Trasformare i dati in opportunità: La metrica del mese - Comprensione di livello 2

I dati di alta qualità sono più di un benchmark: 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 il Blog GLEIF, sottolinea l'importanza della comprensione dei dati di livello 2 per garantire che gli utenti dei dati sappiano "chi possiede chi" all'interno di interi gruppi aziendali, rafforzando la stabilità finanziaria, la conformità e le pratiche di investimento responsabile.

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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. Allo stesso tempo, una bassa qualità dei dati può portare a inefficienze ed esporre l'organizzazione a rischi normativi e di reputazione.

Il GLEIF è impegnato a ottimizzare la qualità, l'affidabilità e la fruibilità dei dati LEI. Dal 2017 pubblica rapporti mensili dedicati per dimostrare in modo trasparente il livello complessivo di qualità dei dati raggiunto dal Sistema LEI Globale.

Per favorire una più ampia comprensione e consapevolezza da parte del settore delle iniziative di qualità dei dati del Blog GLEIF, questa nuova serie di blog esplora le metriche chiave incluse nei report.

Il blog di questo mese esamina la comprensione del livello 2, che risponde alla domanda "chi possiede chi?"

I dati di livello 1 rispondono alla domanda "chi è chi?", ma nell'odierno mondo finanziario interconnesso la trasparenza va oltre la conoscenza del nome o del numero di registrazione di un'azienda: si tratta di capire chi c'è veramente dietro. Per rendere possibile questo, sono stati introdotti i dati di livello 2 per rispondere alla domanda "chi possiede chi?".

Nell'ambito del Sistema LEI Globale (GLEIS), i dati di livello 2 consentono di individuare non solo le società madri consolidanti dirette e finali, ma anche le filiali internazionali e i fondi di investimento.

La capogruppo consolidante contabile diretta è la società di livello più basso che consolida un'entità nel proprio bilancio. Al contrario, la capogruppo consolidante è la società di livello superiore che non ha una capogruppo.

Il GLEIF traccia e pubblica questi dati sulle relazioni attraverso rapporti mensili, fornendo trasparenza sulla completezza dei rapporti con le società madri. La metrica Parent Relationships conta il numero di record LEI con almeno un'entità controllante valida (PUBBLICATA o LAMENTATA), incluse le società controllanti dirette e finali e le filiali, ed escluse le eccezioni di segnalazione. A ottobre 2025, 135.451 LEI soddisfacevano la metrica Parent Relationships. Le Informazioni complete sui genitori mostrano il numero di record LEI con una serie completa e verificabile di dettagli sui genitori, che rappresentano 2.892.126 LEI - il 93,13% della popolazione LEI totale - per lo stesso mese.

L'insieme di queste metriche fornisce un quadro chiaro della completezza con cui le relazioni di parentela e di proprietà vengono divulgate e mantenute nel GLEIS, rafforzando la missione del GLEIF di migliorare la fiducia, la responsabilità e la trasparenza nell'ecosistema finanziario globale. Questa visibilità aiuta le autorità di regolamentazione, le aziende e gli analisti a valutare i rischi di interi gruppi aziendali piuttosto che di singole entità, rafforzando la stabilità finanziaria, la Conformità e le pratiche di investimento responsabili.

Quando una Persona giuridica si presenta come fondo di investimento, viene definita come un organismo di investimento collettivo di proprietà di più investitori e gestito per loro conto da un gestore patrimoniale o, in alcuni casi, dal fondo stesso. Nell'ottobre 2025, le entità elencate come fondi di investimento all'interno del GLEIS sono 150.774 e sono ulteriormente classificate in tre tipi principali di relazioni tra fondi:

• Entità di gestione del fondo: persona giuridica responsabile della costituzione, delle operazioni e della gestione del rischio del fondo.

• Struttura ombrello: un'entità madre che contiene diversi comparti, ciascuno con obiettivi di investimento, investitori e attività e passività separate.

• Struttura Master-Feeder: una struttura in cui uno o più fondi feeder investono esclusivamente, o quasi, in un unico fondo master.

Migliorare la rendicontazione di livello 2

Per rafforzare le fondamenta della trasparenza dei dati su cui si basa il GLEIS, il GLEIF si impegna a migliorare costantemente la qualità e l'integrità dei dati relativi alle relazioni attraverso la segnalazione di livello 2.

