Przekształcanie danych w możliwości: Metryka miesiąca - zrozumienie na poziomie 2

Jakość danych to coś więcej niż punkt odniesienia - to strategiczna konieczność dla globalnego zaufania, zgodności i interoperacyjności. W tym blogu Zornitsa Manolova, dyrektor ds. zarządzania jakością danych i nauki o danych w GLEIF, podkreśla znaczenie zrozumienia danych na poziomie 2 dla zapewnienia, że użytkownicy danych wiedzą, "kto jest właścicielem kogo" w całych grupach korporacyjnych, wzmacniając stabilność finansową, zgodność z przepisami i odpowiedzialne praktyki inwestycyjne.

---

---

W coraz bardziej wzajemnie powiązanej globalnej gospodarce zdolność organizacji do zaufania i efektywnego wykorzystywania danych jest podstawą innowacji, wzrostu i konkurencyjności.

Wysokiej jakości ekosystem danych jest motorem zmian i innowacji, który umożliwia organizacjom identyfikowanie i wykorzystywanie nowych możliwości. Jednocześnie niska jakość danych może prowadzić do nieefektywności i narażać organizację na ryzyko regulacyjne i reputacyjne.

GLEIF jest zaangażowana w optymalizację jakości, wiarygodności i użyteczności danych LEI. Od 2017 r. publikuje specjalne raporty miesięczne, aby w przejrzysty sposób wykazać ogólny poziom jakości danych osiągnięty w Globalnym Systemie LEI.

Aby pomóc szerszej branży w zrozumieniu i uświadomieniu sobie inicjatyw GLEIF w zakresie jakości danych, ta nowa seria blogów analizuje kluczowe wskaźniki zawarte w raportach.

W tym miesiącu blog analizuje dane Poziomu 2, które odpowiadają na pytanie "kto jest właścicielem kogo?"

Dane Poziomu 1 odpowiadają na pytanie "kto jest kim?", ale w dzisiejszym połączonym świecie finansów przejrzystość wykracza poza znajomość nazwy firmy lub numeru rejestracyjnego - chodzi o zrozumienie, kto naprawdę za nią stoi. Aby to umożliwić, wprowadzono dane Poziomu 2, aby odpowiedzieć na pytanie "kto jest właścicielem kogo?".

W ramach Globalnego Systemu LEI (GLEIS) dane Poziomu 2 rejestrują relacje nie tylko poprzez identyfikację bezpośrednich i ostatecznych jednostek dominujących konsolidujących rachunkowość, ale także międzynarodowych oddziałów i funduszy inwestycyjnych.

Jednostka dominująca konsolidująca metodą rachunkowości bezpośredniej to spółka najniższego szczebla, która konsoliduje podmiot w swoich sprawozdaniach finansowych. Z kolei jednostka dominująca konsolidująca metodą ostateczną to spółka najwyższego szczebla, która nie posiada jednostki dominującej.

GLEIF śledzi i publikuje te dane dotyczące relacji w comiesięcznych raportach, zapewniając przejrzystość w zakresie kompletności sprawozdawczości dotyczącej relacji z podmiotami dominującymi. Metryka relacji z podmiotami dominującymi zlicza liczbę rekordów LEI z co najmniej jednym ważnym podmiotem dominującym (PUBLIKOWANYM lub WYGASŁYM), w tym bezpośrednimi i ostatecznymi podmiotami dominującymi oraz oddziałami, z wyłączeniem wyjątków od raportowania. Na październik 2025 r. 135 451 kodów LEI spełniało kryteria dotyczące relacji z podmiotami dominującymi. Kompletne informacje o podmiotach dominujących pokazują liczbę rekordów LEI z kompletnym i zweryfikowanym zestawem informacji o podmiotach dominujących, co stanowi 2 892 126 LEI - 93,13% całkowitej populacji LEI - w tym samym miesiącu.

Łącznie wskaźniki te dają jasny obraz tego, jak kompleksowo ujawniane i utrzymywane są relacje rodzicielskie i własnościowe w ramach GLEIS, wzmacniając misję GLEIF polegającą na zwiększaniu zaufania, odpowiedzialności i przejrzystości w globalnym ekosystemie finansowym. Taka widoczność pomaga regulatorom, firmom i analitykom oceniać ryzyko w całych grupach korporacyjnych, a nie w poszczególnych podmiotach, wzmacniając stabilność finansową, zgodność z przepisami i odpowiedzialne praktyki inwestycyjne.

Gdy podmiot prawny zgłasza się jako fundusz inwestycyjny, definiuje się go jako program zbiorowego inwestowania, który jest korzystnie posiadany przez wielu inwestorów i zarządzany w ich imieniu przez zarządzającego aktywami lub, w niektórych przypadkach, przez sam fundusz. W październiku 2025 r. w bazie GLEIS znajdowały się 150 774 podmioty wymienione jako fundusze inwestycyjne, które zostały podzielone na trzy główne typy relacji z funduszami:

• Podmiot zarządzający funduszem: podmiot prawny odpowiedzialny za utworzenie funduszu, operacje i zarządzanie ryzykiem.

• Umbrella Structure: podmiot dominujący zawierający kilka subfunduszy, z których każdy ma odrębne cele inwestycyjne, inwestorów oraz oddzielne aktywa i pasywa.

• Master-Feeder Structure: struktura, w której jeden lub więcej funduszy powiązanych inwestuje wyłącznie lub prawie wyłącznie w jeden fundusz główny.

