الحلول مزايا معرّف الكيان القانوني

الذكاء الاصطناعي ومعرّفات الكيانات القانونية

يجعل الاقتصاد الرقمي والمعولم التحقق من الهوية من قِبل الشركات والسلطات أكثر أهمية ولكن القيام بذلك بدقة يفرض تحديًا كبيرًا. تعد شفافية كل الجهات الفاعلة شرطًا أساسيًا لأي استثمار مستدام أو إعداد تقارير مؤهلة أو تحليل. وتبدأ الشفافية باكتشاف الكيانات المشاركة في المعاملات. واليوم، يتم تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي للإجابة على السؤال الأساسي "مع من أتعامل؟". وهذا يهدر موارد الحوسبة ويضيف فقط إلى الخطأ المرتبط بالأهداف النهائية؛ مثل تحليل المخاطر. وتطوير المعاملات الرقمية والنظُم البيئية لاستخدام معرّفات الكيانات القانونية ومعرّفات الكيانات القانونية الافتراضية بهدف التعرّف على المؤسسات والمصادقة عليها يساعد على تعزيز الثقة في النظُم البيئية الرقمية وتتيح استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي بصورة قيّمة لتحديد الأنماط المشبوهة وتقييم المخاطر.

ويعد تحديد الشكل القانوني للكيان وفهمه أمرًا بالغ الأهمية في العديد من العمليات المالية والتجارية. ويمكن للشكل والهيكل القانونيين للشركات أن يوضحا كيفية إجراء المعاملات بفعالية ويكونا بمثابة مؤشر للمخاطر. إن النطاق الواسع للأشكال القانونية للكيانات داخل الولايات القضائية المختلفة وبينها صعَّب على المنظمات تصنيف هذه المعلومات وتنظيمها بشكل فعال. وتصبح هذه المهمة أكثر صعوبة بسبب التشابه في الأنواع والتمثيل النصي لهذه الأشكال القانونية عبر الولايات القضائية. ومن ثم، فإن أتمتة عملية تحديد الشكل القانوني للكيان يمكن أن يؤدي إلى تقليل المخاطر، وخلق الشفافية، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال تمكين إمكانات المعالجة المباشرة.

يوفر مستودع معرّفات الكيانات القانونية بيانات كيانات قانونية عالية الجودة وموحدة ومفتوحة المصدر. وهذه متطلبات أساسية لأي مشروع تحليل بيانات جيد أو أي نموذج ذكاء اصطناعي. ويتم تأمين عملة مستودع معرّفات الكيانات القانونية بتحديثها ثلاث مرات يوميًا. إن الاعتماد على المعايير العالمية لا يضمن الاتساق فحسب. إنه يزيد من جودة البيانات ويقدم مجموعة بيانات مصنفة جاهزة للاستخدام لتطوير نماذج التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي.

فهم اسم الكيان القانوني (LENU)

تعاونت GLEIF مع Sociovestix Labs لإنشاء أداة تعلم آلي تتعرف على الشكل القانوني المحدد للكيان وتقوم بأتمتة تعيين رمز الشكل القانوني للكيان المقابل له. تستند "قائمة رموز الأشكال القانونية للكيانات" إلى معيار ISO رقم 20275 "الخدمات المالية – الأشكال القانونية للكيانات" وتقوم بتعيين رمز أبجدي ورقمي فريد مكون من أربعة أحرف لكل شكل كيان قانوني. الشكل القانوني للكيان هو مكون مهم للغاية عند التحقق من الهوية التنظيمية وفحصها. لكن التنوع الكبير في الأشكال القانونية للكيانات الموجودة داخل الولايات القضائية وبينها صعَّب على المؤسسات الكبيرة الحصول على الأشكال القانونية في صورة بيانات منظمة. إن الأداة، التي تم تدريبها على قاعدة بيانات معرّف الكيان القانوني الخاصة بمؤسسة GLEIF وتضم أكثر من مليوني سجل، تتيح للبنوك وشركات الاستثمار والشركات والحكومات والمؤسسات الكبيرة الأخرى تحليل بياناتها الرئيسية بأثر رجعي، واستخراج الشكل القانوني من النص غير المنسق للاسم القانوني وتطبيق رمز شكل كيان قانوني بصورة موحدة لكل نوع كيان، وفقًا لمعيار ISO 20275.

