¿Por qué desperdiciar su tecnología TPRM en datos de proveedores de mala calidad?

La mayoría de los programas TPRM optimizan los flujos de trabajo, pero pasan por alto la calidad y estructura de los datos de los que dependen esos flujos. Como resultado, incluso los procesos bien diseñados tienen dificultades para ofrecer información fiable. 

La realidad: una mala calidad de los datos de entrada conduce a conclusiones poco fiables 

Gran parte de los datos utilizados hoy en día en TPRM son:

• Secundarios o autodeclarados sin validación

• Extraído o inferido a partir de fuentes externas

• Fragmentados entre múltiples sistemas

• Aislados en distintos equipos o áreas de la organización

Esto da lugar a una base de datos fragmentada y desarticulada.

El resultado es:

• Equipos que trabajan con registros duplicados y perfiles de proveedores en conflicto

• Lagunas en la visibilidad de su base de proveedores

• Soluciones manuales para completar la información que falta

• Resultados en los que no se puede confiar plenamente

Por muy avanzadas que sean sus herramientas, los datos de entrada deficientes limitan lo que pueden ofrecer. 

Por qué esto frena a TPRM

Cuando los datos están fragmentados, aislados entre equipos y no se validan en su origen: 

• La visibilidad del riesgo es incompleta

• La priorización se vuelve poco fiable

• El reporting carece de confianza 

• La automatización no logra los beneficios esperados 

Los conjuntos de datos aislados y desconectados generan fricciones a lo largo del ciclo de vida del proveedor, desde su onboarding hasta la monitorización continua. 

Por eso muchos programas de transformación tienen dificultades para avanzar. 

Qué necesita cambiar

El cambio no consiste en añadir más herramientas.

Se trata de mejorar cómo se recogen y gestionan los datos de los proveedores.

Eso significa:

• Datos primarios recogidos directamente de proveedores, no inferidos ni extraídos

• Validados en origen por personas

• Conectados entre sistemas para eliminar los silos de datos

• Estandarizado entre organizaciones y equipos

• Mantenidos como un único conjunto de datos fiables

Cuando los datos son precisos, completos y consistentes, las herramientas existentes comienzan a funcionar como se espera. Los flujos de trabajo se vuelven más efectivos. La información estratégica se vuelve más fiable. Las decisiones se vuelven más claras. 

Algunas instituciones financieras están empezando a abordar esto cambiando la forma en que se recopilan, conectan y comparten los datos de los proveedores. 

¿Qué es FSQS?

FSQS es un modelo comunitario de evaluación de proveedores diseñado para mejorar la forma en que se recopilan, validan y comparten los datos de los proveedores. 

Las instituciones financieras colaboran para definir un conjunto único y completo de preguntas alineado con TPRM, ciberseguridad, resiliencia operativa y requisitos regulatorios. 

Los proveedores envían su información una vez. Hellios valida, mantiene y supervisa esos datos, que luego se comparten entre las instituciones participantes. 

Esto crea un conjunto de datos coherente y reutilizable que reduce la duplicación y conecta los datos de los proveedores entre equipos, sistemas y en toda la industria.

Tres formas en que FSQS mejora su base de datos 

1. Un estándar para los datos de proveedores entre equipos y sistemas
Un único conjunto de preguntas elimina los silos y la variación entre equipos e instituciones, creando un conjunto de datos consistente que puede utilizarse en las funciones de compras, riesgos y ciberseguridad.

2. Datos que no tiene que corregir internamente
 La información es validada por personas y mantenida por Hellios, reduciendo el esfuerzo manual, eliminando duplicaciones y mejorando la confianza en los datos.

3. Datos que van más allá del onboarding
Un conjunto de datos mantenido y estructurado apoya la monitorización continua, no solo evaluaciones puntuales, lo que permite una supervisión más coherente a lo largo del tiempo.

Cómo se ve esto en la práctica 

En resumen  

Los programas avanzados de TPRM no fracasan por las herramientas. 
 
Fracasan porque los datos que hay detrás de ellos están fragmentados, están aislados y no son intuitivos. 
 
Si se solucionan los problemas con los datos, todo lo que se construye a partir de ellos mejora.