2022第四次工业革命中合规与商业报告的数字化转型.docx

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1、数字化转型简明报告第四次工业革命中合规与商业报告的数字化转型目录概要6引言8碎片化和差异化带来的挑战9研究概述10监管数据生态系统碎片化10i监管数据流程112数据类型113标准和支持性文件12人技术标准12区提交模式12G数据定义12监管数据革命的必要性13数据革命的目标16监管机构是否准备好迎接数据革命？17准备好了吗：监管机构17会计和合规专业人员是否准备好迎接数据革命？18准备好了吗：会计和合规专业人员18标准制定者和政策定者是否准备好迎接监管数据革命？19准备好了吗：标准制定者和政策定者20通向数据革命之路21利益相关者的大力参与和领导24行动呼吁25结论26月IJm本篇报告呼吁进行

2、数据革命！气候变化正在改变公民、消费者、投资者、监管人士及其他利益相关者所期望的企业报告方式，财务报告已经无法满足需求。如今，非财务信息已被视为评估价值形成、使利益相关者获得更广泛信息的必备要素。另外，以数字化为特征的第四次工业革命正在持续改变全球市场。这些颠覆性因素相互影响，将极大地改变适应21世纪价值范式要求的企业报告方式。非财务数据的计量方法和标准不一而足，有些方法是一致的，有些方法较为零散，还有些方法是相互矛盾的。为解决一致性问题，业内做了大量工作，如作为企业报告对话（CorporateReportingDialogue）一部分的促进一致性项目（BetterAlignmentProje

3、ct）。在国际综合报告理事会（IIRC）的支持下，财务报告的一致性工作取得重大进展。与此同时，还需辅以21世纪的技术来充分提升报告的效率、清晰度和确定性，重建公众对全球市场与市场参与者的信任，应对新兴技术和气候变化带来的挑战。例如，机器学习的发展将改变报告、监督、审计和监控系统。这会改善报告信息的可及性、清晰度、计量和质量，从而提高信息的可比性，使目前存在于孤立的报告、格式和平台中的数据得以自由流通。报告简要介绍了可为我们提供可靠、可审计、易于获取、机器可读信息的数据革命，这些信息使用开放数据标准（如XBR1.标准）自动更新。此外，还介绍了全球分类标准注册系统和开放分类标准创新平台的创建情况。

4、除文中提到的几项举措以外，还有一个可能的举措是在全球范围内创建基于技术的匹配引擎，用以匹配数据分析这一重要领域的资助者和研究人员。以上这些发展，连同渐趋一致的财务报告，将提高价值创造的计量水平，使目前难以实现的商业模式可持续性比较成为可能。这将提升非财务信息的可审计性，从而在全球范围推进综合报告的使用。此外，报告还概述了可持续发展从业人员、会计专业人员、监管人士、投资者及其他企业报告使用者可能面临的挑战和机遇。会计和合规专业人员掌握着内部和外部报告中驱动企业发展的关键数据，他们将在第四次工业革命中发挥不可估量的作用。这份重要报告基于解决方案，有助于探讨如何实现亟需的数据革命。JaneDiplo

5、ckAO（澳大利亚官）国际综合报告理事会（IIRC）治理与提名委员会主席新加坡交易所爸事公众利益监督委员会（PlOB）成员国际证监会组织（Ie）SCO）执行委员会前主席阿布扎比全球市场监管委员会主席概要每个组织都期望拥有合乎监管要求的企业合规与报告流程。世界经济论坛宣称,随着新兴技术和空前的互联互通打破了人与数字和现实世界的界限，我们正步入第四次工业革命对财会人士而言，实现数字化转型的关键在于挖掘信息技术和开放数据标准的潜力，减少企业报告和合规流程中的滞后与延时情况。数据标准（如XBR1.标准）和创新（如区块链、云计算、自然语言处理）可以提高效率，巩固新的竞争机会，尤其是确保数据的可审计性，帮

