Dénonciation : Réimaginez votre hotline de conformité

Les entreprises qui disposent de lignes d'assistance téléphonique pour la dénonciation ou la conformité doivent envisager leurs systèmes différemment. À l'adresse Speeki, nous aimons aussi voir les choses d'une manière un peu différente. Il s'agit notamment d'examiner les choses sous l'angle de l'ESG.
Bien que la définition de l'ESG soit en constante évolution, elle comprend trois grandes catégories : les risques environnementaux, les risques sociaux et les risques liés à la gouvernance. Ces trois catégories sont composées de nombreux domaines plus petits.
The Speeki ESG Risk Model outlines what we consider these smaller risk areas to be:

La plupart des plaintes ou des signalements effectués par l'intermédiaire d'un système de dénonciation peuvent être liés d'une manière ou d'une autre à l'un de ces domaines de risque.
Pourquoi lier les rapports aux domaines de risque ?
La plupart des entreprises relient les rapports reçus à des catégories. Ces catégories peuvent être liées au type de risque (comme ci-dessus), à l'emplacement du rapport ou au groupe interne qui va enquêter. La catégorisation d'un problème est utile pour en assurer le suivi et pouvoir en tirer des informations.
La plupart des entreprises utilisent également ces catégories lorsqu'elles établissent des rapports sur les problèmes reçus à l'intention de la direction ou du comité d'audit, en présentant des graphiques qui ventilent les rapports reçus par région ou par domaine de risque. Cela donne une indication de l'origine de certains problèmes et du type de problèmes qui transitent par le système. Ces informations sont parfois utilisées par les équipes de conformité ou d'enquête comme un indicateur approximatif de l'émergence d'une tendance.
Speeki considère ces tendances ou indicateurs comme des "signaux" et encourage les entreprises à intensifier leur examen de ces signaux et à utiliser réellement ces données pour analyser la santé et le développement de leurs zones à risque. Cela peut faire partie du cadre ESG de l'entreprise.
Un signal est un élément d'information qui transmet une certaine forme d'information. Un rapport fait par le biais de Speeki Messaging (ce que nous appelons notre système de dénonciation en matière de conformité ou d'ESG) est plus qu'un simple rapport sur un événement ; c'est un signal qui, lorsqu'il est combiné à d'autres signaux, peut identifier une tendance, un indicateur avancé ou peut-être une dérive d'un problème particulier par rapport à sa norme. C'est cet élément qui, selon Speeki , est largement sous-estimé dans la plupart des programmes de conformité et d'ESG. S'il est bon, sur un tableau de bord, de classer un rapport dans un domaine de risque, il est plus utile de le considérer avec d'autres signaux pour tenter de dégager une tendance ou un indicateur de quelque chose de beaucoup plus important.
Nos cinq meilleures pratiques pour utiliser votre système de reporting comme un signal
1. Catégoriser
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. Être cohérent
Si vous avez l'intention de catégoriser les rapports, il est très important d'utiliser le même modèle de catégorisation dans l'ensemble de l'entreprise et de veiller à ce que toutes vos étiquettes soient cohérentes. Sans cela, il sera très difficile de rassembler les informations et de relier les signaux de manière significative. C'est la raison pour laquelle nous avons adopté le modèle de risque ESG ( Speeki ), qui nous a permis de comprendre ce que signifie l'ESG et comment il peut nous être utile.
3. Relier d'autres signaux
Une fois que l'on dispose d'un cadre commun pour cartographier les informations, il est important de commencer à élargir la quantité d'informations. La plateforme Speeki examine de multiples signaux : l'un d'eux est le système de rapport, mais d'autres peuvent être des conversations, des déclarations, des divulgations, des examens de programmes, des analyses de lacunes, des rapports d'enquête, des entretiens de sortie et des enquêtes. Tous ces signaux, ainsi qu'une multitude d'autres, peuvent être utilisés ensemble pour tirer des conclusions, des tendances et des dérives à partir de la position "de base" identifiée.
4. Penser au-delà de l'enquête
Lorsqu'un problème est signalé, il y a souvent une vague d'activité pour enquêter et aller au fond de l'accusation ou du rapport. C'est tout à fait normal et cela doit être une priorité. Cependant, tout en travaillant sur les questions spécifiques soulevées par le rapport, il est essentiel que vous vous concentriez également sur l'élaboration d'autres signaux qui peuvent être utilisés dans une évaluation plus large de la cause profonde du problème et de la manière dont il est lié à votre programme de risque. Il n'est pas toujours possible d'établir immédiatement la cause première d'un problème particulier, mais vous pouvez utiliser les données provenant d'autres signaux et des domaines de risque adjacents pour procéder à une évaluation de la cause première. Ce sont ces données supplémentaires qui vous permettent de commencer à voir les tendances et, en fin de compte, de prendre une décision éclairée non seulement sur la cause première, mais aussi sur le meilleur plan d'action pour empêcher que le problème ne se reproduise.
5. Utiliser l'expertise et la technologie pour identifier et prévoir les problèmes futurs
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.
Votre ligne d'alerte ou de conformité est plus qu'un simple mécanisme permettant à quelqu'un de déposer une plainte ou un rapport ; c'est un regard sur la santé en constante évolution de votre entreprise.
La capacité à collecter des données par le biais de signaux dans les principaux domaines de risque est essentielle pour prévoir et gérer les risques ESG dans l'ensemble de l'entreprise.
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.