الترجمات غير الإنجليزية على هذا الموقع الإلكتروني مدعومة بالذكاء الاصطناعي. نحن لا نضمن الدقة ولسنا مسؤولين عن أي أخطاء أو أضرار ناتجة عن استخدام المحتوى المترجم. في حالة وجود أي تضارب أو غموض، النسخة الإنجليزية تسود.
غرفة الأخبار والإعلام
مدوّنة GLEIF
الترجمات غير الإنجليزية على هذا الموقع الإلكتروني مدعومة بالذكاء الاصطناعي. نحن لا نضمن الدقة ولسنا مسؤولين عن أي أخطاء أو أضرار ناتجة عن استخدام المحتوى المترجم. في حالة وجود أي تضارب أو غموض، النسخة الإنجليزية تسود.
الاتجاهات الاستراتيجية في جودة البيانات: مقياس في الحركة - نهج مدعوم بالذكاء الاصطناعي لجودة البيانات
البيانات عالية الجودة هي أكثر من مجرد معيار - إنها ضرورة استراتيجية للثقة العالمية والالتزام وقابلية التشغيل البيني. في هذه المدونة، تستكشف زورنيتسا مانولوفا، رئيسة إدارة جودة البيانات وعلوم البيانات في GLEIF، كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تعزيز عمليات التحقق من جودة البيانات لبناء اقتصاد عالمي أكثر شفافية.
المؤلف: زورنيتسا مانولوفا
التاريخ: 06-02-2026
مشاهَدات:
في ظل اقتصاد عالمي متزايد الترابط، فإن قدرة المؤسسات على الثقة في البيانات واستخدامها بفعالية هي أساس الابتكار والنمو والقدرة التنافسية.
إن نظام البيانات عالي الجودة هو محرك للتغيير والابتكار الذي يمكّن المؤسسات من تحديد الفرص الجديدة واغتنامها، في حين أن انخفاض جودة البيانات يمكن أن يؤدي إلى عدم الكفاءة والتعرض للمخاطر التنظيمية والمخاطر المتعلقة بالسمعة.
تلتزم GLEIF بتحسين جودة البيانات والموثوقية وسهولة استخدام بيانات معرّفات الكيانات القانونية. ومنذ عام 2017، نشرت تقارير شهرية لإظهار جودة البيانات الإجمالية التي تم تحقيقها في نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي بشفافية.
وللمساعدة على فهم القطاع على نطاق أوسع والتوعية بمبادرات جودة البيانات التي أطلقتها GLEIF، تستكشف سلسلة المدونات الجديدة هذه المقاييس الرئيسية المضمنة في التقارير.
تسلط مدونة هذا الشهر الضوء على كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي في تعزيز عمليات التحقق من جودة البيانات.
يتطلب ضمان وجود بيانات موثوقة لمعرّفات الكيانات القانونية على نطاق عالمي تفسيرًا متسقًا للمتطلبات التنظيمية ومتطلبات السياسة. ومع تطور هذه المتطلبات وازدياد تعقيدها، يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز قدرات GLEIF لدعم ضمان الجودة القابل للتطوير مع ضمان الحفاظ على الشفافية والحوكمة.
من متطلبات السياسة إلى التحقق من جودة البيانات
تحدد لجنة الرقابة التنظيمية العالمية قواعد العمل والسياسات التي تحكم نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي. ثم يتم بعد ذلك وصف هذه المتطلبات وترجمتها إلى مواصفات فنية من خلال قواعد الانتقال والتحقق من الصحة. وهي تحدد معًا منطق الأعمال والعمليات الخاصة بإصدار بيانات معرّفات الكيانات القانونية وتحديثها وإدارتها ونشرها وفق نسَق ملف البيانات المشترك (CDF).
تقوم GLEIF بتفعيل هذه السياسات من خلال تحويلها إلى مواصفات فنية مفصلة وتنفيذها من خلال عمليات التحقق من جودة البيانات، مما يضمن انعكاس الهدف التنظيمي بشكل متسق في بيانات معرّفات الكيانات القانونية المنشورة عبر النظام.
