高品質な取引主体識別子（LEI）データの維持は、皆で取り組むべき課題です。GLEIFのデータチャレンジ機能により、LEIデータのユーザーは誰でも、関係情報、二重付番の可能性、その他の関連問題を含め、LEIレコードの正確性や完全性についていつでも異議を申し立てることができます。
GLEIFの堅牢なデータ品質プログラムと組み合わせることで、このアプローチは強力な第2の品質保証層を構築し、グローバルLEIシステムへの信頼を高め、情報に基づいた意思決定を可能にします。これにより、世界経済全体における信頼と透明性が向上します。
チャレンジが行われると、それは関連するLEI発行者に転送され、発行者は問題を調査し、適切かつ検証によって裏付けられる場合に限り、LEIデータを更新すべきかどうかを判断します。通常、チャレンジは10営業日以内に解決されることを目標としています。
迅速な解決が重要である一方で、発行機関からの回答後の対応も同様に重要です。解決されたからといって、必ずしもすべての懸念が完全に解消されたとは限りません。データは更新されたものの、期待した形とは異なっていた可能性もあります。 あるいは、説明が当初指摘した問題点に十分に対応していなかった可能性もあります。あるいは、解決策がまさに適切であり、プロセスが適切に機能したことを確認したい場合もあるでしょう。
こうした点を踏まえ、GLEIFは、チャレンジプロセス自体の継続的な改善を支援し、LEIデータの全体的なデータ品質を向上させるための専用機能を導入しました。
少ない労力で大きな成果：評価、再提出、改善
最近のユーザーからのフィードバックは、単に異議を申し立てるだけにとどまらない機能の重要性を裏付けています。データ・チャレンジ・ファシリティの優先事項に関する最近のアンケートでは、回答者の合計70％が、明確な解決と異議の再提出オプションを、全体的なユーザー体験を向上させるための重要な分野として挙げています。
まさにそこで、「データ・チャレンジ・ファシリティ」に追加された2つの新機能――データ利用者が解決内容を評価したり、チャレンジを再提出したりできる機能――が役立ちます。どちらの機能も、チャレンジが解決されてから28日間利用可能です：
チャレンジが解決された際、データ・チャレンジ・ファシリティ内で直接フィードバックを提供できます。解決内容に満足したか、不満だったかを示すことができ、必要に応じて、評価の理由を説明するコメントを追加することも可能です。
その重要性：
肯定的な評価は、LEI発行者に対し、プロセスが円滑に機能し、問題が解決されたことを伝えます。否定的な評価、特に建設的なコメントが添えられている場合は、全体的な体験や解決方法の改善すべき点を浮き彫りにするのに役立ちます。
手間はかからず、大きな価値があります：結果への評価はほんのわずかな追加の手順に過ぎませんが、継続的な改善を推進する重要なフィードバックとなります。
解決案が、当初提起した問題を完全に解決していない場合もあります。関連情報の再検討が必要だったり、新たな背景情報が得られたり、提案された変更を裏付けるさらなる証拠が得られたりする可能性があります。
そのような場合でも、一からやり直す必要はありません。
以前異議を申し立てたフィールドとその提案値のコピーを含む新しいチャレンジを作成できます。その後、再提出の理由を説明するコメントを追加し、必要に応じて新たな証拠を提示することができます。元のチャレンジと再提出されたチャレンジは、参照しやすいようリンクされたままになります。
その重要性：
再提出により、その問題が依然として注目を必要としていることを明確に伝えることができます。一からやり直したり、未解決の懸念事項を元の解決内容で終わらせたりする代わりに、追加の背景情報や証拠を提供し、その件の再検討を求めることができます。これにより、問題の履歴がそのまま維持されると同時に、発行者に検討すべき追加情報が提供されます。
わずか数回のクリックで、より質の高いデータへ
GLEIFデータチャレンジ機能により、LEIデータのユーザーは誰でも、グローバルLEIシステムの正確性と完全性に直接貢献することができます。
チャレンジを行うことで、その貢献が始まります。解決結果への評価を行うことで、そのプロセスが有益な成果をもたらしたかどうかに関するフィードバックを提供できます。問題が未解決のままの場合、チャレンジを再提出することで、LEI発行者に検討すべき追加の背景情報や証拠を提供することができます。
次回、チャレンジが解決された際には：
こうした小さな行動がフィードバックループを閉じる助けとなり、LEIデータの品質と利便性を継続的に維持することにつながります。
ブログにコメントされる場合は、識別用にご自分の氏名をご入力ください。コメントの隣にお名前が表示されます。電子メールアドレスは公開されません。掲示板へアクセスまたは参加されることにより、GLEIFブログポリシーに同意されたものと見なされますので、当ポリシーをよくお読みください。
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。
