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GLEIF-Blogbeiträge
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Daten in Chancen verwandeln: Metrik in Bewegung – Bestätigung verstehen
Hochwertige Daten sind mehr als nur ein Maßstab – sie sind eine strategische Notwendigkeit für globales Vertrauen, Compliance und Interoperabilität. In diesem Blogbeitrag untersucht Zornitsa Manolova, Leiterin des Bereichs Datenqualität und Datenwissenschaft bei der GLEIF, wie das globale LEI-System Referenzdaten von Unternehmen anhand von maßgeblichen Quellen überprüft – und warum dieser Prozess für die Aufrechterhaltung des Vertrauens in einer zunehmend von Automatisierung und KI geprägten digitalen Wirtschaft von entscheidender Bedeutung ist.
Autor: Zornitsa Manolova
Datum: 2026-03-06
Ansichten:
In einer zunehmend vernetzten Weltwirtschaft ist die Fähigkeit von Organisationen, Daten zu vertrauen und effektiv zu nutzen, die Grundlage für Innovation, Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit.
Ein hochwertiges Datenökosystem ist ein Motor für Wandel und Innovation, der es Unternehmen ermöglicht, neue Chancen zu erkennen und zu nutzen, während eine geringe Datenqualität zu Ineffizienzen und Risiken in Bezug auf Regulierung und Reputation führen kann.
Die GLEIF hat sich der Optimierung der Qualität, Zuverlässigkeit und Verwendbarkeit von LEI-Daten verschrieben. Seit 2017 veröffentlicht sie spezielle Monatsberichte, um das im Globalen LEI-System erreichte Gesamtniveau der Datenqualität transparent darzustellen.
Um das Verständnis und das Bewusstsein der Branche für die Initiativen zur Datenqualität der GLEIF zu fördern, werden in dieser neuen Blog-Reihe die wichtigsten Kennzahlen aus den Berichten vorgestellt.
Der Blogbeitrag dieses Monats beleuchtet, warum die Bestätigung so wichtig ist.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und Automatisierung in allen Branchen wächst das Volumen der verarbeiteten und generierten Daten rapide – was die Komplexität der Datenökosysteme erheblich erhöht. Gleichzeitig drohen Fehlinformationen und Desinformation, Deepfakes und „Halluzinationen“ die Ergebnisse negativ zu beeinflussen und das Vertrauen zu untergraben.
Dies wirft eine entscheidende Frage auf: Wie kann Vertrauen in KI-Ergebnisse aufgebaut und aufrechterhalten werden? In einer kürzlich durchgeführten Umfrage bat die GLEIF die globale Daten-Community, die Faktoren zu identifizieren, die das Vertrauen der Entscheidungsträger am stärksten beeinflussen. Als wichtigstes Kriterium wurde dabei die Validierung durch autoritative Daten genannt.
Das ist nicht überraschend. Da Daten wiederverwendet, weiterverbreitet und in automatisierte Systeme und Arbeitsabläufe eingebettet werden, wird das Vertrauen in ihre Herkunft und Genauigkeit von einer technischen Frage zu einer grundlegenden Governance-Anforderung. Folglich wird die Schlüsselrolle der Bestätigung bei der Sicherstellung der Zuverlässigkeit, Rückverfolgbarkeit und Transparenz von Legal Entity Identifier (LEI)-Daten noch verstärkt.
Warum die Bestätigung im Zeitalter der KI wichtiger denn je ist
Einfach ausgedrückt ist die Bestätigung der Prozess der Überprüfung der Existenz eines Rechtsträgers und seiner Referenzdaten – wie Name, Adresse, Rechtsform und Unternehmensstrukturen – anhand von autoritativen Quellen. Diese vertrauenswürdigen Quellen sind in der GLEIF-Liste autorisierter Registrierungsstellen aufgeführt. LEI-Vergabestellen validieren die von dem Rechtsträger bereitgestellten Informationen, indem sie sie mit den öffentlich zugänglichen autoritativen Daten abgleichen.
Da KI-Modelle und -Agenten auf strukturierte, vertrauenswürdige Daten angewiesen sind, um genaue Ergebnisse zu erzielen, ist diese autoritative Validierung von entscheidender Bedeutung, um die Verbreitung ungenauer oder nicht verifizierter Informationen innerhalb automatisierter Systeme zu verhindern. Durch die klare Darstellung, wie und wo Informationen validiert wurden, bietet das globale LEI-System einen eindeutigen Prüfpfad und eine nachvollziehbare Datenherkunft. Dies verringert das Risiko von Fehlinformationen, unterstützt die Zuverlässigkeit der Modelle und stärkt die Integrität digitaler Ökosysteme.