بناء الاتساق من خلال وضع قواعد جودة البيانات
ومن الأمور المحورية في هذا التنفيذ عملية إعداد قواعد جودة البيانات الخاصة ب GLEIF، وهي نهج منظم ومنهجي يحدد كيفية تحديد كل عملية التحقق من جودة البيانات وتفسيرها وتطبيقها عبر نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي.
ومن خلال إضفاء الطابع الرسمي الواضح على المنطق الكامن وراء كل عملية فحص، تضمن العملية إجراء تقييمات متسقة وقابلة للتكرار. ويتيح ذلك إجراء تقييمات شفافة وقابلة للتطوير لجودة البيانات عبر ملايين سجلات معرّفات الكيانات القانونية ويساعد على ضمان التطبيق المتسق لنفس القواعد عبر الولايات القضائية وجهات الإصدار ودورات التحديث.
إلا أنه مع تطور نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي ونموه، يزداد عدد القواعد وعمليات التحقق المقابلة لها. ويوجد الآن أكثر من 200 عملية تحقق من جودة البيانات، وهذا النطاق المتزايد يفرض تعقيدات إضافية وتحديات جديدة.
يساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة هذه الاعتبارات الناشئة. ويساعد دعم تحليل القواعد المعقدة والمترابطة في تحديد التداخلات أو الثغرات بين عمليات التحقق من جودة البيانات وتبسيط عملية إنشاء منطق جودة البيانات وصيانته. ونتيجة لذلك، يصبح الإطار العام لجودة البيانات أكثر كفاءة وقابلية للتكيف والتوسع - مع الحفاظ على ارتكازه على عمليات الحوكمة الراسخة.
لتوضيح كيفية عمل ذلك عملياً، يقدم القسم التالي نظرة تقنية متعمقة حول كيفية دعم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للتحويل المنظم لنص السياسة إلى قواعد قابلة للقراءة الآلية والتحقق من جودة البيانات التشغيلية.
تعمّق عميق: ترجمة نص السياسة إلى قواعد مقروءة آليًا
تستخدم GLEIF نماذج السياسات الضخمة (LLMs) لدعم تحديد القواعد الجديدة والمساعدة في اكتشاف التناقضات المحتملة مع عمليات التحقق من جودة البيانات الحالية، مما يتيح عملية مراجعة شاملة - بدءًا من الوثائق التنظيمية والسياسات وحتى تنفيذها.
ويتبع هذا النهج سير عمل واضح ومنظم يضمن انعكاس أهداف السياسة بشكل متسق في عمليات التحقق التشغيلية عبر نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي. ويمكن تلخيص سير العمل في المراحل التالية:
المعالجة المسبقة: تبدأ العملية بتحليل منهجي لوثائق السياسات والمعايير لتحديد القواعد والمتطلبات ذات الصلة. ويساعد الذكاء الاصطناعي على إبراز المفاهيم والشروط الرئيسية الواردة في هذه النصوص، مما يضمن تسجيل التوقعات التنظيمية المهمة بدقة وشمولية. في هذه المرحلة الأولية، يتم استيعاب الوثيقة المصدر لاستخراج القواعد ذات الصلة بشكل موثوق. ويشمل ذلك:
تقسيم المستند إلى أجزاء مدركة للسياق
تحديد أسماء الكيانات والمصطلحات
تصفية الأجزاء المدركة للسياق عن طريق البحث عن أسماء الكيانات الرئيسية
استخراج القواعد النصية غير المهيكلة.
مثال: الفرع الدولي هو منشأة غير مدمجة لكيان قانوني يقع في ولاية قضائية مختلفة عن مكتبه الرئيسي.
