Tłumaczenia na języki inne niż angielski na tej stronie internetowej są wspomagane przez sztuczną inteligencję. Nie gwarantujemy dokładności i nie ponosimy odpowiedzialności za błędy lub szkody wynikające z korzystania z przetłumaczonych treści. W przypadku jakichkolwiek niespójności lub niejasności, wersja angielska ma pierwszeństwo.
Prasa i media
Blog GLEIF
Tłumaczenia na języki inne niż angielski na tej stronie internetowej są wspomagane przez sztuczną inteligencję. Nie gwarantujemy dokładności i nie ponosimy odpowiedzialności za błędy lub szkody wynikające z korzystania z przetłumaczonych treści. W przypadku jakichkolwiek niespójności lub niejasności, wersja angielska ma pierwszeństwo.
Przekształcanie danych w możliwości: Metryka w ruchu – zrozumienie korelacji
Wysokiej jakości dane to coś więcej niż punkt odniesienia – to strategiczna konieczność dla globalnego zaufania, zgodności i interoperacyjności. W tym blogu Zornitsa Manolova, kierownik ds. jakości danych i nauki o danych w GLEIF, bada, w jaki sposób globalny system LEI weryfikuje dane referencyjne podmiotów w oparciu o wiarygodne źródła – oraz dlaczego proces ten ma zasadnicze znaczenie dla utrzymania zaufania na dużą skalę w gospodarce cyfrowej, która w coraz większym stopniu kształtowana jest przez automatyzację i sztuczną inteligencję.
Autor: Zornitsa Manolova
Data: 2026-03-06
Odsłon:
W coraz bardziej powiązanej globalnej gospodarce zdolność organizacji do zaufania i skutecznego wykorzystania danych stanowi podstawę innowacji, wzrostu i konkurencyjności.
Wysokiej jakości ekosystem danych jest motorem zmian i innowacji, który umożliwia organizacjom identyfikowanie i wykorzystywanie nowych możliwości, podczas gdy niska jakość danych może prowadzić do nieefektywności i narażenia na ryzyko regulacyjne i reputacyjne.
GLEIF jest zaangażowana w optymalizację jakości, wiarygodności i użyteczności danych LEI. Od 2017 r. publikuje specjalne comiesięczne raporty, aby w przejrzysty sposób przedstawić ogólny poziom jakości danych osiągnięty w globalnym systemie LEI.
Aby pomóc branży w lepszym zrozumieniu i uświadomieniu sobie inicjatyw GLEIF dotyczących jakości danych, w nowej serii blogów omówiono kluczowe wskaźniki zawarte w raportach.
W tym miesiącu blog podkreśla znaczenie potwierdzania danych.
Wraz z coraz powszechniejszym stosowaniem sztucznej inteligencji i automatyzacji w różnych branżach, szybko rośnie ilość przetwarzanych i generowanych danych, co znacznie zwiększa złożoność ekosystemów danych. Jednocześnie dezinformacja, fałszywe informacje, deepfake'i i „halucynacje” mogą mieć negatywny wpływ na wyniki i podważać zaufanie.
Rodzi to kluczowe pytanie: jak można budować i utrzymywać zaufanie do wyników sztucznej inteligencji? W niedawnej ankiecie Pulse Poll GLEIF poprosiła globalną społeczność zajmującą się danymi o wskazanie czynników, które mają największy wpływ na zaufanie decydentów. W odpowiedzi jako najważniejszy czynnik wskazano wiarygodną weryfikację danych.
Nie jest to zaskakujące. W miarę ponownego wykorzystywania, redystrybucji i włączania danych do zautomatyzowanych systemów i przepływów pracy, zaufanie do ich pochodzenia i dokładności przestaje być kwestią techniczną, a staje się podstawowym wymogiem zarządzania. W rezultacie wzmacnia się kluczowa rola potwierdzania wiarygodności danych identyfikatorów podmiotów prawnych (LEI), aby były one niezawodne, możliwe do śledzenia i przejrzyste.
Dlaczego potwierdzanie ma większe znaczenie niż kiedykolwiek w erze sztucznej inteligencji
Mówiąc najprościej, weryfikacja to proces sprawdzania istnienia podmiotu prawnego i jego danych referencyjnych – takich jak nazwa, adres, forma prawna i struktury korporacyjne – w oparciu o wiarygodne źródła. Te zaufane źródła są wymienione w Listzie organów rejestracyjnych GLEIF. Podmioty nadające LEI weryfikują informacje przekazane przez podmiot prawny, porównując je z publicznie dostępnymi wiarygodnymi danymi.
Ponieważ modele i agenci sztucznej inteligencji opierają się na ustrukturyzowanych, wiarygodnych danych w celu uzyskania dokładnych wyników, ta autorytatywna weryfikacja ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania rozprzestrzenianiu się niedokładnych lub niezweryfikowanych informacji w systemach automatycznych. Dzięki jasnemu wykazaniu, w jaki sposób i gdzie informacje zostały zweryfikowane, globalny system LEI zapewnia przejrzystą ścieżkę audytu i identyfikowalność pochodzenia danych. Zmniejsza to ryzyko dezinformacji, wspiera niezawodność modeli i wzmacnia integralność ekosystemów cyfrowych.
