Превращение данных в возможности: «Metric in Motion» — GLEIF AI

Высококачественные данные — это больше, чем просто ориентир: это стратегическая необходимость для обеспечения глобального доверия, соблюдения законодательства и операционной совместимости. В этом блоге Зорница Манолова, руководитель отдела управления качеством данных и аналитики данных в GLEIF, рассказывает о том, как новый инструмент GLEIF AI Search упрощает доступ к надежным данным об идентичности организаций, их понимание и использование.

---

---

Возможность доступа к высококачественным данным об организациях и доверие к ним позволяют принимать более эффективные решения в глобальной экономике. Именно поэтому GLEIF публикует широкий спектр достоверной информации: от Глобального каталога LEI, статистики и отчетов до политик управления, новостей и многого другого.

Однако, поскольку информация распространяется через API, базы данных, документы и веб-страницы, навигация по этим различным точкам входа может быть сложной и трудоемкой для некоторых пользователей, ищущих быстрый и надежный ответ.

Эта проблема — а также возможность сделать надежную информацию GLEIF более доступной для внешних решений на базе ИИ — послужила стимулом для разработки GLEIF AI Search. Новая функция преобразует способ взаимодействия пользователей со сложными распределенными данными, сочетая диалоговые интерфейсы со структурированным конвейером поиска для оптимизации обнаружения и улучшения доступности.

Она также ставит доверие во главу угла, предоставляя четкие, хорошо обоснованные ответы, на которые пользователи могут положиться. Данные недавнего опроса показывают, что пользователи доверяют ответам, сгенерированным ИИ, больше всего, когда они основаны на высококачественных исходных данных, подкреплены прозрачными ссылками на источники и включают четкие объяснения. Это подчеркивает важность роли GLEIF в предоставлении надежных, хорошо структурированных данных, способных обеспечить достоверный поиск с помощью ИИ.

Это перекликается с темой, рассмотренной в блоге GLEIF «Metric in Motion» (Индекс GLEIF: показатель в действии), посвященном подтверждению. В цифровой экономике, основанной на ИИ, доверие зависит не только от доступа к данным, но и от знания того, откуда эти данные взяты, как они были проверены и можно ли проследить их до авторитетных источников. GLEIF AI Search применяет этот принцип к поиску информации, помогая пользователям перейти от фрагментированной информации к ответам, которые легче понять, проверить и использовать.

Как это работает

GLEIF AI Search представляет собой скоординированную систему из трех основных уровней, которые плавно взаимодействуют друг с другом:

1. Чат-интерфейс:

Чат-интерфейс — это пользовательский уровень GLEIF AI Search. Он предоставляет пользователям понятный, интуитивный и диалоговый способ естественного взаимодействия с системой и позволяет выбирать из различных режимов помощника: «Smart», «Website & Docs», «News & Updates», «Data & Statistics» и «LEI Records». Каждый режим адаптирован к конкретному типу запроса или задачи, обеспечивая, чтобы взаимодействие было как направляемым, так и адаптивным в зависимости от намерения пользователя.

2. Уровень оркестрации:

За пользовательским интерфейсом находится уровень оркестрации, который обрабатывает каждый запрос пользователя. Он активирует выбранный режим помощника, направляет запрос в большую языковую модель и координирует необходимые инструменты для извлечения и проверки соответствующей информации перед предоставлением ответа.

Важно отметить, что этот уровень не работает изолированно. Он динамически помогает обеспечить, чтобы ответы генерировались не только моделью, но и основывались на релевантных данных, документах и веб-контенте из различных коннекторов. Такая координация преобразует вывод модели в контекстно-зависимые и надежные ответы.