حل الكيانات مع تخطيط الأنطولوجيا: تتم بعد ذلك مواءمة المتطلبات الموضحة في الوثائق الرسمية مع نموذج لغة قواعد GLEIF، مما يخلق فهمًا مشتركًا لكيفية تفسير الكيانات والسمات والعلاقات. تُعد هذه الخطوة ضرورية لتحقيق الاتساق، وضمان تطبيق نفس المفاهيم بشكل موحد، حتى عند وصفها بشكل مختلف عبر المستندات المصدر. وتحقيقًا لهذه الغاية، يتم تطبيع المصطلحات المستخرجة وتعيينها إلى أنطولوجيا إعداد قواعد GLEIF.
مثال:
"الفرع الدولي هو منشأة غير مدمجة للكيان القانوني" يتم تعيينه إلى:
- *lei:فئة الكيان في ['فرع']
- *rr:نوع العلاقة في [_'ISINTERNATIONALBRANCH_OF']_
"تقع في ولاية قضائية مختلفة عن مكتبها الرئيسي" يتم تعيينها إلى:
- *lei:LegalAddress/lei:LegalAddress/lei:Country لا يساوي $$$EQUAL $ENDNODERECORD lei:_LegalJurisdiction_$COUNTRY_PART
إنشاء الفحص والتحقق من الصحة: أخيرًا، يتم التوفيق بين القواعد المشتقة مع عمليات التحقق من جودة البيانات الحالية، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد أماكن وجود عمليات التحقق بالفعل، وأين تتداخل، وأين قد تنشأ تناقضات أو ثغرات. يساعد هذا النهج في إدارة التعقيد عبر أكثر من 200 عملية تحقق، حيث يتضمن التنفيذ عادةً المواصفات والتطوير والمراجعة والاختبار والإصدار. وهذا يدعم التطور المنضبط والشفاف لمجموعة القواعد ويعزز التماسك العام لإطار عمل جودة البيانات وقابليته للتطوير والموثوقية.
كيف يعزز الذكاء الاصطناعي التحقق من جودة البيانات من أجل اقتصاد عالمي أكثر شفافية
من خلال الجمع بين الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية، تعمل GLEIF على تعزيز كفاءة وموثوقية إطار عمل جودة البيانات الخاص بها. يضمن النهج القائم على الأنطولوجيا الاتساق والدقة، في حين أن العمليات الأساسية مصممة لتوسيع نطاقها مع استمرار نمو أحجام البيانات وتعقيدها. وفي الوقت نفسه، يدعم الذكاء الاصطناعي التحسين المستمر من خلال تسليط الضوء على أوجه الغموض في لغة القواعد وإبراز الفرص المتاحة لتحسين المنهجيات. وتعزز هذه القدرات معًا نهجًا مرنًا وشفافًا وجاهزًا للمستقبل لجودة البيانات عبر نظام معرّفات الكيانات القانونية العالمي.
فإذا رغبتم في التعليق على منشور في المدوّنة، يُرجى زيارة خاصيّة المدوّنة على موقع GLEIF الإلكتروني باللغة الإنجليزية لنشر تعليقكم. ويُرجى تعريف أنفسكم بذكر الاسم الأول واسم العائلة. سوف يظهر اسمكم بجانب تعليقكم. لن تُنشر عناوين البريد الإلكتروني. يرجى الملاحظة بأنه من خلال الدخول إلى منتدى المناقشة أو المساهمة فيه فأنتم توافقون على الالتزام بشروط سياسة التدوين لدى GLEIF، ولذا يرجى قراءتها جيدًا.
تترأس زورنيتسا مانولوفا قسم إدارة جودة البيانات وفريق علوم البيانات في Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). منذ أبريل 2018، تتولى مسؤولية تعزيز وتحسين إطار عمل جودة البيانات ومراقبة البيانات الراسخ من خلال تقديم مناهج تحليل بيانات مبتكرة. في السابق، كانت زورنيتسا تتولى إدارة مشروعات تحليل بيانات الطب الشرعي في التحقيقات المالية الدولية في PwC Forensics. وتحمل دبلومة ألمانية في علوم الكمبيوتر مع التركيز على التعلم الآلي من جامعة فيليبس في ماربورغ.
