Le traduzioni di questo sito web in lingue diverse dall'inglese sono generate dall'IA. Non garantiamo l'accuratezza e non siamo responsabili per eventuali errori o danni derivanti dall'uso del contenuto tradotto. In caso di incongruenze o ambiguità, la versione inglese prevarrà.
Newsroom e media
Blog della GLEIF
Le traduzioni di questo sito web in lingue diverse dall'inglese sono generate dall'IA. Non garantiamo l'accuratezza e non siamo responsabili per eventuali errori o danni derivanti dall'uso del contenuto tradotto. In caso di incongruenze o ambiguità, la versione inglese prevarrà.
Trasformare i dati in opportunità: Metric in Motion – Ampliare l’interoperabilità con le mappature dei codici LEI
I dati di alta qualità sono più di un semplice punto di riferimento: rappresentano una necessità strategica per garantire fiducia, Conformità e interoperabilità a livello globale. In questo blog, Zornitsa Manolova, Responsabile della qualità dei dati e della scienza dei dati presso la GLEIF, illustra come la continua espansione della rete di mappature dei codici LEI della GLEIF stia aumentando l’interoperabilità tra gli ecosistemi di dati e ampliando l’utilità del Sistema Globale LEI.
Autore: Zornitsa Manolova
Data: 2026-08-07
Visualizzazioni:
Il valore dei dati dipende sempre più dalla facilità con cui possono essere combinati e applicati al di fuori del sistema in cui sono stati originariamente creati. Poiché le organizzazioni si affidano a informazioni provenienti da una gamma sempre più ampia di fonti, tale interoperabilità è diventata essenziale per supportare processi efficienti, decisioni informate e una collaborazione basata sulla fiducia. Ciò richiede ben più del semplice trasferimento dei dati: le informazioni devono rimanere comprensibili, comparabili e utili quando vengono condivise.
I dati relativi alle persone giuridiche rappresentano un chiaro esempio di questa sfida. La stessa organizzazione può comparire con identificatori diversi a seconda dei mercati, delle piattaforme e dei fornitori di dati, rendendo difficile determinare se record distinti si riferiscano alla stessa entità. Questa frammentazione può comportare un carico di lavoro aggiuntivo per la riconciliazione, compromettere la qualità dei dati e impedire alle organizzazioni di sviluppare una visione completa dei propri clienti, delle controparti e delle relazioni commerciali.
I risultati dell’ultimo sondaggio Pulse Poll ribadiscono l’importanza di stabilire un punto di riferimento condiviso tra gli ecosistemi di dati. Quasi il 70% degli intervistati ha identificato l’adozione di un identificatore comune come l’approccio con il maggior potenziale per migliorare l’interoperabilità. Fino a quando ciò non sarà realizzato, una mappatura affidabile alla fonte rimane l’alternativa più efficace.
Comprendere i vantaggi della mappatura dei codici LEI
La mappatura degli identificatori esistenti all’Identificativo della persona giuridica (LEI) offre un modo pratico per colmare le differenze tra i sistemi. Collegando i sistemi di identificazione consolidati a un punto di riferimento comune, le mappature dei codici LEI consentono alle organizzazioni di collegare e confrontare i record senza sostituire gli identificatori o l’infrastruttura che già utilizzano. Man mano che la loro copertura si espande, le mappature possono migliorare la risoluzione delle persone giuridiche, semplificare l’integrazione dei dati e rendere le informazioni sulle persone giuridiche più utili in una gamma più ampia di processi.
Tuttavia, il valore di una mappatura dipende dall’affidabilità del collegamento che essa crea. Attraverso il suo servizio di Certificazione della Mappatura dei codici LEI, la GLEIF valuta le metodologie, i processi e i controlli di qualità utilizzati dalle organizzazioni nel collegare i propri identificatori al LEI. Ciò garantisce una maggiore certezza che le relazioni di mappatura siano create in modo coerente e possano essere utilizzate in modo affidabile dalla più ampia comunità dei dati.
Rafforzamento ed espansione della rete di mappatura
Il valore della rete di mappatura aumenta con l’ampliarsi della sua copertura. Dalla pubblicazione del precedente blog sulla rete di mappatura nell’ottobre 2025, le mappature esistenti hanno continuato ad espandersi parallelamente all’introduzione di nuove relazioni di mappatura. Nel loro insieme, questi sviluppi svolgono un ruolo importante nell’estendere l’interoperabilità e nel rendere i dati dei codici LEI più utili in una gamma più ampia di applicazioni.
Di seguito è riportata una sintesi degli aggiornamenti chiave apportati alla rete di mappatura dei codici LEI della GLEIF dall’ottobre 2025:
SWIFT
Attualmente la GLEIF gestisce servizi certificati di mappatura dei codici LEI che collegano il codice LEI sia al Business Identifier Code (BIC) sia al Market Identifier Code (MIC), entrambi gestiti da SWIFT. Nel loro insieme, queste mappature supportano la rendicontazione normativa, l’aggregazione delle controparti, il monitoraggio dei rischi e la riconciliazione dei dati.
Il numero di relazioni BIC-LEI è aumentato dello 0,3%, passando da 39.211 a 39.338. Queste mappature collegano gli identificatori utilizzati nella messaggistica finanziaria e nei pagamenti con i dati standardizzati relativi alle persone giuridiche.