6、助企业为迎接第四次工业革命做好准备。无论在世界何地，受监管实体都面临着越来越多的区域化的监管制度变化、立法、审查和问询。未能满足监管机构报告要求的后果很严重，包括罚款、负面新闻报道、在MRIA（需立即关注事项）警告下运营，在某些情况下，企业还会被暂扣经营许可证。DIGITA1.TRANSFORMATION监管生态系统的碎片化和差异化是企业面临的一项重大挑战，往往与重大合规风险和成本相关。过去10年间，世界各地的地方监管机构都要求企业提供更多信息，并强化了备案企业的合规要求。这一转变要求监管机构采用以技术和数据驱动的方法来监控企业活动，利用机器可读数据和计算机算法来执行检查、保存记录并使流程系统

7、化。美国证券交易委员会(SEC)表示，其电子化数据收集、分析及检索系统(EDGAR)中每天访问的文件和XBR1.数据，多达85%是由机器人程序完成的。计算机信息处理等技术大大提高了受监管实体和监管机构之间传递的信息量和信息处理速度。关键数据分析速度的加快带来了巨大的规模经济和竞争优势。据国际会计师联合会(IFAC)估计，碎片化监管每年给金融行业造成的损失高达7,800亿美元2。国际数据公司(IDC)预测，到2025年，全球数据量将从33泽字节(ZB)增加到175泽字节(ZB),年增幅高达61%3oIBM最近的一项研究估计，仅2016年美国低质量数据带来的成本就达到3.1万亿美元。这些惊人的数字

8、凸显了会计和合规专业人员及相关流程转型的迫切性。若要使会计和合规工作在新时代保持相关性，我们必须将各个数据点连接起来，使关键的财务报告、非财务报告及其他新兴形式的外部报告(EER)在总体上具备准确性、可审计性、完整性、一致性和适用性。鉴于企业在应对众多法规要求方面所面临的压力，加之遭受巨额罚款的风险以及相关管理成本的不断上升，合规和报告给企业带来的成本和风险是毋庸置疑的。过去18个月，全球领先的关联报告和合规平台供应商WorkiVa开展了一项针对英国银行业的深入研究，旨在更好地了解受监管实体在风险、成本和资源管理、效率、合规、报告等方面所面临的挑战，其研究结果普遍适用于所有行业。该项研究对所有

9、主要的法定报告平台、报告形式和监管合规生态系统进行了评估。围绕不同行业和地域的实体企业在合规方面的共性和反复出现的问题，该项研究形成了诸多见解，凸显了优化端对端合规流程来提高整体综合效果的潜在机会。在此，我们要传达一个明确的信息，即具有远见的会计和合规专业人员将通过实施相应的解决方案，使单调重复的工作(如标准化且不甚复杂的数据输入)自动化；而自动化又将使这些专业人员专注于增值作业活动，如支持和发展战略业务。为法定报告和合规提供更好的数据是一项共同承诺，需要一场共同协作的数据革命。在本报告中，我们大胆断言，会计和合规专业人士掌握着内部和外部报告中驱动企业发展的关键数据，他们将在第四次工业革命中发

10、挥不可估量的作用。引言在降低合规成本方面，政府机构和监管部门面临的压力不断加大，既要为企业发展和资本配置创造经济条件，又要减少费用支出(这通常由财政部门拨款，其原则是少开支多办事)。在监管报告和法定报告中，真正重要的时刻只有两个：数据创建和数据使用。与这两个时刻相关的技术流程分别被称为监管技术(RegTech)和监控技术(SupTech)O更具体地说，监管技术是指通过技术提高监管报告和合规流程的管理水平。根据这一定义，监管数据(RegData)是指某一实体按照披露要求向监管机构提交的各个数据点。监控技术是指监管机构以技术为支撑进行监管、检查结果复核和数据分析。正如经合组织合规成本评估指南(OE

