내부고발: 컴플라이언스 핫라인을 재구상하라
내부고발 또는 컴플라이언스 핫라인을 운영하는 기업들은 시스템을 다르게 접근해야 합니다. 스피키에서도 우리는 사물을 조금 다르게 바라보는 것을 선호합니다. 여기에는 ESG 관점에서 사물을 바라보는 것도 포함됩니다.
ESG의 정의는 끊임없이 변화하고 있지만, 크게 세 가지 범주를 포함합니다: 환경 위험, 사회적 위험, 지배구조 위험입니다. 이 세 범주는 여러 세부 영역으로 구성됩니다.
Speeki ESG 리스크 모델은 우리가 이러한 소규모 위험 영역을 어떻게 정의하는지 설명합니다:
내부고발 시스템을 통해 제기된 대부분의 불만이나 신고는 어떻게든 이러한 위험 영역 중 하나와 연관될 수 있습니다.
보고서를 위험 영역에 연결하는 이유는 무엇인가요?
대부분의 기업은 접수된 보고서를 카테고리에 연결합니다. 이러한 카테고리는 위험 유형(위와 같은)과 관련될 수 있으며, 보고서의 위치에 기반하거나, 해당 문제를 조사할 내부 부서와 연결될 수도 있습니다. 문제를 분류하는 것은 문제 추적 및 정보 추출에 유용합니다.
대부분의 기업들은 경영진이나 감사위원회에 접수된 문제를 보고할 때도 이러한 분류 체계를 활용하며, 지역별 또는 위험 영역별로 접수된 보고서를 세분화한 그래프를 제시합니다. 이를 통해 특정 문제가 발생하는 지역과 시스템으로 유입되는 문제 유형을 파악할 수 있습니다. 이러한 정보는 때로 컴플라이언스 또는 조사팀이 특정 추세가 나타나고 있을 가능성을 암시하는 대략적인 지표로 활용되기도 합니다.
스피키는 이러한 동향이나 지표를 '신호'로 간주하며, 기업들이 이러한 신호에 대한 검토를 강화하고 해당 데이터를 활용해 위험 영역의 건전성과 발전 상태를 분석할 것을 권장합니다. 이는 기업의 자체 ESG 프레임워크의 일부를 구성할 수 있습니다.
신호란 어떤 형태의 정보를 전달하는 정보 조각입니다. Speeki Messaging(당사가 규정 준수 또는 ESG '내부 고발' 시스템이라 부르는 것)을 통해 작성된 보고서는 단순한 사건 보고를 넘어선 것입니다. 이는 다른 신호들과 결합될 때 특정 문제의 추세, 선행 지표 또는 정상 범위를 벗어난 편차를 식별할 수 있는 신호입니다. 스피키는 대부분의 컴플라이언스 및 ESG 프로그램에서 바로 이 요소가 현저히 소홀히 다루어진다고 믿습니다. 보고서를 위험 영역별로 분류해 대시보드에 표시하는 것은 보기 좋지만, 다른 신호들과 함께 고려하여 더 큰 무언가의 추세나 지표를 도출하려는 시도가 훨씬 더 가치 있습니다.
보고 시스템을 신호로 활용하기 위한 5가지 모범 사례
1. 분류하다
보고서를 프레임워크 전반에 걸쳐 존재하는 위험 영역 중 하나로 분류하는 것이 필수적입니다. Speeki ESG 위험 모델은 보고서를 분류할 수 있는 19개의 핵심 영역을 제공합니다. 이러한 분류는 여러 신호에 걸쳐 사안을 연결하여 보다 종합적인 모델을 확인할 수 있게 합니다.
2. 일관성을 유지하십시오
보고서를 분류할 계획이라면, 회사 전체에 동일한 분류 모델을 적용하고 모든 태그가 일관되도록 하는 것이 매우 중요합니다. 이를 지키지 않으면 정보를 통합하고 의미 있는 방식으로 신호를 연결하는 것이 매우 어려워질 것입니다. 바로 이 때문에 우리는 Speeki ESG 리스크 모델을 채택했습니다. 이는 ESG가 무엇을 의미하며 우리에게 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 우리의 '기준점'이었습니다.
