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1、Commercial in Confidence E-BOOK 重拾对合规数据的信任 7步检查法：时刻与监管加速保持同步Commercial in Confidence 目录 简介.3 第一步:数据来源.5 第二步:数据质量.8 第三步:数据表现.11 第四步:数据治理.13 第五步:可操作的洞察.15 第六步:易用性.17 第七步:数据维护.19 关键问题.22 结论.23 Commercial in Confidence 简介 信任，但要核实，并始终如此。关于数据的一件趣事：你永远不可能拥有太多的数据尤其是涉及到有关监管合规的问题时。这就引发了一些关键问题。这些数据应该从什么渠道获得？这些

2、数据的准确性如何？最新数据情况如何？如何获取？安全性如何？如何治理？在面临全球和本土监管部门不断推出或更新的大量复杂的政府和行业的法规法律、行政命令和行业标准时，上述的每个问题都非常重要。无论这些合规事件是否对声誉、法律或者财务存在影响，它实际上都归结为一个关键问题:“你能信任这些数据吗？”3 Commercial in Confidence 在识别潜在风险和主动出击方面，如何强调获得可靠的、最新的、有用的数据的重要性都不为过。通常情况下，这是一场与时间的赛跑：随着法规数量的不断增加，你需要具备同步加快尽职调查的能力；你还需要具备随时识别任何可能出现的合规问题和合规洞察的能力；以及轻松地按需完

3、成任务的能力。无论监管的义务是什么，这都是管理的一个程序。要做到这一点，最好的方法是获得基础数据，这些数据将为你在客户准入、物流管理、交易监控、质量标准维护等方面的决策提供信息。这本电子书探讨了你应该考虑的七个关键问题，以帮助你信任你的合规数据，这也是一份实用的检查清单，用于跟上监管加速的步伐。4 Commercial in Confidence 1 数据来源 来源越多，就越有用 5 Commercial in Confidence 是的，数据永远不嫌多，但也有可能百密一疏。这就是为什么说寻找数据以降低合规风险是一个持续的过程。总是有新的数据来源可以获得和利用，这些来源的数据组成了许多不同的主

4、体。无论被调查的公司是大是小，是公有制，还是私有制，关键是要确保数据提供商使用了一切可能的数据收集方式。这其中有很多传统的来源，如财务文件、税务登记处和新闻出版物，也包括更多的创新来源，如众包、社交媒体网络和商业网站，使用机器学习或人工智能等。无论是本土，还是全球，来源越多越好。但不仅限于可用的来源，有用的数据同样重要。数据要以易于理解的方式呈现出商业洞察力，以便采取果断的措施。例如，要查看一家成长型企业的合规记录，就有必要查看它的付款表现、UCC文件和财产记录。如果是一家成熟型企业，则需要查看的是财务报表、公司关系、并购以及受益所有权的记录。6 Commercial in Confidenc

5、e 潜在的数据来源 财务文件和报表国家税务登记处线上线下出版物社交媒体及商业网站全球网络合作伙伴客户提供和访谈客户调查破产记录付款信息众包驻地调查员公共信息登记处商业协会Commercial in Confidence 2 数据质量 来源多样，真相只有一个8 Commercial in Confidence 无论数据来自何处，如果它不准确、不全面，就没有用处，特别是当你从多个来源获取数据时。问题是，大多数公司的数据是孤立的。而正在产生的数据数量、种类和速度，以及产生这些数据的技术的激增，使其进一步复杂化。为了确保高质量，这些不同的数据源需要整合为一个单一的真相来源，即共同的数据基础，以便可以从

6、中持续地识别出特定的商业洞察。通过访问单个数据云，可以打破所有的数据孤岛，获得所需信息的清晰和统一的视图即可操作的数据会使你的决策更加明智。9 Commercial in Confidence 数据质量的八个维度 准确性 覆盖率 完整性 真实性 符合性 及时性 一致性 唯一性Commercial in Confidence 3 数据表现 业务随时都可发生，关键决策的制定也应如此 11 Commercial in Confidence 获得正确的洞察力最终取决于正在分析和整合的数据量。数据分析越先进，洞察就越深刻，决策就能越快。但是，先进的数据分析只有在增强数据性能的情况下才能真正发生。如何增强

7、数据性能？如，优化数据索引，可以极大地提高检索正确数据的能力；建立高效的数据查询指南也能提高数据的检索能力；而确保数据按数据类型进行优化，也有助于避免任何潜在的性能问题。Regaining Trust in Your Compliance Data|12 12 Commercial in Confidence 4 数据治理 夯实基础，洞察力将随之而来 13 Commercial in Confidence 有效的数据治理始于坚实的基础，这些基础就是在全球范围内直接收集的经过整理的数据。从多渠道来源收集的数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，包括公开数据、自有数据和商业活动信号。在数据治理中唯

8、一不变的就是变化。为了具有实用性，必须不断地补充数据来丰富其创建的商业智能。数据可以来自任何来源：例如，贸易和第三方合作伙伴。监控企业所有的活动和信号洞察，以衡量一家企业的活跃程度。与此同时，所有数据源都必须通过一套严格的数据治理和质量控制标准来管理数据必须遵守定义好的容差和标准。这些制衡措施有助于确保所有数据始终处于严格的监管和控制之中。14 Commercial in Confidence 5 可操作的洞察 越智能，洞察力越强 15 Commercial in Confidence 当以数据驱动为决策时，其潜在的商业价值也越大。对数据的 评估应基于它是否能在真实的洞察力基础上做出明智的决策

9、。例如，能够获取深度的供应商情报，以实现合乎道德和负责任的 采购，或规避反海外腐败法(FCPA)的贿赂制裁，或遵守反洗钱法规，这些能力都是非常宝贵的。为实现这一目标，就需要寻找一个数据提供商，它不仅可以 提供所有可能数据源的统一视图，而且可以提供先进的分析，以帮助作出更多的战略决策。最终的结果应该是增加数据的可视性同时降低风险。这将使 与供应商或客户相关的决策更明智、更具战略性；减少潜在 的业务中断风险所以业绩得到改善；使品牌资产与整体品牌 声誉得到保护和提高。牌声誉。16 Regaining Trust in Your Compliance Data|1Commercial in Confi

10、dence 6 易用性 数据普及化！马上！Commercial in Confidence 数据本体（对一个主体的各种类别、属性和关系的正式命名和定义）越先进，从数据本身获得洞察就越容易。创建本体的目的是为了限制复杂性，使主体信息更易于参考、理解并与其他主体关联。这将意味着数据不再是孤立的，而是保存在一个单一的数据环境中，如数据云或数据湖，构成先进分析的基础。这也增加了数据对组织的价值，使其在非技术用户中得到广泛使用。其结果将是一个更加统一的标准的具全球性和一致性的数据视图，为整个组织提供更深入的商业智能洞察。18Commercial in Confidence 7 数据维护 持续不断的评估、

11、监控与控制。19 Commercial in Confidence 健全的数据维护是一个涉及到数据政策、标准和指南的持续过程。这些政策、标准和指南共同提供对数据应该如何执行的理解。数据政策有助于保护企业价值观、资产和情报，并作为相关标准和指南的基础。数据标准是一套符合数据政策的实践和基准。而数据指南则是由政策和标准衍生出来的提示、技巧和最佳实践的集合。有了这些政策、标准和指南，就有可能达到数据质量的八个维度（已在第2节列出）：从准确性和完整性，到一致性和覆盖率，再到及时性和唯一性。20 Commercial in Confidence 持续评估与监控 倾听与监控 倾听并获取客户反馈；开发客户活

12、动和使用情况的整体视图 规划与确定优先程度 识别需改进的数据质量；设定标准和容差 评估与报告 评估所交付的改进措施对客户的影响；根据客户的反馈建立客户衡量标准 行动与转变 根据需要执行并调整优化计划；进行战略投资以支持关键举措 Commercial in Confidence 数据的来源有哪些？关键问题 作为一名合规专业人士，你应该问自己哪些问题?有一件事是肯定的：总会有新的法规出台，或是对现有法规进行修改。无论哪种情况，都需要保持警觉，而这种警觉只能通过你可以信任的准确、及时的数据来实现。以下是你在为你的组织制定合规数据战略时要注意的几个关键问题:你是否能从你所访问的数据中获得尽可能多的洞察

13、？你的数据是否容易理解？Commercial in Confidence 结论 最后，关于合规和数据的一些想法 真实性、简单性、实用性 你的合规数据是否可以信任，有三个主要因素需要探讨。真实性。保持数据的真实性是首要考虑的因素。没有它，将一事无成。由于数据来源从来不止一个，因此维护数据的真实性是一个监控数据准确性、数据速度和数据全面性的持续过程。简单性。让数据对终端用户来说易于使用是下一个考虑因素。这并不容易实现，因为它需要协调一致的数据治理、管理和操作。我们的目标是让最终用户-尤其是那些非技术人员，能够自己探索数据，以获得可操作的洞察。实用性。与这些可操作的洞察直接相关的是最后一个，也可以说

14、是最重要的考虑因素，那就是实用性。你所访问和理解的数据是否有用，完全取决 于它是否能够提供真正的观点和洞察以便更好地 解决合规问题，最好在风险发生之前就能规避。这就是被动与主动的区别。23 Commercial in Confidence 邓白氏可以帮助您克服日益增长的合规复杂性，并在加速尽职调查的同时将风险降至最低。凭借全球拥有海量数据的商业数据库和人工智能驱动平台，我们能提供丰富的洞察，帮助客户做出更快、更智能、更主动的决策。Commercial in Confidence 关于我们邓白氏（Dun&Bradstreet）是全球数据和分析驱动的决策赋能机构。自1841年以来，我们致力于构建全

15、球信任网络，协助客户将未知转化为信心、将风险转化为机遇、将潜力转化为增长。邓白氏于1981年进入中国，我们将数据、技术和专业能力结合起来，赋能客户业务决策，在商业信用与供应链、合规与反欺诈、销售与营销、普惠金融等多个应用场景中，帮助客户提高营收、降低成本、管控风险和实现数字化转型。同时，我们通过邓白氏注册服务帮助中国企业进行商业信息的验证、展示及全球同步，增强贸易互信，加速交易达成。【声明】本报告版权属于上海邓白氏商业信息咨询有限公司（“邓白氏信息咨询”）所有，仅为订购本报告的邓白氏信息咨询客户内部使用。未经邓白氏信息咨询事先书面同意，任何人不得以任何形式复制、摘录、对外提供或转售本报告的全部或部分内容。本报告仅可为合法的商业目的而使用，不得用作任何非法目的。本报告的使用不能违反任何中华人民共和国法律法规的要求，不得用于任何可能损害中华人民共和国国家安全、公共利益或者公民、组织合法权益的目的。本报告不得被用于个人、家人或家庭目的的信用或保险，或用于就业。由于信息来源的局限性以及部分信息非邓白氏信息咨询所能控制和验证等原因，邓白氏信息咨询无法保证本报告所提供信息的准确性、完整性和即时性。本报告仅供客户参考，邓白氏信息咨询并不承担客户的任何商业风险，也不承担由于其非控因素和疏忽而引起的任何损失和损害。