3 minuty czytania
Krajobraz regulacyjny się zmienia. Nie jest już tylko statycznym dokumentem opisującym, czym jest zgodność. Dziś, przy stale rosnącym zapotrzebowaniu na organy regulacyjne, ogromne ilości danych muszą być gromadzone i analizowane w celu zapewnienia zgodności. Stwarza to unikalny problem: efektywne zarządzanie tymi „dużymi danymi” przy jednoczesnym utrzymaniu solidnego zarządzania dokumentacją regulacyjną.
Zalew Big Data:
Toniesz w informacjach regulacyjnych? Średnio, według niedawnego raportu IBM, organizacje regulacyjne kontrolują ponad 10 terabajtów danych regulacyjnych, w szczególności
- Zapisy transakcji – szacowany roczny wzrost o 30% według IDC: Wolumen danych transakcyjnych stale rośnie z powodu takich czynników, jak ulepszone transakcje online i Internet Rzeczy (IoT).
- Dane klientów (szacuje się, że do 2025 roku osiągną około 180 zettabajtów globalnie, według Seagate): W miarę jak firmy gromadzą coraz więcej danych klientów w celach personalizacji i marketingowych, wzrasta również obciążenie prawne związane z zapewnieniem ochrony tych danych. Machine Learning Mastery informuje, że dane operacyjne rosną w tempie 2,5 tryliona bajtów dziennie. Zatem dane operacyjne obejmują wszystko, od dzienników produkcji po aktywność serwerów. Objętość danych operacyjnych gwałtownie rośnie wraz ze znacznie bardziej złożonymi operacjami, a także wzrostem poziomu automatyzacji procesów.
- Według Gartnera, do 2025 roku dane z czujników osiągną 1,7 Mb/sekundę na osobę. Liczba połączonych urządzeń w domach, biurach i fabrykach generuje prawdziwe tsunami danych z czujników, które organy regulacyjne będą niemal wymagać od organizacji monitorowania i analizowania pod kątem zgodności. Tradycyjne systemy DMS będą miały trudności z tą powodzią danych, ponieważ zostały zaprojektowane do pracy głównie ze statycznymi dokumentami. Wyszukiwanie konkretnych punktów danych lub identyfikowanie trendów w różnych przepisach staje się herkulesowym zadaniem, utrudniając skuteczne działania w zakresie zgodności.
Znalezienie równowagi
Dzięki skutecznym strategiom RDM w erze big data, na szczęście, z pomocą innowacyjnych technologii i najlepszych praktyk, to wyzwanie można pokonać. Niektóre z potencjalnych strategii przedstawiono poniżej:
- Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML): AI i ML mogą być doskonałymi sprzymierzeńcami w zarządzaniu dużymi zbiorami danych dla RDM. Wykorzystanie tych technologii umożliwia:
- Automatyzacja ekstrakcji i klasyfikacji danych z wielu źródeł w celu zapewnienia wydajności i skuteczności w tworzeniu i utrzymywaniu dokumentów.
- Analizuj obszerne zbiory danych, aby identyfikować potencjalne ryzyka regulacyjne i obszary do poprawy: PWC informuje, że firmy, które zastosowały sztuczną inteligencję (AI) w obszarze zgodności, odnotowały 30% spadek naruszeń regulacyjnych.
- Dostarczanie analiz predykcyjnych, które przewidują nadchodzące zmiany regulacyjne oraz potrzeby w zakresie danych do ich wsparcia.
- Integracja jest kluczowa: aby umożliwić współpracę istniejącego systemu DMS z platformami analitycznymi big data. Toruje to drogę do płynnego przepływu informacji, umożliwiając:
- Przeprowadź dogłębną analizę danych regulacyjnych bezpośrednio w swoich dokumentach.
- Generuj raporty i wizualizacje, które przekształcają skomplikowane wnioski z danych w wykonalne strategie zgodności regulacyjnej.
- Zarządzanie Danymi dla Wiarygodnych Informacji: Dobrej jakości dane stanowią podstawę świadomych decyzji opartych na danych regulacyjnych. Wdrożenie ram zarządzania danymi gwarantuje:
- Dokładność danych i spójność między różnymi źródłami.
- Jasna odpowiedzialność za własność i zarządzanie danymi.
- Jasno określone procesy dostępu do danych i bezpieczeństwa są fundamentalne w obecnym świecie opartym na danych.
Przyszłość RDM
Wykorzystanie Big Data dla lepszej zgodności z przepisami. Postrzegaj napływ dużych zbiorów danych (Big Data) nie jako obciążenie, lecz jako szansę na zgodność z przepisami, gdy są one wykorzystywane z innowacyjnymi technologiami i solidnymi praktykami zarządzania danymi. W ten sposób organizacje mogą:
- Usprawnij procesy RDM: Automatyzacja przepływów pracy i analiza zadań przez sztuczną inteligencję (AI) pozwoli zaoszczędzić wiele czasu i zasobów. Organizacje wykorzystujące AI do zarządzania dokumentami odnotowują 40% redukcję czasu poświęcanego na przetwarzanie.
- Uzyskaj głębsze informacje na temat zgodności: Analizuj dane, aby identyfikować potencjalne ryzyka, zanim staną się problemami, co pozwala na proaktywne strategie łagodzenia ryzyka.
- Wykazać solidne zarządzanie danymi: Udowodnić zaangażowanie w zgodność regulacyjną poprzez odpowiednio zdefiniowane ramy zarządzania danymi.
Łącząc tradycyjne zarządzanie dokumentami z analizą dużych zbiorów danych, podejście RDM staje się kompleksowe i daje organizacji pewność działania w zmieniającym się środowisku regulacyjnym. Jeśli szukasz rozwiązania RDMS, które oferuje End-to-End zarządzanie dokumentami i monitorowanie oparte na GenAI, rozważ zapoznanie się z oprogramowaniem Freyr rDMS. Zostało ono zaprojektowane w celu usprawnienia procesów zarządzania dokumentacją regulacyjną, zapewniając jednocześnie zgodność na każdym etapie. Organizacja oparta na danych, taka jak Freyr Digital, może osiągnąć przyszłość nie tylko zgodności, ale i proaktywnego zarządzania ryzykiem. Skontaktuj się z nami już dziś!
