신하고 있습니다. 이러한 기술은 구체화하기 전에 잠재적인 규정 준수 문제를 식별하여 보다 사전 예방적인 위험 기반 접근 방식을 가능하게 합니다.
PET(개인 정보 보호 강화 기술)
암호화된 데이터에 대한 연산을 가능하게 하는 동형 암호화나 민감한 데이터를 중앙 집중화하지 않고 모델을 학습할 수 있는 페더레이션 학습과 같은 기술은 규제 요건을 충족하면서도 데이터에서 가치를 추출하는 방법으로 주목받고 있습니다.
확대된 규제 초점
규정은 데이터 보호를 넘어 알고리즘 공정성과 AI 윤리까지 다루기 시작했습니다. 조직이 의사 결정을 위해 AI 시스템을 점점 더 배포함에 따라 규제 기관은 이러한 시스템이 투명하고 바이어스 없이 작동할 수 있도록 프레임워크를 개발하고 있습니다. 이러한 추세에 따라 조직은 알고리즘 개발 및 배포를 구체적으로 다루는 새로운 거버넌스 구조와 통제 시스템을 구현해야 할 것입니다.
Microsoft Security 팔로우