3. 다른 신호 연결
정보 매핑을 위한 공통 프레임워크를 구축한 후에는 정보의 양을 확장하는 것이 중요합니다. 스피키 플랫폼은 여러 신호를 분석합니다: 보고 시스템이 하나의 신호이지만, 대화, 선언, 공개 자료, 프로그램 검토, 격차 분석, 조사 보고서, 퇴직 인터뷰 및 설문조사 등이 다른 신호가 될 수 있습니다. 이러한 모든 신호와 기타 수많은 신호를 함께 활용하여 식별된 '기준' 위치로부터 추론, 추세 및 변화를 도출할 수 있습니다.
4. 조사 그 너머를 생각하라
문제가 보고되면, 해당 주장이나 보고의 진상을 조사하고 규명하기 위한 분주한 활동이 종종 벌어집니다. 이는 당연한 일이며 주요 초점이 되어야 합니다. 그러나 보고에서 제기된 구체적인 문제를 해결해 나가는 과정에서, 문제의 근본 원인과 위험 관리 프로그램과의 연관성을 포괄적으로 평가하는 데 활용할 수 있는 다른 신호들을 구축하는 데도 확고히 집중하는 것이 필수적입니다. 특정 문제의 근본 원인을 즉시 규명하는 것이 항상 가능한 것은 아니지만, 다른 신호와 인접 위험 영역의 데이터를 활용하여 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다. 바로 이러한 추가 데이터를 통해 추세를 파악하기 시작하고, 궁극적으로 근본 원인뿐만 아니라 해당 문제가 재발하지 않도록 하는 최선의 조치에 대한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
5. 전문성과 기술을 활용하여 미래의 문제를 식별하고 예측한다
스피키 플랫폼과 같은 기술이 신호로부터 모든 데이터를 흡수하여 기적처럼 정확하게 다음 문제를 예측할 수 있다면 정말 좋을 것입니다. 이는 분명히 스피키가 나아가고 있는 방향이지만, 적어도 향후 몇 년 내에 그런 기술이 완전히 가동될 것이라고 가정하는 것은 비현실적입니다. 완벽한 예측 모델을 구축하지 못하는 것은 기술적 문제라기보다(대부분의 예측 기술은 이미 존재합니다) 문제를 정확히 예측하기 위해 필요한 데이터 양의 문제에 가깝습니다. 그동안의 과제는 다양한 위험 영역에 걸쳐 다수의 신호를 활성화하고, 해당 데이터를 위험 모델(우리의 경우 Speeki ESG 위험 모델)에 따라 정확히 분류하여 데이터를 올바르게 확보하는 것입니다. 신호가 정보를 생성하기 시작하면, 위험 및 ESG 분야의 전문가들의 지식과 기술을 활용하여 데이터를 분석하고 결론을 도출함으로써 시간적 공백을 인간의 경험으로 메울 수 있습니다.
귀사의 내부고발 또는 규정 준수 핫라인은 단순히 누군가가 불만이나 신고를 제기하는 수단을 넘어, 끊임없이 변화하는 회사의 건강 상태를 들여다보는 창입니다.
핵심 위험 영역 전반에 걸친 신호를 통해 데이터를 수집하는 능력은 기업 전체의 ESG 위험을 예측하고 관리하는 데 핵심적입니다.
Speeki 플랫폼을 활용하여 강력한 ESG 관행을 구축하면, 개별 사안에 대한 내부고발자 보고서를 증가하는 위험 추세를 가리키는 신호로 전환할 수 있습니다. 이를 통해 기업과 이해관계자의 이익을 위해 이러한 위험을 예측하고 관리할 수 있습니다.