Los paneles de control ayudan a permitir a los usuarios ver a todos los terceros y sus niveles de riesgo. Otro beneficio de la herramienta de preselección es que Teva ahora tiene una base de datos examinada de proveedores y clientes. Este enfoque basado en datos y análisis ha ayudado a Teva a acortar el tiempo necesario para incorporar a terceros, impulsar la coherencia en todos los lugares donde hace negocios y reducir el costo de la diligencia debida de terceros.
Los líderes de cumplimiento de Teva esperan que su enfoque basado en datos y análisis para reducir el riesgo sea cada vez más proactivo, al tiempo que proporciona información valiosa que ayuda en la planificación empresarial y la toma de decisiones. Teva está explorando el uso de tecnologías avanzadas de IA para mejorar la preselección de terceros. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar en revisiones, investigaciones, aprobaciones y denegaciones para crear un modelo predictivo que identifique los indicadores de riesgo para posibles nuevas relaciones.
Aunque estas tecnologías avanzadas están todavía en sus primeras etapas, podrían eventualmente sugerir nuevas innovaciones para evaluar a terceros. Además, este sistema puede adaptarse fácilmente a otros programas de cumplimiento, como la detección de medicamentos falsificados o el cumplimiento de las normas de privacidad.
"Nos inclinamos hacia el cumplimiento en lugar de mirar por el espejo retrovisor", dice Queisser.
El objetivo principal de la función de cumplimiento de Teva es proporcionar a los propietarios de negocios las herramientas, los recursos, las políticas y la capacitación adecuados para ayudarlos a tomar mejores decisiones. Este nuevo enfoque no solo gestiona el riesgo de manera más eficiente, sino que también posiciona la función de cumplimiento como una fuerza impulsora para el cambio dentro de la empresa y como un modelo para toda la industria.
Este caso de estudio fue publicado por primera vez por MIT Sloan Management Review Connections.