2023 年に注目すべき 5 つのコンプライアンス自動化トレンド

公開: 2023-06-19

テクノロジーは進化しているだけではありません。複雑なクラウドベースのエコシステムに変わりつつあります。

企業は前例のない速度でデータを収集および保存しており、最高のセキュリティ基準を遵守し、さまざまなデータ規制に準拠する必要があります。

コンプライアンス基準も常に変化し続けています。先進的な企業は、こうした変化の先を行く必要があり、そうしないと何百万ドルもの事業を失うリスクを負います。

コンプライアンスの自動化を導入します。これは、手動によるコンプライアンスタスクへの取り組みを排除する新しいコンセプトです。コンプライアンス自動化ソフトウェアは、高額な罰金を回避し、リスクを軽減し、コンプライアンスを迅速化するのに役立ちます。

テクノロジーを形成するコンプライアンス自動化トレンドのトップ 5

コンプライアンスは一度限りの活動ではありません。それは積極的なプロセスです。以前はコンプライアンスは「持っていて良いもの」と考えられていましたが、現在では企業がビジネスを行うための基本的な要件となっています。その必要性が、多くの新たなトレンドへの道を切り開いてきました。

1. 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の使用

AI と ML はテクノロジー進化の最前線にあり、コンプライアンス自動化における多数の新しいユースケースが毎日発見されています。

AI と ML は、証拠収集や管理監視など、コンプライアンス関連タスクのさまざまな側面を自動化するのに役立ちます。これらのテクノロジーは規範的なだけでなく、予測的な機能も備えています。

特定のタスクを自動化できると同時に、潜在的なリスクをより正確かつ迅速に特定して予測し、問題が発生する前に対処することもできます。

リスクアセスメント

AI と ML が主役となってリスク評価が行われています。 AI と ML テクノロジーを使用すると、コンプライアンス関連のリスクについてデータに基づいて正確な意思決定を行い、修復計画を作成することが簡単になります。

危機管理

イノベーションについて話すとき、最初に思い浮かぶのは、危機を回避する最善の方法についてです。 AI と ML は間違いなく、スムーズな危機管理を保証します。これにより、潜在的なデータ侵害となる可能性のある行為やそのようなインシデントの根本原因を特定できるため、対策を講じる準備が整います。

AI と ML を備えた優れたコンプライアンス自動化ツールは、予防措置を講じ、コンプライアンス違反による重大な罰金や結果を回避するのに役立ちます。

舞台裏でのより賢い計画

AI と ML は、規範的な分析ですでに成功を収めています。彼らにとっての次の重要なことは予測分析です。

大量のデータを迅速に分析する AI の機能は、企業が潜在的なリスクを特定し、影響を評価し、コンプライアンス要件を戦術的な行動計画に迅速に変換するのに役立ちます。これらの機能は、企業が最新のコンプライアンスのベストプラクティスを常に最新の状態に保つのに大いに役立ちます。

ただし、コンプライアンスなどの重要な機能に AI を導入するには課題がないわけではありません。始めたばかりの場合は、正確なデジタルルールを実装し、精度を確保するのが難しいでしょう。しかし、長期的な利益は間違いなくリスクを上回ります。大きな問題は、将来的には日常的に発生するものになるでしょう。

2. データプライバシーの重視

データプライバシーは、コンプライアンスにおける最大の論点の 1 つです。企業が大量のデータを収集および処理する場合、データへのユーザーアクセスを制限する最小特権の原則が、あらゆる情報セキュリティフレームワークの基礎となるでしょう。

プライバシー法により、組織は必要な目的または開示された目的にのみデータを収集することが義務付けられています。言い換えれば、データ処理者は、どのようなデータを収集し、それをどのように、どこで、どのように使用するかについて透明性を持たなければなりません。

データ保護法は企業から管理権を取り戻し、データ所有者が処理に対する発言権を確保できるようにその権限を引き渡しました。 GDPR は、プライバシーをより重視した特定のデータフレームワークの顕著な例です。しかし、これはコンプライアンスの自動化とどのように関係するのでしょうか?