Poprawa sprawozdawczości na poziomie 2

Aby wzmocnić fundament przejrzystości danych, na którym opiera się GLEIS, GLEIF jest zaangażowana w ciągłe podnoszenie jakości i integralności danych dotyczących relacji poprzez raportowanie na poziomie 2.

Kluczowe niedawne inicjatywy mające na celu wzmocnienie sprawozdawczości na poziomie 2 obejmują dodanie rygorystycznych kontroli jakości danych oraz wprowadzenie flagi zgodności z polityką (PCF). Równolegle GLEIF bada wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w celu dalszej poprawy automatyzacji i dokładności ekstrakcji danych dotyczących relacji:

• Wzmocnienie kontroli jakości danych

W ramach aktualizacji zasad w 2025 r., obowiązującej od 13 listopada, GLEIF wprowadziła nowe kontrole jakości danych w celu dalszego zwiększenia dokładności i spójności danych dotyczących relacji, co znajdzie odzwierciedlenie w nadchodzących raportach i pulpicie nawigacyjnym DQ. Kontrole te mają na celu zapewnienie, że zgłoszone powiązania między podmiotami są zarówno logiczne, jak i zgodne z ustalonymi zasadami raportowania relacji i standardami jakości danych. Konkretne kontrole obejmują: sprawdzenie, czy adres siedziby oddziału jest zgodny z adresem prawnym jego siedziby głównej i odwrotnie; potwierdzenie zgodności statusów rejestracji dla relacji podczas transferów; sprawdzenie, czy podmioty nie konsolidują innych, gdy ich forma prawna uniemożliwia takie relacje; oraz zapewnienie, że podmiot nie zgłasza relacji z podmiotem dominującym, gdy forma prawna podmiotu dominującego oznacza, że nie oczekuje się, że skonsoliduje inne podmioty.

Ponadto kilka istniejących kontroli nadal wspiera integralność zgłoszonych łańcuchów bezpośrednich jednostek dominujących, zapobiegając relacjom cyrkularnym i zapewniając, że wszystkie bezpośrednie jednostki dominujące i ich dzieci są zbieżne z tą samą ostateczną jednostką dominującą lub tym samym wyjątkiem sprawozdawczym. Weryfikuje to, czy podmioty niebędące oddziałami zgłaszają pełne i odrębne informacje o podmiotach dominujących, z wyjątkami starannie zarządzanymi w celu uniknięcia konfliktów z rekordami relacji, oraz potwierdza, że relacje podrzędne używają prawidłowego statusu rejestracji, gdy rekord jest nieaktywny.

• Wprowadzenie flagi zgodności z polityką (PCF)

Wprowadzony w kwietniu 2024 r. PCF to proste narzędzie, które określa, czy każdy rekord LEI jest zgodny z zasadami Komitetu Nadzoru Regulacyjnego (ROC). Jednym z kryteriów określania statusu zgodności jest sprawozdawczość Poziomu 2. Jeśli sprawozdawczość Poziomu 2 jest kompletna, oznacza to, że podmiot prawny zgłosił dane dotyczące swoich bezpośrednich i ostatecznych podmiotów dominujących lub podał jeden z dopuszczalnych powodów niezgłoszenia tych danych.

Podmioty o statusie zgodności wykazują silne zaangażowanie w przejrzystość i odpowiedzialność. Ich zweryfikowane informacje o własności umożliwiają skuteczniejsze monitorowanie transakcji i bardziej przejrzysty obraz struktur korporacyjnych. Od momentu uruchomienia PCF przyczynił się do wymiernej poprawy jakości danych Poziomu 2 - poziom zgodności wzrósł z 87,97% w kwietniu 2024 r. do 89,62% w październiku 2025 r.

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do wyszukiwania relacji

GLEIF pilotował również wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji wyodrębniania relacji między spółkami dominującymi i zależnymi z nieustrukturyzowanych raportów rocznych. Podejście to wykorzystuje duże modele językowe (LLM) do bezpośredniego odczytywania raportów rocznych spółek, generowania ustrukturyzowanych list spółek zależnych i udoskonalania ich w wieloetapowym procesie walidacji. Program pilotażowy wykazał, że ekstrakcja oparta na sztucznej inteligencji jest zarówno wykonalna, jak i porównywalna z metodami ręcznymi, identyfikując podobną liczbę podmiotów i często wychwytując spółki zależne, które pomijają ręczne przeglądy. Chociaż dokładność sztucznej inteligencji wciąż się poprawia, wczesne wyniki wskazują, że połączenie zautomatyzowanego i ręcznego podejścia może zapewnić najbardziej kompleksowe pokrycie w najbliższej przyszłości. I choć prace te są wciąż na wczesnym etapie, podkreślają potencjał sztucznej inteligencji w uzupełnianiu istniejących procesów walidacji i analizy danych.

Przekształcanie danych w możliwości

Łącznie inicjatywy te odgrywają integralną rolę w zapewnianiu dokładności, wiarygodności i interoperacyjności rejestrów LEI we wszystkich jurysdykcjach. Ponieważ użytkownicy danych, organy regulacyjne i instytucje w coraz większym stopniu polegają na tych wysokiej jakości zbiorach danych, zyskują możliwość tworzenia bardziej inteligentnych systemów, usprawnienia automatyzacji zgodności i uzyskania głębszego wglądu w globalne struktury własności - co ostatecznie zwiększa zaufanie, odpowiedzialność i innowacyjność w całym ekosystemie cyfrowym.

---