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Trasformare i dati in opportunità: Metric in Motion – Comprendere la corroborazione
I dati di alta qualità sono più di un semplice punto di riferimento: sono una necessità strategica per la fiducia, la Conformità e l'interoperabilità a livello globale. In questo blog, Zornitsa Manolova, responsabile della gestione della qualità dei dati e della scienza dei dati presso GLEIF, esplora il modo in cui il Sistema LEI globale verifica i dati di riferimento delle entità rispetto a fonti autorevoli e spiega perché questo processo è essenziale per mantenere la fiducia su larga scala in un'economia digitale sempre più plasmata dall'automazione e dall'intelligenza artificiale.
Autore: Zornitsa Manolova
Data: 2026-03-06
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In un'economia globale sempre più interconnessa, la capacità delle organizzazioni di fidarsi dei dati e di utilizzarli in modo efficace è alla base dell'innovazione, della crescita e della competitività.
Un ecosistema di dati di alta qualità è un motore di cambiamento e innovazione che consente alle organizzazioni di identificare e cogliere nuove opportunità, mentre una bassa qualità dei dati può portare a inefficienze e all'esposizione a rischi normativi e reputazionali.
La GLEIF si impegna a ottimizzare la qualità, l'affidabilità e l'usabilità dei dati LEI. Dal 2017 pubblica rapporti mensili dedicati per dimostrare in modo trasparente il livello complessivo di Qualità dei dati raggiunto nel Global LEI System.
Per aiutare il settore a comprendere e conoscere meglio le iniziative della GLEIF in materia di Qualità dei dati, questa nuova serie di blog esplora i parametri chiave inclusi nei rapporti.
Il blog di questo mese evidenzia l'importanza della corroborazione.
Con l'integrazione sempre maggiore dell'intelligenza artificiale e dell'automazione in tutti i settori, il volume dei dati elaborati e generati sta crescendo rapidamente, aumentando in modo significativo la complessità degli ecosistemi di dati. Allo stesso tempo, la disinformazione e la cattiva informazione, i deepfake e le "allucinazioni" minacciano di influire negativamente sui risultati e di minare la fiducia.
Ciò solleva una domanda fondamentale: come si può costruire e mantenere la fiducia nei risultati dell'intelligenza artificiale? In un recente sondaggio Pulse Poll, la GLEIF ha chiesto alla comunità globale dei dati di identificare i fattori che influenzano maggiormente la fiducia dei decisori. In risposta, la convalida autorevole dei dati è emersa come una considerazione prioritaria.
Ciò non sorprende. Man mano che i dati vengono riutilizzati, ridistribuiti e integrati in sistemi e flussi di lavoro automatizzati, la fiducia nella loro provenienza e accuratezza passa da una questione tecnica a un requisito fondamentale di Governance. Di conseguenza, viene rafforzato il ruolo chiave della corroborazione nel garantire che i dati dell'Identificativo della persona giuridica (LEI) siano affidabili, tracciabili e trasparenti.
Perché la corroborazione è più importante che mai nell'era dell'IA
In termini semplici, la corroborazione è il processo di verifica dell'esistenza di una persona giuridica e dei suoi dati di riferimento - quali nome, indirizzo, forma giuridica e strutture aziendali - rispetto a fonti autorevoli. Queste fonti affidabili sono elencate nell'Elenco delle autorità di registrazione di GLEIF. Gli emittenti di codici LEI convalidano le informazioni fornite dalla persona giuridica confrontandole con i dati autorevoli disponibili al pubblico.
Poiché i modelli e gli agenti di IA dipendono da dati strutturati e affidabili per produrre risultati accurati, questa convalida autorevole è fondamentale per impedire la diffusione di informazioni inaccurate o non verificate all'interno dei sistemi automatizzati. Dimostrando chiaramente come e dove le informazioni sono state convalidate, il Global LEI System fornisce una chiara tracciabilità e la provenienza tracciabile dei dati. Ciò riduce il rischio di disinformazione, supporta l'affidabilità dei modelli e rafforza l'integrità degli ecosistemi digitali.
Comprendere la corroborazione
Il Sistema Globale LEI utilizza tre livelli per indicare la misura in cui i dati sono stati corroborati:
FULLY_CORROBORATED: tutti gli elementi dei dati di riferimento sono stati convalidati rispetto a fonti pubbliche autorevoli.
PARTIALLY_CORROBORATED: almeno un elemento di dati non ha potuto essere convalidato rispetto a una fonte pubblica autorevole.
ENTITYSUPPLIEDONLY: Non è disponibile alcuna fonte autorevole pubblica. Le informazioni fornite direttamente dall'entità sono state esaminate dagli Emittenti di codici LEI, ma non possono essere verificate in modo indipendente rispetto ai dati pubblici.
Per garantire che la convalida sia eseguita in modo coerente e trasparente, la GLEIF mantiene un elenco ufficiale delle autorità di registrazione, a ciascuna delle quali è assegnato un ID unico (RA). Questo elenco include registri delle imprese, autorità di vigilanza finanziaria e altre fonti autorevoli riconosciute a livello mondiale su cui gli emittenti di codici LEI fanno affidamento per convalidare le informazioni sulle entità.
L'ID dell'autorità di registrazione e l'ID dell'autorità di convalida corrispondenti, insieme all'identificativo di registrazione dell'entità, sono inclusi in ogni record LEI. Ciò garantisce la trasparenza, consentendo a qualsiasi utente dei dati di vedere esattamente quale fonte è stata utilizzata per la convalida.
Monitoraggio dei progressi nel sistema LEI globale
Il LEI Data Monitoring Dashboard della GLEIF offre una visione dedicata di come i record LEI vengono convalidati nelle diverse giurisdizioni. Fornisce informazioni sul livello di conferma applicato e suddivide i parametri di convalida per gli emittenti di codici LEI e paese. Questa trasparenza consente alle parti interessate di analizzare i modelli, monitorare le prestazioni in termini di Qualità dei dati e valutare le pratiche di convalida nel sistema LEI globale. Rendendo pubblici questi parametri, la GLEIF rafforza la responsabilità e il miglioramento continuo in tutto l'ecosistema.
Alla fine di febbraio 2026, l'87,64% dei record LEI era completamente corroborato, a dimostrazione di un elevato livello di convalida in tutto il sistema. I record rimanenti sono costituiti dall'8,5% classificati come forniti solo dall'entità e dal 3,86% come parzialmente corroborati. I record parzialmente confermati si riferiscono in genere a elementi di dati specifici che non sono raccolti o divulgati pubblicamente dall'autorità locale competente. I record forniti esclusivamente dall'entità riguardano solitamente entità che non sono tenute a registrarsi presso un'autorità pubblica o per le quali alcune informazioni non possono essere rese pubbliche a causa di vincoli legali o di privacy.
Nel complesso, l'elevata percentuale di record completamente confermati e il monitoraggio continuo tramite il LEI Data Monitoring Dashboard dimostrano i significativi progressi compiuti nel rafforzamento della Qualità dei dati.
Promuovere la fiducia globale attraverso la conferma
In un'economia digitale sempre più caratterizzata dall'automazione e dall'intelligenza artificiale, è essenziale disporre di dati affidabili e tracciabili sulle entità. Convalidando sistematicamente i dati di riferimento delle entità rispetto a fonti autorevoli e divulgando chiaramente il livello di convalida applicato, la convalida è un meccanismo fondamentale che garantisce la trasparenza e l'integrità dei dati in tutto il Sistema LEI globale. In definitiva, questo trasforma i dati grezzi in dati affidabili e i dati affidabili in opportunità.
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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).