توفر الأداة، المعروفة باسم "فهم اسم الكيان القانوني (LENU)"، مجموعة من الفوائد لكل من المؤسسة والسوق العالمية الأوسع. وتشمل هذه الموضوعات:

  • أتمتة توحيد البيانات غير المنظمة (الشكل القانوني للكيان كجزء من اسم المنظمة)، وتعزيز جودة البيانات بشكل أكبر.
  • التغلب على مشاكل تصنيف بيانات الشكل القانوني الناجمة، على سبيل المثال، عن اختلافات اللغة وعدم اتساق الاختصارات وتعزيز المزيد من الرؤية والشفافية في السوق العالمية.
  • تقديم الشكل القانوني للكيان بتنسيق يمكن قراءته آليًا، والذي يمكن استخدامه بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي وفي العمليات والتطبيقات التجارية الرقمية الأخرى.
  • تجاوز المخاطر والقيود المرتبطة بالتعامل اليدوي مع البيانات، بما في ذلك الوقت وعدم الكفاءة والخطأ البشري والتكاليف الإدارية المرتفعة.

ومن خلال إنشاء مجموعات بيانات أكثر تناسقًا مع تصنيف محسّن للكيانات القانونية، تعمل الأداة على تعزيز رؤية وشفافية أكبر في السوق العالمية. وهي تعمل مع معرّفات الكيانات القانونية لإنشاء مجموعة بيانات متسقة عالميًا.

أداة LENU هي مكتبة Python مفتوحة المصدر يمكن الوصول إليها على Git Hub. وتستخدم أداة LENU بيانات معرّفات الكيانات القانونية لإنشاء نماذج خاصة بولاية قضائية معينة وتتيح للمستخدم الحصول على اقتراح شكل قانوني لأي اسم قانوني محدد. وقامت GLEIF بتأسيس حلقة جودة بيانات حيث تتم مقارنة الشكل القانوني الذي تقترحه الأداة برمز الشكل القانوني للكيان في بيانات معرّفات الكيانات القانونية الحالية. وفي حال وجود تناقضات واضحة بين نتائج النموذج وبيانات معرّفات الكيانات القانونية الحالية، تُنشئ GLEIF خدمة الاعتراض على البيانات التي يتم إرسالها إلى جهات إصدار معرّفات الكيانات القانونية لإجراء التحقق الدقيق من سجلات البيانات وتحديثها، حيثما دعت الحاجة. يتم بعد ذلك استخدام البيانات المحدثة لإنشاء الإصدار التالي من النماذج من خلال مصدر بيانات محسن، ما يعزز أداء النموذج في النهاية.

وتستخدم LENU بنية نماذج المحولات ونماذج BERT الأساسية لمعالجة اللغات والولايات القضائية المختلفة. والنماذج متاحة أيضًا وجاهزة للاستخدام على Hugging Face، حيث سيجد المستخدم نماذج خاصة بالولاية القضائية مصممة لاكتشاف النماذج القانونية.

قامت GLEIF وجامعة سانت غالن وSociovestix Labs بتلخيص النتائج التي توصلوا إليها في ورقة بحثية علمية بعنوان "تصنيف الشكل القانوني للكيانات القائم على المحولات". تسلط الدراسة الضوء على الإمكانات الكبيرة للنماذج القائمة على المحولات في تعزيز توحيد البيانات وتكامل البيانات. يضيف تقديم النموذج القانوني للكيان عبر عناصر البيانات الموحدة مزيدًا من الثقة إلى مهام ربط الكيان، ما يتيح أزواج خرائط قوية عبر مجموعات بيانات متعددة، حيث يمكن أن يكون لكل كيان نموذج قانوني واحد فقط.

نحن نرى أن الاعتماد الأوسع لمعيار رمز الشكل القانوني للكيان سيعزز الشفافية بشكل كبير مع تحسين مهام تكامل البيانات في مختلف المجالات. ومن خلال جعل مكتبتنا مفتوحة المصدر متاحة للجمهور مجانًا، نريد تسهيل اعتماد رموز الأشكال القانونية للكيانات من قِبَل الكيانات في جميع أنحاء العالم. ونحن ندعو جميع أصحاب المصلحة لاستخدامه في تصنيف الشكل القانوني للكيان.