Осведомители, сообщающие о нарушениях или подозрительных действиях отдельных лиц внутри компании, часто попадают в заголовки новостей ввиду информирования о нелицеприятных практиках. Управление по технике безопасности и гигиене труда США (OSHA), отвечающее за защиту прав сотрудников компаний, сообщило о 29-процентном увеличении количества жалоб, которые привели к запуску целого ряда корпоративных расследований. Перед компаниями стоит задача в организации правильного процесса управления действиями в ответ на претензии осведомителей ради сохранения репутации предприятия.

Изменение природы расследований

Именно характер предъявленных обвинений определяет дальнейшие шаги по сбору информации, необходимой для удовлетворения претензий осведомителей. На сегодняшний день практически любое корпоративное расследование будет связано с изучением электронных баз данных, что приводит к запуску процесса скрупулезной проверки.

Но подобные расследования отличаются от судебных разбирательств. Вместо поиска всех соответствующих документов, имеющих отношение к факту нарушения, речь идет о поиске ключевых файлов, которые, в первую очередь, можно идентифицировать относительно предъявленных претензий. Иными словами, с их помощью можно показать отсутствие доказательств существования каких-либо фактов, подтверждающих неправомерные действия.

Использование аналитических инструментов искусственного интеллекта (AI) для систематизации информации быстро набирает обороты в практике проведения расследований, хотя не существует единого универсального решения. Комбинация используемых методов зависит от ситуации и должна учитывать следующие факторы:

1. Ускорение ответа и ориентация на наименьший информационный пул

Как и во всех расследованиях, скорость выступает ключевым компонентом при рассмотрении претензий заявителей. Задача состоит в том, чтобы быстро перейти к определению необходимости проведения более масштабного служебного расследования. По мнению Дж. Гробарта, затягивание ответа на полученный запрос может быть истолковано как знак вины компании (Статья «Getting to the Bottom of Whistleblower Complaints» для Corporate Compliance Insights, 2020).

Грамотная расстановка приоритетов, определение источников информации, от персонала до внутрисистемных баз данных, позволяет расширить расследование ситуации, а также контролировать потоки разносортной информации. Наличие выборки данных, передовых технологий поиска для идентификации важных документов из конкретного набора целевых сведений, предоставить важную информацию для руководства дальнейшими действиями.

При этом, верно составленная выборка данных полезна с позиции целенаправленных усилий по поиску соответствующей информации, что позволяет не тратить время и ресурсы на ложные выводы. По мере раскрытия соответствующих фактов, пул данных может потребовать расширения поиска, поэтому решения, основанные на стратегических, взвешенных оценках, помогают контролировать объемы сведений и делают запрос более эффективным и рентабельным. Такая тактика требует методов и опыта, выходящих за рамки обычной практики поиска по ключевым словам, и включает навыки разработки итерактивного процесса, а также индексирование поисковой платформы.

Отсутствие запрашиваемой информации также требует скрупулезного документирования всех шагов, предпринятых для поиска соответствующих доказательств, чтобы продемонстрировать регулирующим инстанциям уровень тщательности обработки запроса. С другой стороны, если найдены убедительные доказательства в поддержку претензий заявителя, может потребоваться судебно-медицинская экспертиза для подтверждения законности полученных сведений и обеспечения их достоверности. Иными словами, речь идет о получении доказательств того, что материалы не были сфабрикованы для обоснования предъявленных претензий или что уличающая информация не была удалена сотрудниками фирмы.

