Transformar datos en oportunidades: Métrica del mes - Comprensión de nivel 2

Los datos de alta calidad son más que un punto de referencia: son una necesidad estratégica para la confianza, el cumplimiento y la interoperabilidad globales. En este blog, Zornitsa Manolova, Jefa de Gestión de Calidad de datos y Ciencia de datos de la GLEIF, destaca la importancia de la comprensión de datos de Nivel 2 para garantizar que los usuarios de datos sepan "quién es dueño de quién" en grupos empresariales enteros, reforzando la estabilidad financiera, el cumplimiento normativo y las prácticas de inversión responsable.

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En una economía mundial cada vez más interconectada, la capacidad de las organizaciones para confiar en los datos y utilizarlos eficazmente es la base de la innovación, el crecimiento y la competitividad.

Un ecosistema de datos de alta calidad es un motor de cambio e innovación que permite a las organizaciones identificar y aprovechar nuevas oportunidades. Al mismo tiempo, una baja calidad de los datos puede dar lugar a ineficiencias y exponer a la organización a riesgos normativos y de reputación.

La GLEIF se compromete a optimizar la calidad, fiabilidad y usabilidad de los datos del IPJ. Desde 2017, ha publicado informes mensuales específicos para demostrar de forma transparente el nivel general de calidad de los datos alcanzado en el Sistema Global del IPJ.

Para ayudar a una mayor comprensión y concienciación del sector sobre las iniciativas de calidad de datos de la GLEIF, esta nueva serie de blogs explora las métricas clave incluidas en los informes.

El blog de este mes examina la comprensión del Nivel 2, que responde a la pregunta de "¿quién es dueño de quién?"

Los datos de nivel 1 responden a la pregunta "¿quién es quién?", pero en el mundo financiero interconectado de hoy en día, la transparencia va más allá de conocer el nombre o el número de registro de una empresa: se trata de entender quién está realmente detrás de ella. Para que esto sea posible, se han introducido datos de Nivel 2 para responder a la pregunta de "¿quién es dueño de quién?".

Dentro del Sistema Global del IPJ (GLEIS), los datos de Nivel 2 captan las relaciones no sólo identificando las matrices consolidadoras contables directas y finales, sino también las sucursales internacionales y los fondos de inversión.

La sociedad matriz consolidante contable directa es la sociedad de nivel inferior que consolida una entidad en sus estados financieros. Por el contrario, la sociedad matriz de consolidación contable final es la sociedad de nivel superior que no tiene matriz.

La GLEIF realiza un seguimiento y publica estos datos de relaciones a través de informes mensuales, proporcionando transparencia en la exhaustividad de la información sobre relaciones con matrices. La métrica de Relaciones con las Matrices cuenta el número de registros de IPJ con al menos una entidad matriz válida (PUBLICADA o LAPSED), incluidas las matrices directas y últimas y las sucursales, y excluidas las excepciones de información. En octubre de 2025, 135.451 IPJ cumplían la métrica de Relaciones con la Matriz. La Información Completa de la Matriz muestra el número de registros de IPJ con un conjunto completo y verificado de datos de la matriz, lo que representa 2.892.126 IPJ - 93,13% de la población total de IPJ - para el mismo mes.

En conjunto, estas métricas ofrecen una imagen clara de la exhaustividad con la que se divulgan y mantienen las relaciones de titularidad y matrices en la GLEIS, reforzando la misión de la GLEIF de mejorar la confianza, la responsabilidad y la transparencia en el ecosistema financiero global. Esta visibilidad ayuda a los reguladores, las empresas y los analistas a evaluar los riesgos de grupos empresariales enteros en lugar de entidades individuales, reforzando la estabilidad financiera, el cumplimiento y las prácticas de inversión responsable.

Cuando una persona jurídica se autodenomina fondo de inversión, se define como un organismo de inversión colectiva que es propiedad de varios inversores y está gestionado en su nombre por un gestor de activos o, en algunos casos, por el propio fondo. En octubre de 2025, hay 150.774 entidades catalogadas como fondos de inversión en la GLEIS, y éstas se clasifican a su vez en tres tipos principales de relaciones de fondos:

• Entidad Gestora del Fondo: entidad jurídica responsable de la constitución, operaciones y gestión de riesgos del fondo.

• Estructura paraguas: entidad matriz que contiene varios subfondos, cada uno con objetivos de inversión, inversores y activos y pasivos segregados distintos.

• Estructura Master-Feeder: una configuración en la que uno o más fondos feeder invierten exclusivamente, o casi en su totalidad, en un único fondo master.

