
大数据技术或将为生命科学领域反腐带来新突破
根据安永纠纷协调及审查服务(FIDS)部门2015年3月最新发布的一项针对生命医药行业的调查中发现,全球超过90%的反海外腐败案例都与第三方机构相关,但只有65%的受访公司要求第三方机构一定要遵守公司反贿赂反则,而在调查报告中显示有近50%受访者认为公司推行的反腐败相关政策在具体执行上并不理想。 自英国医药巨头葛兰素史克公司被曝受贿丑闻后,全球范围内对于医药公司反腐败的监管力度不断加大,监测手段和监测范围都有呈现新的趋势。
合规新趋势
根据安永的调查报告显示,随着全球对于反腐败打击力度的不断加强,任何美国有密切业务关联的医药公司都必须遵循《海外反腐败法》(The Foreign Corrupt Practices Act)。随着中国政府反腐的决心和执行力的不断加强,这也意味着与美国有密切业务联系的中国药企也将面临更加严格的合规制度
而在全球范围内不断增多的医药公司之间的整合行为也可能成为贪污腐败案滋生的源头。根据安永的调查报告显示,在2014年间,生物医药公司间的合并收购交易总额超过2000亿美金,是过去十几年间的年平均交易额的2倍之多。因此这将要求公司内部实行更为广泛及严格的审查监督体制,以便能够更首要的风险因素是。
反腐监测融入科技新力量
值得一提的是,根据安永的调查报告显示,目前企业除了通过合规与法务部通常联手内部审计部门,参与反腐政策和培训和深入核查会计账目等传统方式外,大数据概念将融入未来的监测技术。安永指出,法证数据分析(Forensic Data Analytics)往往配备高度专业化的技术人才,具备科学技术和多年的法证经验,帮助监管部门和商业机构作出及时而明智的决定。通过比较每一笔交易、理解交易行为、将6w因素(谁,什么,地点,时间,原因,方法)应用到交易审查中,监管者将能更好地鉴别可疑行为,察觉内控、政策和业务程序中存在的漏洞。通过大数据的监测和分析,则能帮助企业更加主动的对相关信息进行监控,有效及时地识别潜在的风险,降低可能会造成的财务损失。
除了传统的监测范围包括:用餐娱乐,学术报告会,拜访计划和教育津贴及赞助等领域外,未来大数据监测主要会更加集中在对社交媒体,邮件,智能手机推送的推广信息领域的监测,当然对出版物以及科学医疗联络活动等传统领域的监测也不会放松
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23