3. Коннекторы (серверы MCP):

Коннекторы образуют мост между уровнем оркестрации и базовыми источниками данных и контента. Реализованные в виде серверов MCP (Model Context Protocol), эти коннекторы позволяют системе получать доступ к внешним источникам и взаимодействовать с ними структурированным и повторно используемым образом. Они гарантируют, что поиск GLEIF AI Search не ограничивается статическими знаниями и может использовать актуальную, релевантную информацию из данных GLEIF, API, документов и веб-контента. В настоящее время доступны следующие коннекторы:

• Веб-поиск и извлечение: позволяет ИИ искать, извлекать и обрабатывать контент с веб-сайта GLEIF (gleif.org). Это позволяет отвечать на вопросы о деятельности GLEIF, новостях, управлении и общей информации.

• Поиск по документам: связь с векторной поисковой системой, построенной на основе коллекции официальных документов GLEIF, таких как программные документы и рамки управления. Когда вопрос касается содержания этих документов, ИИ может осуществлять поиск в них и цитировать соответствующие фрагменты.

• Коннектор GLEIF API: напрямуюинтегрируется с официальным публичным API GLEIF, обеспечивая доступ в режиме реального времени к Глобальному каталогу LEI. Это позволяет ИИ находить отдельные организации по их LEI, искать организации по названию и извлекать подробную регистрационную информацию и данные о взаимосвязях.

• LEI Statistics Connector: подключается к агрегированной статистике, связанной с Глобальной системой LEI. Он позволяет системе запрашивать структурированные аналитические данные, такие как количество активных LEI по странам, тенденции выдачи во времени, темпы роста и распределение по типам организаций или юрисдикциям.

Важно отметить, что эти серверы MCP разработаны с учетом модульности, возможности повторного использования и совместимости. Их также можно интегрировать во внешние среды искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, Claude и другие. GLEIF уже определила навыки на основе этих возможностей, а сделала их доступными на веб-странице GLEIF. В перспективе GLEIF планирует расширить количество доступных коннекторов за счет добавления дополнительных серверов MCP, что позволит еще больше расширить возможности системы и удовлетворить более широкий спектр потребностей пользователей.

Преимущества GLEIF AI

GLEIF AI Search и связанные с ним коннекторы разработаны для облегчения доступа, понимания и использования информации о LEI и GLEIF, что дает значительные преимущества пользователям данных по всему миру:

• Улучшенный доступ к надежным данным: помогает пользователям изучать данные LEI, статистику, отчеты, документы по управлению и другой контент GLEIF через диалоговый интерфейс, вместо того чтобы переключаться между несколькими системами по отдельности.
• Всесторонние аналитические данные: извлекает и объединяет информацию из API, баз данных, документов и веб-сайтов для предоставления более полных и всесторонних ответов.
• Прозрачные и проверяемые ответы: поддерживает четкое указание источника и объяснение, помогая пользователям понять, откуда взят ответ и насколько на него можно полагаться.
• Более четкие резюме: преобразует сложную или объемную информацию в лаконичные, понятные для человека ответы.
• Поддержка принятия решений: предоставляет надежные ответы с указанием источников, которые помогают пользователям более эффективно находить информацию и действовать с большей уверенностью.
• Более широкая доступность: снижает барьер для входа, позволяя как экспертам, так и обычным пользователям взаимодействовать с данными LEI и извлекать из них пользу.

Использование потенциала поиска на основе ИИ

По мере развития поиска на базе ИИ его истинная ценность будет определяться не только скоростью или удобством. Важна способность стабильно предоставлять ответы, основанные на надежных данных из прозрачных источников и релевантные контексту.

Поиск GLEIF на базе ИИ демонстрирует, как сочетание надежных данных с интеллектуальными механизмами поиска позволяет реализовать эти требования, облегчая доступ к сложной информации и ее использование. Связывая вопросы пользователей с официальными данными, документами и веб-контентом, он превращает разрозненную информацию в ответы, которые легче понять, проверить и использовать — укрепляя надежность и целостность данных как фундаментальные столпы цифровых инноваций.

В перспективе этот подход может способствовать более широкому использованию данных GLEIF в различных средах искусственного интеллекта. Делая информацию более доступной, прозрачной и поддающейся проверке, GLEIF AI Search может помочь укрепить доверие к цифровым системам и способствовать принятию более обоснованных решений.

---