同意管理

コンプライアンスの自動化により、企業はデータを簡単に分類し、ポリシー管理を可能にし、主体がデータをより詳細に制御できるようになります。

同意の自動化により、特定のプロセスをオプトアウトし、個人データを編集し、単一のインターフェイスからデータアクセスを要求することができます。

事故管理

インシデント管理も変化に直面している分野です。データ侵害は深刻な結果をもたらします。予防措置は必要ですが、それらの取り組みが十分でない場合は、より賢明に考える必要があります。また、ダウンタイム、経済的損失、風評被害を避けるために、これらのインシデントに迅速かつ効率的に対処する必要もあります。

インシデントの管理は面倒です。しかし、コンプライアンスの自動化により、それがさらに楽しく、簡単になり、便利になります。 AI を活用したコンプライアンス自動化ソリューションを使用すると、中断や遅延なく問題を解決するためのすべての証拠とデータを簡単に収集できます。

このような進歩により、刻々と変化するコンプライアンスの状況への適応が容易になり、より厳格なデータプライバシー基準に準拠できるようになります。

プライバシーは企業を直視しています。現在多くの人が検討している単なるアドオンではなく、「必須」としてコンプライアンス構造に参入するのもそう遠くありません。

3. 継続的なモニタリングに重点を置く

強力なセキュリティ体制を導入するだけではもはや十分ではありません。サイバー攻撃の性質と業界の対策が急速に進化していることを考慮すると、組織は時代の先を行き、インシデントに迅速に対応する必要があります。

継続的な監視はこれを達成する 1 つの方法です。初めての方のために説明すると、継続的監視とは、内部データセキュリティ制御をリアルタイムで監視するプロセスであり、より正確な脆弱性評価と迅速な対応が可能になります。

プロアクティブなアプローチを促進するだけでなく、実際の継続的なモニタリングは信頼性が高く、プロセスの可視性を高めることができます。

時代の先を行く

コンプライアンスの自動化がソリューションとしてより認識されるようになると、継続的な監視における自動化の役割がますます強調されることになるでしょう。自動化の導入は、手動のセキュリティ管理から自動化された管理管理への移行を検討している組織にとって、非常に貴重なツールになります。

継続的なモニタリングにより、組織はより適切な準備が整います。このアプローチにより、コンプライアンス監査中に複数のサイロに分離された証拠を収集するのではなく、コンプライアンスの証拠を自然に維持することに集中できます。

実装だけがすべてではありません。自動化は継続的な監視の実行方法にも大きな影響力を持ちます。 AI と自動化技術を使用すると、制御監視からの学習により、リーダーは組織のセキュリティ体制をリアルタイムで把握できるようになります。

また、通常は相互に通信しないシステムを接続することで、追加のコンテキストを引き出すのにも役立ちます。これは、意思決定のスピードによって影響が非常に簡単に決まる危機的な状況において特に役立ちます。

4. コンプライアンスの自動化とビジネスプロセスの結合

今年は、コンプライアンスの範囲が監査を中心とした活動にとどまらず、日常業務の領域においてもより重要な位置を占めるようになると予測しています。

既知の認識を変える

コンプライアンスは以前は 1 回限りの活動とみなされていました。しかし、この認識は急速に変わりつつあります。組織は現在、コンプライアンスを継続的なプロセスとして捉えています。これには、強力なポリシーを設定し、冗長なポリシーを変更し、重要な意思決定を行う際に極めてデータ指向になることが含まれます。

世界の大部分がオンプレミスのワークスペースに戻りつつあるにもかかわらず、依然としてハイブリッドまたはリモート設定での作業を好む組織が存在します。

ポリシーの変更を展開し、リモート設定の制御を監視することは非常に困難であり、ライン上のどこかで単一の侵害が連鎖反応を起こし、壊滅的な影響を与える可能性があります。

これらの障害は、組織がコンプライアンスプログラムの側面をエンティティレベルで詳細に制御できる場合にのみ対処できます。

コンプライアンスへの統合アプローチの種まき

コンプライアンスの自動化により、新しいポリシーの展開、脆弱性のスキャン、分散した従業員全体でのベストプラクティスの実装に伴う運用上の課題が大幅に軽減されます。

企業規模では、コンプライアンス違反のリスクは、それを実現するために必要な投資よりもはるかに大きくなります。統合されたアプローチにより、組織はコンプライアンスの自動化を、単一のインターフェイス内に複数のビジネス機能を集約する単一のソースとして扱うようになります。