Mejora de la información de Nivel 2

Para reforzar los cimientos de la transparencia de los datos sobre los que se construye la GLEIS, la GLEIF se compromete a mejorar continuamente la calidad y la integridad de los datos de las relaciones a través de los informes de Nivel 2.

Entre las principales iniciativas recientes para reforzar los informes de Nivel 2 se incluyen la adición de rigurosos Controles de la calidad de los datos y la introducción del Indicador de Conformidad con las Políticas (PCF). Paralelamente, la GLEIF está explorando el uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar aún más la automatización y la precisión de la extracción de datos de relaciones:

• Controles de la calidad de los datos

Como parte de las Actualizaciones de la Normativa en 2025, que entraron en vigor el 13 de noviembre, la GLEIF introdujo nuevos Controles de la calidad de los datos para mejorar aún más la precisión y la coherencia de los datos de las relaciones, que se reflejarán en los próximos informes y en el panel de control de la calidad de los datos. Estos Controles están diseñados para garantizar que los vínculos notificados entre las entidades son lógicos y cumplen las normas establecidas de notificación de relaciones y los Estándares de calidad de los datos. Las comprobaciones específicas incluyen: verificar que la dirección de la sede de una sucursal coincide con la dirección legal de su sede social, y viceversa; confirmar la coincidencia de los estados de registro de las relaciones durante las transferencias; validar que las entidades no consolidan a otras cuando su forma jurídica impide tales relaciones; y garantizar que una entidad no notifica una relación de matriz cuando la forma jurídica de la matriz significa que no se espera que consolide a otras entidades.

Además, algunas comprobaciones existentes siguen respaldando la integridad de las cadenas de matrices directas declaradas al impedir las relaciones circulares y garantizar que todas las matrices directas y sus hijos convergen en la misma matriz final o en la misma excepción de declaración. De este modo, se verifica que las entidades no filiales comuniquen información completa y distinta sobre los progenitores, con excepciones gestionadas cuidadosamente para evitar conflictos con los registros de relaciones, y se confirma que las relaciones con los hijos utilizan el estado de registro correcto cuando un registro está inactivo.

• Presentación del indicador de conformidad con las políticas (PCF)

Lanzado en abril de 2024, el PCF es una herramienta sencilla que determina si cada registro de IPJ cumple las políticas del Comité de Supervisión Regulatoria (CSR). Un criterio para determinar el estado de conformidad es la presentación de informes de Nivel 2. Si la información de Nivel 2 está completa, significa que la persona jurídica ha comunicado los datos sobre sus matrices directas y últimas o ha proporcionado una de las razones aceptables para no comunicar estos datos.

Las entidades conformes demuestran un firme compromiso con la transparencia y la rendición de cuentas. Su información verificada sobre la propiedad permite una supervisión más eficaz de las transacciones y una visión más clara de las estructuras corporativas. Desde su lanzamiento, el PCF ha contribuido a mejoras cuantificables en la calidad de los datos de nivel 2, con niveles de conformidad que han pasado del 87,97 % en abril de 2024 al 89,62 % en octubre de 2025.

• Utilización de la IA para recuperar relaciones

La GLEIF también ha probado el uso de IA para automatizar la extracción de relaciones matriz-filial a partir de informes anuales no estructurados. Este enfoque aprovecha grandes modelos lingüísticos (LLM) para leer directamente los informes anuales de las empresas, generar listas estructuradas de filiales y refinarlas mediante un proceso de validación en varias fases. El proyecto piloto demuestra que la extracción mediante IA es factible y comparable a los métodos manuales, ya que identifica un número similar de entidades y a menudo capta filiales que las revisiones manuales pasan por alto. Aunque la precisión de la IA sigue mejorando, los primeros resultados indican que la combinación de enfoques automatizados y manuales podría proporcionar la cobertura más completa en un futuro próximo. Y aunque todavía se encuentra en sus primeras fases, este trabajo pone de relieve el potencial de la IA para complementar los procesos existentes de validación y análisis de datos.

Transformar los datos en oportunidades

En conjunto, estas iniciativas están desempeñando un papel integral a la hora de garantizar que los registros de IPJ sigan siendo precisos, fiables e interoperables en todas las jurisdicciones. A medida que los usuarios de datos, los reguladores y las instituciones confían cada vez más en estos conjuntos de datos de alta calidad, adquieren la capacidad de crear sistemas más inteligentes, mejorar la automatización del cumplimiento y obtener una visión más profunda de las estructuras de propiedad globales, lo que en última instancia impulsa una mayor confianza, responsabilidad e innovación en todo el ecosistema digital.

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