Bestätigung verstehen
Das globale LEI-System verwendet drei Stufen, um anzugeben, inwieweit Daten bestätigt wurden:
FULLY_CORROBORATED: Alle Referenzdatenelemente wurden anhand öffentlicher maßgeblicher Quellen validiert.
PARTIALLY_CORROBORATED: Mindestens ein Datenelement konnte nicht anhand einer öffentlichen, maßgeblichen Quelle validiert werden.
ENTITYSUPPLIEDONLY: Es ist keine öffentliche maßgebliche Quelle verfügbar. Die direkt von der Entität bereitgestellten Informationen wurden von der LEI-Vergabestelle überprüft, können jedoch nicht unabhängig anhand öffentlicher Daten verifiziert werden.
Um eine einheitliche und transparente Validierung zu gewährleisten, führt die GLEIF eine offizielle Liste autorisierter Registrierungsstellen, denen jeweils eine eindeutige Registrierungsstellen-ID (RA-ID) zugewiesen ist. Diese Liste umfasst Handelsregister, Finanzaufsichtsbehörden und andere anerkannte maßgebliche Quellen weltweit, auf die sich LEI-Vergabestellen bei der Validierung von Unternehmensinformationen stützen.
Die entsprechende Registrierungsstellen-ID und Validierungsstellen-ID sowie die Registrierungskennung der Organisation sind in jedem LEI-Datensatz enthalten. Dies schafft Transparenz, da jeder Datennutzer genau sehen kann, welche Quelle für die Validierung verwendet wurde.
Verfolgung der Fortschritte im globalen LEI-System
Das LEI-Datenüberwachungs-Dashboard der GLEIF bietet einen speziellen Überblick darüber, wie LEI-Datensätze in verschiedenen Rechtsräumen validiert werden. Es gibt Einblick in den Grad der angewendeten Bestätigung und schlüsselt die Validierungskennzahlen nach LEI-Vergabestelle und Land auf. Diese Transparenz ermöglicht es den Interessengruppen, Muster zu analysieren, die Datenqualität zu überwachen und die Validierungspraktiken im globalen LEI-System zu bewerten. Durch die Veröffentlichung dieser Kennzahlen stärkt die GLEIF die Rechenschaftspflicht und die kontinuierliche Verbesserung im gesamten Ökosystem.
Ende Februar 2026 waren 87,64 % der LEI-Datensätze vollständig bestätigt, was ein hohes Validierungsniveau im gesamten System belegt. Die übrigen Datensätze bestehen zu 8,5 % aus Datensätzen, die nur von Unternehmen bereitgestellt wurden, und zu 3,86 % aus teilweise bestätigten Datensätzen. Teilweise bestätigte Datensätze beziehen sich in der Regel auf bestimmte Datenelemente, die von der zuständigen lokalen Behörde nicht erfasst oder öffentlich bekannt gegeben werden. Nur von Unternehmen bereitgestellte Datensätze betreffen in der Regel Unternehmen, die nicht bei einer Behörde registriert sein müssen, oder Fälle, in denen bestimmte Informationen aufgrund von Datenschutz- oder rechtlichen Beschränkungen nicht öffentlich zugänglich gemacht werden können.
Insgesamt zeigen der hohe Prozentsatz vollständig bestätigter Datensätze und die kontinuierliche Überwachung über das LEI-Datenüberwachungs-Dashboard erhebliche Fortschritte bei der Verbesserung der Datenqualität.
Förderung des globalen Vertrauens durch Bestätigung
In einer zunehmend von Automatisierung und KI geprägten digitalen Wirtschaft sind zuverlässige und rückverfolgbare Unternehmensdaten unerlässlich. Durch die systematische Validierung von Unternehmensreferenzdaten anhand maßgeblicher Quellen und die klare Offenlegung des Validierungsgrades ist die Bestätigung ein grundlegender Mechanismus, der Transparenz und Datenintegrität im gesamten Globalen LEI-System gewährleistet. Letztendlich verwandelt dies Rohdaten in vertrauenswürdige Daten und vertrauenswürdige Daten in Chancen.
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Zornitsa Manolova leitet das Team für Datenqualitätsmanagement und Datenwissenschaft bei der Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Seit April 2018 ist sie für die Erweiterung und Verbesserung der etablierten Rahmenordnung zu Datenqualität und Daten-Governance durch Umsetzung innovativer Ansätze zur Datenanalyse zuständig. Zuvor leitete sie Projekte zur Analyse forensischer Daten im Rahmen internationaler Finanzuntersuchungen bei PwC Forensics. Sie verfügt über ein deutsches Diplom in Informatik mit Schwerpunkt auf Maschinellem Lernen von der Philipps-Universität Marburg.
