相互接続が進むグローバル経済において、組織がデータを信頼し効果的に活用する能力は、イノベーション、成長、競争力の基盤である。
高品質なデータ・エコシステムは、組織が新たな機会を特定し、それを捉えることを可能にする変化と革新の原動力である一方、データ品質が低いと非効率となり、規制リスクや風評リスクにさらされることになる。
GLEIF は、LEI データの品質、信頼性及び有用性の最適化にコミットしている。2017 年以降、グローバル LEI システムで達成された全体的なデータ品質を透明性をもって実証するため、月次レ ポートを公表している。
GLEIF のデータ品質イニシアチブのより広範な業界の理解と認識を助けるため、この新し いブログ・シリーズは、報告書に含まれる主要な指標を探求する。
今月のブログは、AI がどのようにデータ品質の確認を強化するのに役立つかを強調する。
グローバル規模で信頼できる LEI データを確保するには、規制・ポリシー要件の一貫した解釈が必要である。これらの要件が進化し複雑化する中、AI は透明性とガバナンスが中心であり続けることを確保しつつ、スケーラブルな品質保証をサポートするために GLEIF の能力を強化している。
ポリシー要件からデータ品質の確認へ
規制監視委員会（ROC）は、グローバル LEI システムを管理するビジネス・ルールとポリシーを定義 する。次に、これらの要件は、状態遷移及び検証ルールを通じて記述され、技術仕様に変換される。これらの規定は、共通データファイル（CDF）フォーマットによる LEI データの発行、更新、管理及び公表のためのビジネス・ロジック及びプロセスを定義する。
GLEIF は、これらのポリシーを詳細な技術仕様に変換し、データ品質の確認を通じて実施する ことにより、これらのポリシーを運用し、規制の意図がシステム全体で公表される LEI データに一貫し て反映されることを確保する。
データ品質ルール設定による一貫性の構築
この導入の中心は、GLEIF のデータ品質ルール設定プロセスであり、これは、各データ品質の 確認がどのように規定され、解釈され、グローバル LEI システム全体に適用されるかを定義する、構造化され体系化されたアプ ローチである。
各チェックの背後にあるロジックを明確に形式化することにより、このプロセスは、一貫性 のある再現可能な評価を確保する。これは、数百万の LEI レコードにわたる透明性のあるスケーラブルなデータ品質評価を可能にし、法管轄区域、発行者及び更新サイクルに わたって同じルールの一貫した適用を確保することに資する。
しかし、グローバル LEI システムが進化し成長するにつれて、ルール及び対応するチェックの数も増加し ている。現在、データ品質の確認は 200 以上あり、この規模の拡大は更なる複雑性と新たなチャレンジをもたらす。
AIは、このような新たな課題に対処するのに役立っている。複雑で相互に依存するルールの分析をサポートすることで、チェックの重複やギャップを特定し、データ品質のロジックの作成と保守を効率化することができます。 その結果、データ品質フレームワーク全体が、確立されたガバナンス・プロセスに立脚しながらも、より効率的で適応性が高く、拡張性のあるものになります。
これが実際にどのように機能するかを説明するために、次のセクションでは、大規模言語モデル（LLM）がどのようにポリシーテキストを機械可読ルールと運用データ品質の確認に構造化変換するのかを技術的に深掘りします。
ディープダイブポリシーテキストの機械可読ルールへの変換
GLEIFは、LLMを使用して新しいルールの特定をサポートし、既存のデータ品質の確認との潜在的な矛盾の検出を支援することで、規制・政策文書からその実施に至るまで、エンドツーエンドのレビュープロセスを可能にしている。
このアプローチは、ポリシーの意図がグローバル LEI システム全体のオペレーショナル・チェッ クに一貫して反映されることを確保する明確かつ構造化されたワークフローに従う。ワークフローは、以下の段階に要約される：
前処理： プロセスは、関連するルール及び要件を特定するため、ポリシー及び標準文書の体系 的な分析から始まる。AIは、これらの文書に含まれる重要な概念や条件を浮き彫りにし、重要な規制上の期待が正確かつ包括的に把握されるようにします。この初期段階では、関連ルールを確実に抽出するために、ソース文書が取り込まれます。これには以下が含まれる：
例 国際支店とは、本社とは異なる司法管轄区にある、法人格を持たない取引主体である。
オントロジーマッピングによるエンティティ解決： 正式な文書に記述された要件は、GLEIF のルール言語モデルと整合され、エンティ ティ、属性、および関係がどのように解釈されるべきかについての共通理解が作成される。このステップは一貫性を保つために不可欠であり、ソース文書間で異なる記述があっても、同じ概念が一様に適用されることを保証する。この目的のために、抽出された用語は正規化され、GLEIFルール設定オントロジーにマッピングされる。
例
「国際支店は取引主体の法人格を持たない施設である：
- *lei:EntityCategory IN ['BRANCH'] *rr:RelationshipType IN ['BRANCH''
- *rr:RelationshipType IN ['_ISINTERNATIONALBRANCH_OF_'] 「国際支店は、その法人とは異なる管轄区域にある。"本社とは異なる管轄区域に所在する "がマップされます：
- *lei:LegalAddress/lei:Countryが$_ENDNODERECORDに_該当しない場合 lei:LegalJurisdictionが$COUNTRY_PARTに該当します。
チェックの作成と検証：最後に、導き出されたルールは既存のデータ品質の確認と照合され、AIがすでに存在する確認、重複する確認、矛盾やギャップが生じる可能性のある確認を支援します。このアプローチは、200を超えるチェックの複雑性を管理するのに役立ち、実装には通常、仕様策定、開発、レビュー、テスト、リリースが含まれる。これにより、ルールセットの管理された透明性の高い進化がサポートされ、データ品質フレームワークの全体的な一貫性、拡張性、信頼性が強化されます。
AIがデータ品質の確認を強化し、より透明性の高いグローバル経済を実現する方法
AIによる自動化と人間の専門知識を組み合わせることで、GLEIFはデータ品質フレームワークの効率性と信頼性の両方を強化している。オントロジー主導のアプローチは一貫性と正確性を保証し、基礎となるプロセスはデータ量と複雑性が増大し続けても拡張できるように設計されている。同時にAIは、ルール言語の曖昧さを浮き彫りにし、方法論を洗練させる機会を提示することで、継続的な改善をサポートする。併せて、これらの機能は、グローバル LEI システム全体にわたるデータ品質への弾力的で透明性のある将来対応可能なアプ ローチを強化する。
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Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)において、データ品質管理・データサイエンス・チームを率いています。2018年4月以来、画期的なデータ・アナリティクス手法を導入することにより、確立されたデータ品質とデータ・ガバナンスの枠組みの強化と改善の責任を担っています。前職は、PwC Forensicsの国際金融調査に関するフォレンジック・データ分析プロジェクトの管理を担当。フィリップ大学マールブルクで機械学習を中心としたコンピュータ科学の学位を取得。
