守规定义
这些法规既是法律义务,也是用于改进风险管理的框架。其范围广泛,适用于多个领域,包括:
- 数据保护和隐私。
- 网络安全和信息安全。
- 负责任 AI 和算法治理。
- 财务诚信和报告。
- 环境、社会和治理 (ESG)。
- 工作场所安全和劳动惯例。
- 道德商业行为和反腐败。
- 供应链和贸易合规。
实施有效守规需要战略性方法,这不是走过场,而是制定可持续且有韧性的计划。遵循最佳实践有助于安全和合规负责人制定不仅满足监管要求,还能增强组织实力的计划。
采用基于风险的方法
不要对所有合规要求一视同仁,应评估具体风险状况,找出最需关注的部分。从全面的风险评估开始,评估各种合规失败的可能性和潜在影响,从而更有效地分配资源。
构建以合规为核心的文化
构建合规文化需要领导层的承诺和持续的宣传。高管应公开支持合规举措,认可并奖励合规行为。必须建立开放的沟通渠道以解答合规问题和顾虑,实现非惩罚性潜在违规报告系统,并公开庆祝合规成功。当违规发生时,应将其作为组织学习的机会。
这些做法有助于不再将守规视为义务,而是创造共享组织价值的行为。要将合规转变为全员责任,应不局限于年度检查,而是帮助员工真正理解合规与日常工作的关联。通过实施针对岗位的定期培训,员工不仅能了解个人职责,还能理解这些要求背后的原因。
充分利用新技术
先进的合规工具现已具备自动监控、集中政策管理和实时报告功能。特别值得注意的是,守规解决方案中出现了生成式 AI,它可以分析法规文本、确定相关要求,并针对具体的组织背景信息建议定制的实施方法。
通过文档保持合规
创建全面的政策、程序、控制和合规活动记录,建立审核线索,以证明尽职调查并支持应对监管查询。这些文档应既全面又易于访问,既为员工提供指导,也为审计人员提供证据。
依靠合规成熟度模型
合规成熟度模型是为评估和提升组织的合规能力提供宝贵指导的框架。能力成熟度模型集成 (CMMI) 和开放合规与道德组织 (OCEG) 框架等模型可以帮助组织评估其在治理、风险评估、控制活动和监控方面的现状。确定你在这些成熟度等级(通常从临时到优化)中的位置,有助于制定有针对性的路线图,以战略性、可衡量的方式提升合规能力。
设定定期审查周期,帮助合规计划随着法规和组织自身的发展而演进。定期评估可发现缺漏,评估现有控制措施的有效性,吸取已发生事件和未遂事件的经验教训,形成持续改进循环,逐步强化合规态势。
守规环境的变化受技术创新、隐私期望变化和新出现风险的影响。对于有远见的安全和合规负责人来说,了解这些趋势有助于采取更主动的合规性管理方法。
监管激增
继 GDPR 之后,全球各地区纷纷制定各自的监管框架,要求和执行机制各异。这给跨国组织带来挑战,它们必须应对内容重叠且有时冲突的要求。
数据主权要求
越来越多的政府要求某些类型的数据必须保留在本国境内,这反映出他们日益关注跨境数据流动及其对国家安全和经济竞争力的影响。组织将需要更复杂的数据分类和存储策略。
AI 支持的合规
AI 和机器学习正在通过自动化监控、法规变更检测和预测性合规分析,彻底改变合规性管理。这些技术通过在潜在合规问题出现之前识别它们,实现了更主动的基于风险的方法。
隐私增强技术 (PET)
同态加密等技术支持对加密数据进行计算,联邦学习则允许在不集中敏感数据的情况下进行模型训练,这些技术正日益受到关注,成为满足监管要求同时从数据中提取价值的途径。
扩展的监管重点
法规开始不局限于数据保护,以解决算法公平性和 AI 道德问题。随着组织越来越多地部署 AI 系统进行决策,监管机构正在制定框架,确保这些系统公正透明地运行。这一趋势将要求组织实施新的治理结构和控制措施,以专门解决算法开发和部署问题。
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