Whistleblowing: Gestalten Sie neu Ihre Compliance-Hotline

Unternehmen, die über Whistleblowing- oder Compliance-Hotlines verfügen, müssen ihre Systeme anders konzipieren. Auf Speeki sehen wir die Dinge auch gerne etwas anders. Dazu gehört auch, dass wir die Dinge durch eine ESG-Linse betrachten.

Auch wenn sich die Definition von ESG ständig ändert, umfasst sie drei große Kategorien: Umweltrisiken, soziale Risiken und Governance-Risiken. Diese drei Kategorien bestehen aus vielen kleineren Bereichen.

The Speeki ESG Risk Model outlines what we consider these smaller risk areas to be:

Die meisten Beschwerden oder Meldungen, die über ein Whistleblowing-System eingehen, lassen sich irgendwie auf einen dieser Risikobereiche zurückführen.

Warum Berichte mit Risikobereichen verknüpfen?

Die meisten Unternehmen verknüpfen eingegangene Meldungen mit Kategorien. Diese Kategorien können sich auf die Art des Risikos beziehen (wie oben), auf den Ort der Meldung oder vielleicht auf die interne Gruppe, die die Meldung untersuchen soll. Die Kategorisierung des Problems ist hilfreich, um den Überblick zu behalten und Informationen daraus zu gewinnen.

Die meisten Unternehmen verwenden diese Kategorien auch bei der Berichterstattung über eingegangene Probleme für die Geschäftsleitung oder den Prüfungsausschuss, indem sie die eingegangenen Meldungen nach Regionen oder Risikobereichen grafisch aufschlüsseln. Dies gibt einen Hinweis darauf, woher bestimmte Probleme kommen und welche Art von Problemen das System durchläuft. Diese Informationen werden manchmal von Compliance- oder Untersuchungsteams als loser Indikator für einen sich abzeichnenden Trend verwendet.

Speeki betrachtet diese Trends oder Indikatoren als "Signale" und ermutigt die Unternehmen, ihre Überprüfung dieser Signale zu verstärken und diese Daten wirklich zu nutzen, um den Zustand und die Entwicklung ihrer Risikobereiche zu analysieren. Dies kann Teil des eigenen ESG-Rahmens eines Unternehmens sein.

Ein Signal ist eine Information, die eine Form von Information vermittelt. Eine Meldung über Speeki Messaging (wie wir unser Compliance- oder ESG-"Whistleblowing"-System nennen) ist mehr als nur ein Bericht über ein Ereignis; es ist ein Signal, das in Kombination mit anderen Signalen einen Trend, einen Frühindikator oder vielleicht eine Abweichung eines bestimmten Themas von der Norm erkennen kann. Genau dieses Element wird nach Ansicht von Speeki in den meisten Compliance- und ESG-Programmen deutlich zu wenig berücksichtigt. Während es auf einem Dashboard gut aussieht, einen Bericht einem Risikobereich zuzuordnen, ist es wertvoller, wenn es mit anderen Signalen betrachtet wird, um zu versuchen, einen Trend oder einen Indikator für etwas viel Größeres zu erkennen.

Unsere fünf besten Praktiken, um Ihr Berichtssystem als Signal zu nutzen

1. Kategorisieren Sie

It is essential to categorise the reports into one of the risk areas that you have across your framework. The Speeki ESG Risk Model provides a set of 19 key areas that reports can be categorised to. This classification will link matters across multiple signals and allow you to view a more holistic model.

2. Beständig sein

Wenn Sie Berichte kategorisieren wollen, ist es sehr wichtig, dass Sie im gesamten Unternehmen dasselbe Kategorisierungsmodell verwenden und sicherstellen, dass alle Ihre Tags konsistent sind. Andernfalls wird es sehr schwierig sein, Informationen zusammenzuführen und Signale sinnvoll zu verknüpfen. Aus diesem Grund haben wir das Speeki ESG-Risikomodell übernommen - es war unser "Pfahl im Boden" dafür, was ESG bedeutet und wie es für uns funktionieren kann.

3. Verknüpfung anderer Signale

Sobald Sie einen gemeinsamen Rahmen für die Erfassung von Informationen haben, ist es wichtig, die Menge der Informationen zu erweitern. Die Plattform Speeki berücksichtigt mehrere Signale: eines davon ist das Meldesystem, andere können Gespräche, Erklärungen, Offenlegungen, Programmüberprüfungen, Lückenanalysen, Untersuchungsberichte, Ausstiegsgespräche und Umfragen sein. Alle diese Signale und eine Vielzahl anderer können zusammen verwendet werden, um Rückschlüsse auf Trends und Abweichungen von der ermittelten "Basis"-Position zu ziehen.

4. Denken Sie über die Untersuchung hinaus

Wenn ein Problem gemeldet wird, gibt es oft einen Ansturm von Aktivitäten, um den Vorwurf oder die Meldung zu untersuchen und auf den Grund zu gehen. Das ist durchaus zu erwarten und sollte ein Hauptaugenmerk sein. Bei der Aufarbeitung der spezifischen Probleme, die durch den Bericht aufgeworfen wurden, ist es jedoch wichtig, dass Sie sich auch darauf konzentrieren, andere Signale zu sammeln, die für eine umfassendere Bewertung der Ursache des Problems und dessen Zusammenhang mit Ihrem Risikoprogramm genutzt werden können. Es ist nicht immer möglich, die Ursache für ein bestimmtes Problem sofort festzustellen, aber Sie können die Daten aus anderen Signalen und angrenzenden Risikobereichen nutzen, um eine Ursachenanalyse durchzuführen. Diese zusätzlichen Daten ermöglichen es Ihnen, Trends zu erkennen und letztendlich eine fundierte Entscheidung nicht nur über die Ursache, sondern auch über die beste Vorgehensweise zu treffen, um ein erneutes Auftreten des Problems zu verhindern.

5. Nutzung von Fachwissen und Technologie zur Ermittlung und Vorhersage künftiger Probleme

It would be great if a piece of technology like the Speeki Platform could just absorb all the data from the signals and miraculously and accurately predict the next issue. That is certainly the direction that Speeki is heading in, but it is unreasonable to assume that something like that will be fully operational within the next few years at least. The inability to have a perfect prediction model is more an issue with the amount of data needed to predict issues accurately than a technology issue (most of the technology is already around to do that prediction). In the meantime, it comes down to getting the data right through having lots of signals activated across multiple risk areas and having that data accurately categorised according to your risk model (in our case the Speeki ESG Risk Model). Once you have the signals producing information, you can start to fill the time gap with human experience, leveraging the knowledge and skills of experts in risk and ESG to look at the data and start to draw conclusions.

Ihre Whistleblowing- oder Compliance-Hotline ist mehr als nur ein Mechanismus, über den jemand eine Beschwerde oder einen Bericht einreichen kann; sie ist ein Einblick in den sich ständig verändernden Gesundheitszustand Ihres Unternehmens.

Die Fähigkeit, Daten über Signale in den wichtigsten Risikobereichen zu sammeln, ist der Schlüssel zur Vorhersage und zum Management von ESG-Risiken in Ihrem gesamten Unternehmen.

Drawing on the Speeki Platform to build strong ESG practices can transform a whistleblower report on a discrete issue into a signal that points towards a trend of increased risk, allowing you to predict and manage these risks for the benefit of your company and its stakeholders.