2. Расширенный поиск, аналитика и AI

Современные методы поиска, анализа данных, а также инструменты искусственного интеллекта помогут быстро определить ключевые документы. Многомерный характер электронных данных можно использовать для предоставления различных следственных улик в дополнение к текстовому контенту. Например:

  • Аналитические инструменты, с доступом к метаданным и поиском с учетом верхних и нижних колонтитулов, полезны для установления приоритетов данных
  • Такие методы, как настройка показателей, виртуальная дедупликация (дублирование) и анализ цепочки сообщений электронной почты, помогут сократить либо увеличить объем сведений, сузить либо расширить запрашиваемые данные
  • Аналитические инструменты в сочетании с AI широко используются для изучения моделей коммуникации, дополненных датами, временем и плотностью сообщений с целью выявления потенциально рисковых отношений
  • Искусственный интеллект в формате машинного обучения помогает группировать тождественные документы для более быстрого просмотра
  •  Точностно-ориентированные поиски нацелены на использование определенного языка, что ускоряет поиск необходимых документов.

3. Арсенал технических инструментов

Существуют различные методы, которые можно использовать для поиска критической информации, поэтому важно знать, какие из них наиболее эффективны в конкретных обстоятельствах. Рассмотрим некоторые из них:

  • Кластерный анализ. Использование кластерного анализа является весьма эффективным шагом в понимании принципов составления целевых наборов данных. Установление критериев, на основе которых группируются документы и их содержание, упрощает удаление безынтересных файлов. По аналогии, в случае обнаружения особо важных кластеров, базовые документы могут быть расставлены согласно разработанным приоритетам для их дальнейшего изучения.
  •  Непрерывное активное обучение (CAL). Многие из нас часто сталкиваются с необходимостью просмотра пакета документов, больших по объему и в режиме цейтнота. Для того, чтобы разумно оценить их содержание за ограниченное время, следует прибегнуть к инструментам непрерывного активного обучения (CAL). Такой шаг особенно актуален, когда объемы данных и адаптивный контент служат приоритетными целями. По мере просмотра и классификации документов, алгоритм CAL перераспределяет приоритеты оставшегося пакета документов, продвигая файлы, представляющие интерес, в верхние строки списка. Появление новых данных также не составляет проблемы, поскольку алгоритм найдет и классифицирует их по мере добавления в существующую модель.
  • Экспертиза человеческих ресурсов. Помимо аналитики и инструментов AI, человеческий опыт также служит ключевым фактором любого процесса расследования. Так, на основе актуальной информации о характере расследования, лингвисты могут учитывать экспертные знания о способах, посредством которых люди самовыражаются, для создания сложных поисковых запросов. Поэтому лингвисты способны обеспечить крепкую основу для более надежной аналитики.

4. Проактивный мониторинг

Лучший способ сократить количество претензий – это устранить их потенциальные причины, опираясь на методику упреждающей оценки рисков. Например, если деятельность осведомителя либо неправомерная модель поведения становятся все более распространенным явлением в отраслевом секторе компании, стоит задуматься о проведении мониторинга текущих операций с использованием приложений искусственного интеллекта, а также использовании лингвистических и аналитических инструментов, направленных на распознавание тревожных сигналов или прогнозирование сбоев в деятельности фирмы.

По аналогии с системами AI, которые используются для мониторинга и маркировки возможных нелегальных финансовых транзакций, можно обратиться к пользовательским классификаторам для проведения упреждающего мониторинга неструктурированных данных, таких как хранилища электронной почты или документов. Такие классификаторы служат для выявления корреспонденции либо иной информации, содержащей подозрительный контент, который должен проверяться внутренними аудиторами или специалистами по комплаенсу. Указанный подход выходит за рамки типичных элементарных параметров фильтрации электронной почты, которыми часто пользуются для пометки сомнительных сообщений.

Таким образом, сообщение о ненадлежащих действиях, как правило, воспринимается в качестве стимула для усовершенствования внутренних процессов компании. Но не стоит увлекаться подобной мотивацией. Несмотря на наличие передовых технологий и инструменты искусственного интеллекта, лучшим предупреждающим активом компании выступают люди, которые ориентируются на стандарты, внутреннюю политику и постоянный контроль корпоративных данных, что ограничивает свободу действий информаторов.

Источник:

https://www.corporatecomplianceinsights.com/whistleblower-complaints-ai/

Читайте также: