1977 年《海外反腐敗法》(FCPA) 是一項美國聯邦法，該法因其中的兩項主要條款而聞名，一項條款涉及《證券交易法》下的會計透明度要求，另一項條款涉及對外國官員的賄賂。FCPA 條款適用于在外國司法管轄區開展業務的任何個人或美國實體，由美國證券交易委員會 (SEC) 和美國司法部 (DOJ) 共同執行。

由于監管和執行都十分嚴格，違反 FCPA 的公司可能因違規而面臨巨額罰款、大量調查時間，以及聲譽和品牌損失。因此，在制定合規計劃領先做法時，公司應建立適當的監督和審計機制以及持續的評估機制，以便確保計劃的長期有效性。

對于負責監控和審計（例如內部審計、合規性等）的團隊，數據分析的使用對于提高合規計劃的有效性非常重要。您可以使用分析技術來識別風險因素，在此基礎上設計各種平臺來標記異常現象、評定交易風險級別并發送主動通知；您的合規計劃可以專注于腐敗圖謀的早期檢測和預防。

反腐敗計劃的分析考慮因素

1) 識別腐敗風險因素。

公司應在其風險評估過程中評估公司或行業特有的腐敗風險。在識別風險并確定其優先級后，公司接下來應該考慮可能的腐敗圖謀和情景，并了解是否已存在可以防止或檢測此類腐敗圖謀的緩解控制措施。

此項工作的成果應該是一系列具體的計劃領域，由于這些領域有潛在風險，必須對其進行詳細的測試或進一步的分析。要主動填補計劃中的缺陷，首先必須坦然面對這些缺陷。

2) 設計能夠識別腐敗征兆的分析方法。

可以利用數據分析來識別風險交易，然后對其進行更多測試。通過了解可能存在的潛在腐敗圖謀，公司可以設計分析方法，找出有別于相同人群中其他交易的趨勢和異常現象，在此基礎上確定風險較高的交易有哪些特征。

我們在此通過一個渠道或合作伙伴銷售示例進行說明。在此示例中，某件產品以很低的折扣價賣給某個經銷商，該經銷商隨后使用該筆銷售的巨大差價向最終客戶行賄。在這種情況下，如果審查合作伙伴銷售交易中的折扣異常值，就可能發現此筆交易的腐敗風險較高，應該進行調查。交易規模、區域、典型員工或合作伙伴折扣模式等風險因素可能會揭示腐敗征兆。

公司可以使用分析來根據這些不同的風險因素，快速識別異常值和非典型折扣模式。請參閱下面的“銷售折扣散點圖”儀表板，它讓您可以快速輕松地查看異常值和非典型模式。如果以這種方式設計分析方法，公司就能夠將審查重點進一步集中到腐敗印象指數 (CPI) 得分較低的地理轄區，其中這些轄區的腐敗和賄賂問題更為普遍。

• 銷售折扣散點圖儀表板：使用 Tableau，公司可以輕松呈現、篩選和分析銷售數據。在下面的示例中，交易折扣百分比繪制在 y 軸上，交易完成日期繪制在 x 軸上。每個圓圈代表一筆單獨的交易，圓圈大小代表交易規模。儀表板中使用了以下篩選器，每個篩選器都可以更新，以便隔離風險交易。
• 交易完成日期：審核期是什么時候？
• 交易完成月份：在特定月份完成的交易是否總是比其他月份完成的交易風險更高？
• 折扣百分比：什么樣的折扣級別需要額外的審查？
• 區域和次級區域：高風險交易是在哪里完成的？
• 從交易創建到交易完成的天數：如果大量交易被快速創建和完成，是否通過適當的渠道進行了審批？

3) 評定交易的風險等級并進行測試。

開發分析方法之后，公司應在數據集中識別出異常或不符合預期模式或其他標準的交易。考慮為這些交易分配風險等級并執行額外的測試程序。對于上述銷售交易示例，額外的詳細測試可以包括對相關銷售文檔進行檢查，詢問銷售或合作伙伴代表等。

4) 使用分析來針對高風險交易提供主動通知。

與您的合規團隊共享您獲得的信息，以確定如何為大規模持續監控部署分析。如何在今后防止腐敗？如何在銷售周期中更早地檢測到腐敗？

使用 Tableau，您可以設置數據驅動型通知。例如，假設您希望在出現以下情況時通知合規團隊：管道合作伙伴主導的交易在 CPI 得分較低的國家/地區完成，且折扣百分比超過 50％。通過建立該閾值并為其設置通知，您可以自動向負責監控這些交易的團隊發送通知，使他們能夠根據數據采取行動。

數據分析是反腐敗計劃中一個功能強大的組成部分。分析可以檢測腐敗征兆并防止腐敗圖謀，幫助您避免潛在的罰款、調查以及無法估量的聲譽損害。將這四種分析考慮因素應用于您的合規計劃有助于實時監控和審核交易，從而有效且顯著地改進反腐敗工作。

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