Anche la copertura delle relazioni da MIC a LEI è aumentata dell’1,5%, passando da 1.001 a 1.016, rafforzando il collegamento tra gli identificatori di mercato e delle sedi di negoziazione e le corrispondenti persone giuridiche.
Associazione delle agenzie nazionali di numerazione (ANNA)
La mappatura dei codici ISIN (International Securities Identification Number) ai LEI mostra quale persona giuridica abbia emesso ciascun titolo. Ciò offre agli utenti una visione più chiara della relazione tra gli strumenti finanziari e i loro emittenti. Ciò può migliorare la trasparenza e favorire un’analisi più coerente nei mercati dei capitali.
La copertura delle corrispondenze tra ISIN e LEI è passata da 7.441.649 corrispondenze, relative a 94.015 emittenti unici, a 9.040.992 corrispondenze relative a 98.292 emittenti. Ciò rappresenta un aumento del 21,5% delle relazioni mappate e un aumento di circa il 4,5% del numero di emittenti coperti.
S&P Global Market Intelligence
Il file delle relazioni tra S&P CIQ Company ID e LEI è cresciuto del 9,9%, passando da 3.056.323 record a 3.358.416. Collegando un identificativo aziendale proprietario ampiamente utilizzato al LEI, la mappatura dei codici LEI aiuta le organizzazioni ad allineare i propri registri interni alle informazioni sulle entità standardizzate a livello globale, supportando la conformità, la valutazione dei rischi e la rendicontazione normativa.
OpenCorporates
Il numero di record LEI collegati al database di OpenCorporates è aumentato dell’8,3%, passando da 1.529.589 a 1.656.117. Questa mappatura riunisce i dati LEI e le informazioni societarie raccolte dai registri delle imprese di numerose giurisdizioni, facilitando la verifica delle entità e il collegamento dei record tra set di dati aperti.
Qichacha (QCC)
Questa mappatura collega gli identificatori utilizzati nell’ambito dei dati societari cinesi ai codici LEI riconosciuti a livello globale, favorendo la conformità transfrontaliera, le ricerche di mercato e le analisi che coinvolgono entità con sede in Cina.
La mappatura da QCC ai codici LEI ha registrato un leggero calo dello 0,1%, passando da 1.930.040 a 1.927.624 relazioni. Tuttavia, questa lieve variazione evidenzia il valore dei file di relazione gestiti attivamente, in cui le mappature vengono continuamente riviste, aggiornate e rimosse quando non sono più valide.
Global Energy Monitor (GEM)
GLEIF e GEM hanno introdotto una mappatura certificata tra l’ID entità GEM e il LEI, aiutando gli utenti a collegare le informazioni del settore energetico ai dati standardizzati relativi alle Persone giuridiche. Ciò può favorire un’identificazione più coerente delle entità e rendere più facile la combinazione dei set di dati relativi all’energia con le informazioni provenienti da altri mercati e sistemi.
Pubblicata mensilmente come file di mappatura dei dati aperti, la mappatura collega circa 6.017 GEM Entity ID ai corrispondenti codici LEI. Anche l’ultima versione del Jupyter Notebook incorpora questa nuova mappatura, consentendo agli utenti di esplorare come i GEM Entity ID si collegano ai corrispondenti codici LEI insieme alle altre mappature disponibili.
La mappatura come fattore abilitante dell’interoperabilità
Le mappature svolgono un ruolo importante nel promuovere l’interoperabilità dei dati, creando collegamenti affidabili tra identificatori già esistenti in diversi sistemi e mercati. Ciò consente di confrontare, riconciliare e riutilizzare le informazioni sulle persone giuridiche con maggiore sicurezza. Può ridurre la duplicazione degli sforzi, migliorare la verifica delle persone giuridiche e aiutare gli utenti a combinare dati provenienti da fonti che originariamente non erano state progettate per funzionare insieme.
Man mano che i file di relazione esistenti si ampliano e nuovi partner di mappatura entrano a far parte della rete, il LEI diventa un ponte sempre più efficace tra gli ecosistemi di dati. Ogni connessione affidabile rafforza le basi per un utilizzo più trasparente, efficiente e interoperabile dei dati relativi alle persone giuridiche in tutto il mondo.
Per commentare un articolo del blog, indicate il vostro nome e cognome. Il nome e il cognome verranno visualizzati accanto al commento. Gli indirizzi e-mail non verranno pubblicati. Effettuando l’accesso o contribuendo al forum di discussione, l’utente accetta i termini della Politica in materia di blog della GLEIF. Si invita pertanto l’utente a leggere tale politica con attenzione.
Zornitsa Manolova guida il team Gestione della qualità dei dati e Scienza dei dati presso la Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Dall'aprile 2018 ha la responsabilità di promuovere e migliorare l'esistente quadro di qualità e governance dei dati introducendo approcci analitici innovativi. In precedenza, ha gestito progetti di analisi dei dati forensi in indagini finanziarie internazionali presso PwC Forensics. Zornitsa ha conseguito la laurea in scienze informatiche con specializzazione in Apprendimento automatico presso l'Università di Marburgo (Philipps-Universität Marburg).