Zrozumienie potwierdzenia
Globalny system LEI wykorzystuje trzy poziomy do wskazania stopnia potwierdzenia danych:
FULLY_CORROBORATED: Wszystkie elementy danych referencyjnych zostały zweryfikowane w oparciu o publiczne wiarygodne źródła.
PARTIALLY_CORROBORATED: Co najmniej jeden element danych nie mógł zostać zweryfikowany w oparciu o publiczne wiarygodne źródło.
ENTITYSUPPLIEDONLY: Nie ma dostępnych wiarygodnych źródeł publicznych. Informacje przekazane bezpośrednio przez podmiot zostały sprawdzone przez Podmioty nadające LEI, ale nie można ich niezależnie zweryfikować w oparciu o dane publiczne.
Aby zapewnić spójność i przejrzystość procesu weryfikacji, GLEIF prowadzi oficjalną listę organów rejestracyjnych, z których każdy ma przypisany unikalny identyfikator organu rejestracyjnego (RA). Lista ta obejmuje rejestry przedsiębiorstw, organy nadzoru finansowego i inne uznane wiarygodne źródła na całym świecie, na których Podmioty nadające LEI opierają się przy weryfikacji informacji o podmiotach.
Odpowiedni identyfikator organu rejestrującego i identyfikator organu weryfikującego, wraz z identyfikatorem rejestracyjnym podmiotu, są zawarte w każdym rekordzie LEI. Zapewnia to przejrzystość, umożliwiając każdemu użytkownikowi danych dokładne sprawdzenie, które źródło zostało wykorzystane do weryfikacji.
Śledzenie postępów w globalnym systemie LEI
Panel monitorowania danych LEI GLEIF oferuje dedykowany widok sposobu weryfikacji rekordów LEI w różnych jurysdykcjach. Zapewnia on wgląd w poziom zastosowanego potwierdzenia i przedstawia wskaźniki weryfikacji w podziale na Podmioty nadające LEI i kraje. Ta przejrzystość umożliwia zainteresowanym stronom analizowanie wzorców, monitorowanie jakości danych i ocenę praktyk weryfikacyjnych w globalnym systemie LEI. Udostępniając publicznie te wskaźniki, GLEIF wzmacnia odpowiedzialność i ciągłe doskonalenie w całym ekosystemie.
Na koniec lutego 2026 r. 87,64% rekordów LEI zostało w pełni potwierdzonych, co świadczy o wysokim poziomie weryfikacji w całym systemie. Pozostałe rekordy to 8,5% rekordów sklasyfikowanych jako dostarczone wyłącznie przez podmioty oraz 3,86% rekordów częściowo potwierdzonych. Rejestry częściowo potwierdzone zazwyczaj odnoszą się do konkretnych elementów danych, które nie są gromadzone ani publicznie ujawniane przez odpowiednie lokalne organy. Rejestry dostarczone wyłącznie przez podmioty zazwyczaj dotyczą podmiotów, które nie są zobowiązane do rejestracji w organach publicznych, lub w przypadku których niektóre informacje nie mogą być podane do wiadomości publicznej ze względu na ograniczenia związane z prywatnością lub przepisami prawa.
Ogólnie rzecz biorąc, wysoki odsetek w pełni potwierdzonych rekordów oraz ciągłe monitorowanie za pomocą panelu monitorowania danych LEI wskazują na znaczny postęp w zakresie poprawy jakości danych.
Promowanie globalnego zaufania poprzez potwierdzanie
W gospodarce cyfrowej, w coraz większym stopniu kształtowanej przez automatyzację i sztuczną inteligencję, niezawodne i możliwe do prześledzenia dane podmiotów mają zasadnicze znaczenie. Dzięki systematycznej weryfikacji danych referencyjnych podmiotów w oparciu o wiarygodne źródła i jasnemu ujawnianiu poziomu zastosowanej weryfikacji, potwierdzanie stanowi podstawowy mechanizm zapewniający przejrzystość i integralność danych w globalnym systemie LEI. Ostatecznie przekształca to surowe dane w dane wiarygodne, a dane wiarygodne w możliwości.
Osoby pragnące umieścić wpis w blogu prosimy o odwiedzenie strony: funkcje internetowego blogu GLEIF w języku angielskim. Imię i nazwisko autora komentarza pojawi się obok wpisu. Adresy e-mail nie będą publikowane. Uczestnictwo w forum dyskusyjnym i korzystanie z niego oznacza zgodę na przestrzeganie obowiązujących Zasad korzystania z blogu GLEIF, które należy uważnie przeczytać.
Zornitsa Manolova kieruje zespołem ds. zarządzania jakością danych i nauki o danych w Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF). Od kwietnia 2018 roku odpowiada za doskonalenie i poprawę ustalonych ram jakości danych i zarządzania danymi poprzez wprowadzanie innowacyjnych metod analizy danych. Wcześniej Zornitsa zarządzała projektami analizy danych kryminalistycznych w ramach międzynarodowych dochodzeń finansowych w PwC Forensics. Uzyskała niemiecki dyplom z zakresu nauk komputerowych z ukierunkowaniem na uczenie maszynowe na Uniwersytecie w Marburgu.