自動化と組み合わせることで、リスク要因を大幅に軽減し、ワークフローの効率を向上させ、コンプライアンス違反に関連するリスクを大幅に軽減できます。

継続的な監視と同様に、機能全体にわたるビジネスプロセス内のコンプライアンスを統合すると、サイロ化されたシステムがより効率的に相互に通信するようになります。これにより、データの可視性が向上し、コンプライアンスの観点から機能的なワークフローを管理しやすくなります。

5. 国境を越えたコンプライアンスの拡大

コンプライアンスは現在、ビジネスの勝敗を決定する前提条件となっています。組織は、規制の観点から直面する課題にもかかわらず、成長を確実にし、顧客重視を推進するために困難な戦いに直面しています。

拡大も重要なビジネス目標です。組織が他の地域からの顧客の獲得を検討する場合、多くの場合、独自のニーズに対応するという任務が課せられます。これだけでも大変な作業ですが、そこにコンプライアンスが加わると、すぐに解決すべき複雑な問題になります。

地域が異なれば、規制要件も異なる場合があります。

たとえば、EU 諸国の国民の個人情報を処理しようとする企業に対する GDPR や、連邦法の執行としての HIPAA などの規制に準拠することは、交渉の余地のないものになる可能性があります。ただし、これらの強制的な規制に加えて、複数の国や管轄区域にわたって適用される規制がいくつかある場合があります。

組織によっては、ベンダー選択プロセスの延長として、SOC 2 準拠や ISO 27001 認証などの他の準拠要件を設けている場合もあります。そのため、このような複雑な問題を解決して企業を説得することが非常に困難になります。

マッピング制御の共通点

幸いなことに、多くのフレームワークには、適用可能な制御変更の複数のリストを参照するのではなく、共通点があります。したがって、結局のところ、それらを正確にマッピングし、例外を追加し、認定を取得するための戦術的なアプローチを取ることになります。

要件内に収めるために展開する必要があるコントロールとポリシーの数が膨大であることを考えると、これは依然としてハードルとなる可能性があります。ただし、これらの課題は、コンプライアンス自動化ソリューションを使用すると比較的簡単に解決できます。

優れたコンプライアンス自動化ソリューションとは、組織がフレームワーク全体にわたる最新のコンプライアンスの変更や修正に遅れないようにするのに役立つソリューションです。新しいルールの導入やフレームワーク内の特定の記事の変更に関する最新情報を提供しながら、在庫管理や規制管理を積極的に作成できます。

今年は、コンプライアンス自動化のトレンドの 1 つであるコントロールマッピングが明らかになるでしょう。これにより基本的に、フレームワーク全体に適用される制御の共通性のマトリックスが作成され、組織がそれぞれの要件に個別に対処する必要なく、複数のコンプライアンス認証に備えることができるようになります。

コンプライアンスはもはやオプションではありません

コンプライアンスの本質そのものが世界規模で変化しています。組織にはもはや追いつく余裕はありません。世界貿易の増加に伴い、規制義務はますます厳格かつ複雑になっています。

その結果、CISO は現在、ゼロトラストインフラストラクチャとイニシアチブを実装しながら、コンプライアンスのさまざまな側面を自動化するためにコンプライアンスの自動化に目を向けています。これは、ガバナンスおよびコンプライアンス市場と並行して、このカテゴリー全体の成長が予測されることを直接意味します。

調査によると、市場は今後 5 年間で推定 970 億ドルに成長する見込みです。

そして短期的には、今後 12 か月間で、ソフトウェア、銀行、金融、保険業界で特に重要なコンプライアンス自動化ソリューションを導入する組織が驚くほど急増するはずです。

上記のコンプライアンス自動化トレンドは、確実に業界の将来を形作るほんの一部にすぎません。企業の業界や規模に関係なく、コンプライアンスの自動化は、管理上の要件ではなく、むしろ競争上の優位性を高める、より強力で最新の適応可能なコンプライアンスプログラムを実現するための鍵となります。

リスクに対処し、法律を遵守します。ガバナンス、リスク、コンプライアンス (GRC) について詳しくは、このガイドをご覧ください。