Soniya Bopache氏、SVP兼GM、Arctera
数十年にわたり、企業コンプライアンスは主にビジネスコミュニケーションの監督と、規制当局による審査のための記録保存に焦点を当ててきた。ポリシーは定められた間隔で見直され、監督プロセスは監査サイクルに合わせて調整され、システムは必要に応じて記録を検証できるよう保存するように設計されていた。
この責任は依然として不可欠だが、新たな課題が浮上している。
AI（人工知能）は企業のワークフローにますます参加し、コミュニケーションの草案作成、活動の要約、インサイトの生成、業務上の意思決定への影響を及ぼしている。その結果、コンプライアンスの範囲は、コミュニケーションの監視から、人間と並行して動作するインテリジェントシステムの統制へと拡大している。
この変化は、リーダーがガバナンスについて考える方法を再定義している。
歴史的に、コンプライアンス業務は当時の企業リスクの性質を反映していた。コミュニケーションチャネルは比較的安定していた。ビジネスプロセスは徐々に進化した。規制要件は厳格ではあったが、組織が定期的な更新と事後的なレビューを通じて合理的に対応できるペースで変化していた。しかし、これはもはや当てはまらない。
今日、企業活動は継続的であり、さまざまなプラットフォームに分散され、マシンスピードで動作するシステムによってますます影響を受けている。州、連邦、グローバルレベルでの規制要件は急速に進化しており、継続的な監督と実証可能な管理により重点が置かれている。
コンプライアンスは現在、統制すべき範囲がより広くなっている。
企業活動にはAI支援によるコミュニケーションと意思決定が含まれる
過去において、コンプライアンス業務は予測可能なコミュニケーションパターンを中心に設計されていた。電子メールが主要な媒体だった。新しいチャネルは徐々に出現し、組織はそれに応じて監督管理を拡張する十分な時間があった。
現代の企業環境は根本的に異なる。電子メールは依然として好まれるコミュニケーションチャネルだが、企業コミュニケーションは現在、コラボレーションプラットフォーム、メッセージングツール、デジタルワークフローにまたがっている。従業員は継続的に情報を生成し交換しており、多くの場合、複数のチャネル（音声、メッセージング、ビデオ、AIツールなど）を同時に使用している。
同時に、AIは企業のワークフローに直接参加し始めている。AIシステムは現在、コミュニケーションの草案を作成し、会話を要約し、活動データからインサイトを生成し、従業員が業務成果物を作成するのを支援している。
その結果、企業コミュニケーションの量と種類は増加し続けている。人々からだけでなく、彼らを支援するシステムからも増加している。コンプライアンスシステムは現在、活動が散発的ではなく継続的である環境を考慮しなければならない。
規制要件は継続的な監視を前提とするようになっている
規制当局は常に組織にビジネスコミュニケーションの保持と監督を要求してきたが、現在では監督自体が継続的に行われ、いつでも実証できることが期待されている。
組織は、事後的に記録を提出する能力だけで評価されることはもはやない。ますます、活動が発生している間に適切なガバナンスと監視メカニズムが機能していたことを実証しなければならない。
この期待は、AIシステムがコミュニケーションや業務ワークフローに影響を与えるにつれて、さらに重要になる。AIシステムがコミュニケーションの草案を作成したり、活動を要約したり、推奨事項を生成したりする場合、組織はそれらの出力が人間が生成した活動と同じガバナンス境界内に収まることを確保しなければならない。
したがって、コンプライアンスは人々だけを監督することから、企業の意思決定とコミュニケーションに影響を与えるより広範なシステムを監督することへと進化している。
この期待に応えるには、継続的な監査可能性、監督、透明性をサポートするように設計されたシステムと、ガバナンスの実装方法を再考する意欲のあるリーダーシップが必要である。
リーダーが適応する方法
このコンプライアンスの範囲拡大への適応は、戦略的な必須事項となっている。リーダーはいくつかの優先事項に焦点を当てるべきである。
1. コンプライアンスアーキテクチャを再評価する
組織が新しいコミュニケーションチャネルとテクノロジーを考慮してポリシーを更新する際、コンプライアンスシステムが継続的に動作できるかどうかも評価しなければならない。システムは、プラットフォーム全体でコミュニケーションを捕捉し、リアルタイムで監督を適用し、防御可能な記録を維持できる必要がある。
2. 事後的管理から継続的管理へシフトする
組織は活動を再構築することを超えて、プロアクティブなマインドセットを取り入れなければならない。継続的なコンプライアンスとは、監督をワークフローに組み込み、明確なエスカレーションパスを定義することで、リーダーがガバナンスが一貫して機能していることを実証できるようにすることを意味する。
3. コンプライアンス、IT、セキュリティのリーダーシップを調整する
多様なコラボレーション、メッセージング、AIベースのツールを使用することは、多くの場合、チームの所有権が多様であることを意味する。明確な調整がなければ、ガバナンスは一貫性を欠く。コンプライアンスは、展開後に重ねるのではなく、最初からこれらのシステムに組み込まれなければならない。
4. マシンスピードのコミュニケーションとAI参加に備える
組織がコミュニケーションの生成、活動の要約、意思決定支援にAIをますます依存するにつれて、統制しなければならないコンテンツの量とスピードは急速に拡大する。リーダーはAI出力に対する明確なガバナンス基準を確立し、それらの出力が他の企業記録と並行して監視、保存、監査可能であることを確保すべきである。
ガバナンスは企業システムの進化とともに進化しなければならない
コンプライアンスは、事後的な保護措置から能動的な業務能力へと移行している。企業環境がより動的になるにつれて、コンプライアンスは日常的な企業業務により緊密に統合されるようになっている。ガバナンス能力は、コミュニケーションシステムやAI支援ワークフローと並行して動作しなければならず、それらから独立して動作してはならない。
コンプライアンスに関するよくある誤解は、それがイノベーションを阻害するというものである。しかし、実際には、効果的なガバナンスは、組織が自信を持って新しいテクノロジーを採用するために必要なフレームワークを提供することで、イノベーションを可能にする。コンプライアンスシステムが企業環境と並行して継続的に動作するように設計されている場合、組織は管理されていないリスクを増やすことなく、新しいツール、ワークフロー、能力を導入するより良い立場にある。
この変化の最も重要な意味は、コンプライアンスをもはや業務機能としてのみ扱うことができないということである。それはアーキテクチャレベルで考慮されなければならない。
組織は、インフラストラクチャが外部プロセスではなく固有の能力として、継続的な監督、監査可能性、ガバナンスをサポートすることを確保しなければならない。これには、AI支援コミュニケーションへの透明性の確保、情報がどのように生成または要約されるかのトレーサビリティの維持、自動化されたシステムによって影響を受ける意思決定に対する明確な説明責任の確立が含まれる。
企業コンプライアンスの次の段階は、より多くの監視によって定義されるのではない。それは、従業員と並行して動作するインテリジェントシステムのより強力なガバナンスによって定義される。
リスクを管理する最良の立場にある組織は、コンプライアンスを業務内に組み込まれた継続的なシステムとして認識し、新しいテクノロジーが導入される際にガバナンスが議論の場に参加することを確保する組織である。