Le principali iniziative recenti per rafforzare il livello 2 di reporting includono l'aggiunta di rigorose Verifiche sulla qualità dei dati e l'introduzione del Policy Conformity Flag (PCF). Parallelamente, il GLEIF sta esplorando l'uso dell'intelligenza artificiale (AI) per migliorare ulteriormente l'automazione e l'accuratezza dell'estrazione dei dati sulle relazioni:

• Rafforzamento delle Verifiche sulla qualità dei dati

Nell'ambito degli aggiornamenti delle regole nel 2025, a partire dal 13 novembre, il GLEIF ha introdotto nuove Verifiche sulla qualità dei dati per migliorare ulteriormente l'accuratezza e la coerenza dei dati sulle relazioni, che si rifletteranno nei prossimi rapporti e nel cruscotto DQ. Queste verifiche sono volte a garantire che i collegamenti tra le entità riportati siano logici e conformi alle regole di segnalazione delle relazioni e agli standard di qualità dei dati stabiliti. I controlli specifici comprendono: la verifica che l'indirizzo della sede centrale di una filiale corrisponda all'indirizzo legale della sede centrale e viceversa; la conferma della corrispondenza degli stati di registrazione per le relazioni durante i trasferimenti; la convalida che le entità non consolidino altre entità quando la loro forma giuridica impedisce tali relazioni; e la garanzia che un'entità non riporti una relazione di parentela quando la forma giuridica della parentela significa che non si prevede che consolidi altre entità.

Inoltre, alcuni controlli esistenti continuano a sostenere l'integrità delle catene di parentele dirette segnalate, impedendo relazioni circolari e garantendo che tutte le parentele dirette e i loro figli convergano verso la stessa capogruppo o la stessa eccezione di segnalazione. In questo modo si verifica che le entità non diramate riportino informazioni complete e distinte sui genitori, con eccezioni gestite con cura per evitare conflitti con i record di relazione, e si conferma che le relazioni con i figli utilizzano lo stato di registrazione corretto quando un record è inattivo.

• Introduzione del contrassegno di conformità alle politiche (PCF)

Lanciato nell'aprile 2024, il PCF è uno strumento semplice che determina se ogni record LEI è conforme alle politiche del Comitato di supervisione regolamentare (ROC). Un criterio per determinare lo stato di conformità è il livello 2 di reporting. Se la segnalazione di livello 2 è completa, significa che la Persona giuridica ha riportato i dati relativi ai suoi genitori diretti e ultimi o ha fornito una delle ragioni accettabili per non riportare questi dati.

Le entità con uno status conforme dimostrano un forte impegno per la trasparenza e la responsabilità. Le informazioni verificate sulla proprietà consentono un monitoraggio più efficace delle transazioni e una visione più chiara delle strutture aziendali. Dal suo lancio, il PCF ha contribuito a miglioramenti misurabili nella qualità dei dati di livello 2, con livelli di conformità passati dall'87,97% nell'aprile 2024 all'89,62% nell'ottobre 2025.

• Utilizzo dell'intelligenza artificiale per recuperare le relazioni

Il GLEIF ha anche sperimentato l'uso dell'intelligenza artificiale per automatizzare l'estrazione delle relazioni tra società madre e società figlia da relazioni annuali non strutturate. Questo approccio sfrutta modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per leggere direttamente le relazioni annuali delle aziende, generare elenchi strutturati di filiali e perfezionarli attraverso un processo di validazione in più fasi. Il progetto pilota ha dimostrato che l'estrazione guidata dall'intelligenza artificiale è fattibile e paragonabile ai metodi manuali, identificando un numero simile di entità e spesso catturando le società controllate che le revisioni manuali trascurano. Sebbene l'accuratezza dell'IA continui a migliorare, i primi risultati indicano che la combinazione di approcci automatici e manuali potrebbe fornire la copertura più completa nel prossimo futuro. Anche se ancora in fase iniziale, questo lavoro evidenzia il potenziale dell'IA per integrare i processi di convalida e analisi dei dati esistenti.

Trasformare i dati in opportunità

Insieme, queste iniziative svolgono un ruolo fondamentale nel garantire che i dati LEI rimangano accurati, affidabili e interoperabili tra le varie giurisdizioni. Poiché gli utenti dei dati, le autorità di regolamentazione e le istituzioni si affidano sempre di più a questi set di dati di alta qualità, essi acquisiscono la capacità di costruire sistemi più intelligenti, migliorare l'automazione della conformità e ottenere una visione più approfondita delle strutture di proprietà globali - in ultima analisi, promuovendo una maggiore fiducia, responsabilità e innovazione in tutto l'ecosistema digitale.

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