已定義的法規合規性
這些法規可做為法律義務和架構,以進行更有效的風險管理。範圍廣泛,適用於多個領域,包括:
- 資料保護與隱私權。
- 網路安全性與資訊安全。
- 負責任的 AI 與演算法治理。
- 財務誠信與報告。
- 環境、社會和治理 (ESG)。
- 工作場所安全與勞工活動。
- 道德商業行為與反貪腐。
- 供應鏈與貿易合規性。
要有效落實法規合規性,必須採取超越逐項勾選的策略性方法,打造可持續且具韌性的合規性計畫。遵循最佳做法有助於安全性與合規性負責人建立不僅符合法規要求且可強化其組織的計畫。
採用風險型方法
與其把所有合規性要求視為同等重要,不如評估組織的特定風險輪廓,找出最需要優先處理的領域。從全面性的風險評估開始,評估各類合規失敗的可能性與潛在影響,以便更有效地分配資源。
建立以合規性為主的文化
建立合規性文化需要領導層的承諾與一致訊息。高階主管應公開支持合規性計畫,並認可與獎勵合規性行為。建立開放的溝通管道以便提出合規性問題與疑慮、導入無懲罰性的違規通報制度,並公開表揚合規性上的成功。當違規事件發生時,應將其視為組織學習的機會。
這些做法有助於將法規合規性的觀念,從義務轉變為能創造共同組織價值的事情。要將合規性轉變成組織全體的責任,必須超越每年一次的檢查,使員工真正了解合規性與其日常工作的關聯。透過定期且依角色量身打造的訓練,員工能理解自己的責任,以及背後的必要性與理由。
善用新技術
先進的合規性工具現在能提供自動監控、集中化原則管理以及即時報告等能力。特別值得注意的是,生成式 AI 在合規性解決方案中的興起,它能分析法規文本、找出相關要求,並根據組織脈絡提出量身訂做的實作建議。
透過文件記錄維持合規性
建立完整的原則、程序、控制措施與合規性活動記錄,有助於建立審計軌跡,以證明盡職調查並支援回應監管詢問。這些文件應既完整又易於存取,既能作為員工的指引,也能作為稽核用途的證據。
依靠合規性成熟度模型
合規性成熟度模型是協助評估並提升組織合規性能力的重要框架。像能力成熟度模型整合 (CMMI) 與開放式合規性和倫理群組 (OCEG) 框架等模型,可協助組織在治理、風險評估、控制活動與監測方面評估現況。辨識您位於成熟度量表中的位置 (通常從臨時型到最佳化型),有助於制定針對性的路線圖,以策略且可衡量的方式提升合規性能力。
建立定期的檢視循環,有助於合規性計畫隨著法規與組織變化而持續演進。定期評估可找出缺口、檢視現有控制措施的有效性,並吸收事件與接近事故的經驗教訓,形成持續改善的循環,進一步強化合規性的整體狀態。
法規合規性環境的變化受科技創新、隱私權期待提升以及新興風險所驅動。對前瞻性的安全性與合規性負責人而言,了解這些趨勢能讓他們更主動地管理合規性。
法規的快速擴張
隨著 GDPR 的示範作用,全球各地紛紛制定自己的法規框架,而其要求與執法方式也不盡相同。這為跨國組織帶來挑戰,因為他們必須面對多套重疊甚至相互衝突的法規要求。
資料主權需求
越來越多政府要求特定類型的資料必須留在國內,反映了對跨境資料流動及其對國家安全與經濟競爭力影響的擔憂。組織將需要更先進的資料分類與儲存策略。
AI 支援的合規性
AI 與機器學習正在透過自動監控、法規變更偵測與預測式合規性分析,革新合規性管理方式。這些技術能讓組織採取更前瞻、風險型方法,在潛在合規性問題發生前就加以辨識。
隱私權強化技術 (PET)
像同態加密 (可在加密資料上進行運算) 與聯邦式學習 (可在不集中敏感性資料的情況下訓練模型) 等技術,正逐漸受到重視,因為它們能在符合法規要求的同時仍從資料中擷取價值。
擴大的法規焦點
法規正逐步超越 資料保護 本身,開始處理演算法公平性與 AI 倫理議題。隨著組織在決策流程中大量採用 AI 系統,監管機構正制定框架,以確保這些系統透明且無偏差地運作。此趨勢將要求組織建立新的治理結構與控制措施,專門針對演算法的開發與部署進行管理。
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