11、CDsRegulatoryComplianceCostassessmentGM痴Ce)所指出的，合规成本由监管机构和受监管实体共同承担。4监管机构承担法规发布、管理、监督和执行成本，包括：,制定和实施许可或登记制度；评估和批准申请；续期处理；实施检验或审核制度；,实施对不合规行为的处罚制度。另一方面，受监管实体承担遵守监管和信息义务的成本，该义务是指向监管机构或指定第三方提供法定信息和数据，或备有应监管审查员要求可随时检查或提交的信息。此外，许多受监管实体必须具备独特的能力，以履行满足众多监管形式和监管机构要求的义务。这种碎片化和差异化的监管生态系统是关系到现行合规和法定报告成本及风险的一个核

12、心问题0只有两个时刻直正重要!监管技术监管数据,l*c,2rv.JM,以及IIBMMBM1.里，工碎片化和差异化带来的挑战Workiva近期开展的深入研究，旨在了解受监管实体所面临的主要挑战，并对其需满足的合规、报告和监控要求有全面的认识。研究揭示了受监管实体在满足报告和披露要求时所面临的真正挑战J本报告的目的不在于详尽探讨各类碎片化和差异性问题及解决方案，而是明确关键问题，意在促进整个特定监管生态系统内的利益相关者一一监管机构、标准制定者、受监管实体、报告编制者、多边组织、会计机构等一一的对话，以便共同协作，确立最佳实践、价值提升目标以及塑造未来法定报告和合规生态系统的路径。研究概述Work

13、iva针对一个合规微系统（即英国银行业）开展了全面深入的研究。该研究涉及在英国银行业合规框架内的信息汇编、记录和评估所有主要监管数据（RegData）提交平台和报告形式，强调了英国银行在满足监管合规方面的各种因素的细微差别及各利益相关者之间的相互影响。英国银行通过14个提交平台向至少10家监管机构提交报告，信息分布在300多个表单中，按不同的提交周期和频率，使用至少7种数据格式和超过6种提交模式（见图1）o这揭示了监管和合规框架的复杂程度及其所包含的变量。基于这样的结果，就不难理解为何业界会积极转向统一和简化的合规生态系统了。在监管数据生态系统中法定报告存在的主要碎片化问题概述如下，这也是第四

14、次工业革命中会计和合规专业人员面临的主要挑战。监管数据生态系统碎片化监管数据生态系统的碎片化表现在不同的层次和变量上，包括数据格式、提交模式、某些通用元素的数据定义、业务规则、访问控制，以及针对不同报告形式和监管机构的相似报告元素的验证。我们将生态系统的碎片化划分为以下六个方面：图1：数字解读英国银行业合机框架监管机构监管数抿提交平台报告形式和披露数抿格式提交模式IO监管数据流程众所周知，一个系统的数据输出意味着另一个系统的数据输入。跨不同系统的数据输入、数据吞吐量和数据输出之间的流程和接口并不一致，通常需要人工干预，以确保按照要求的格式对一个系统的数据输出进行重新处理，然后再验证其是否可提交

15、给下一个系统（见图2）0这还进一步关联到多个输出报告，因此需确保这些报告有单一数据源。例如，通过受监管实体企业资源规划（ERP）软件收集的数据需要汇编和重新打包，以满足监管机构对提交信息的“表单”和“数据格式”要求。这些内部接口和外部接口之间能否实现无缝集成,依赖于规范的数据生成、验证和共享标准。数据类型.这是最常见的碎片化领域。ERP系统内的数据是一种类型，通常需要转换成另一种类型后再传输到另一个系统。不同的监管机构要求以各自特定的格式或数据类型提供相同的信息，而奇怪的是，某些监管机构还会要求以不同的报告形式和数据格式提供相同的信息。按要求的格式组合、分解和重新打包数据，可能会导致合规问题和无意识的信息申报错误。采用通用规范化标准创建机器可读数据，并在合规生态系统中的所有利益相关者间进行互换，将在监管数据流程一致性方面迈出很大一步。标准和支持性文件监管机构对相似的监管数据元素采用独特的标准、数据定义和业务验证规则。监管机构之间的标准缺乏一致性，给受监管实体和监管机构都带来更高的时间与资源成本。同时，还削弱了向众多监管机构所发送信息的