Banco de Portugal LEI Veri Kalitesini Ölçekli Olarak Nasıl Güçlendiriyor?

Banco de Portugal Veri Yönetimi Bölümünde Veri Bilimci olan Ana Sofia Afonso, yetkili ulusal kaynaklara karşı yapay zeka destekli çapraz kontrolü GLEIF'in API destekli toplu sorgulama olanağı ile birleştirerek en yüksek Veri Kalitesi standartlarını geniş ölçekte korumaya yönelik pratik bir yaklaşımı paylaşıyor.

---

---

Yüksek kaliteli Tüzel Kişi Kimlik Kodu (LEI) verileri, global olarak kurumların güvenebilmesini ve güvenilir olmasını sağlamanın anahtarıdır. Ancak bu kalite, tutarsız, yavaş ve maliyetli olan geçici, tek seferlik manuel "temizlemeler" yoluyla gerçekleştirilemez. Bunun yerine, manuel süreçleri azaltırken ölçekte kaliteyi artırmak için tasarlanmış denetlenebilir, tekrarlanabilir iş akışlarını giderek daha fazla talep ediyor.

Tüzel kişinin faaliyetlerini durdurduğunu doğrulamak için, LEI Yenilemesinin zamanında yapılmadığını gösteren zaman aşımına uğrayan bir LEI'nin ne zaman 'kullanımdan kaldırılması' gerektiğini bilmenin zorluğunu sorgulayalım. Bu geniş ölçekte nasıl başarılabilir? Ve en önemlisi, kararlar açık, tutarlı ve doğrulanabilir kanıtlarla nasıl desteklenebilir?

Bu blog yazısında, Banco de Portugal Veri Yönetimi Bölümünde Veri Bilimcisi olan Ana Sofia Afonso, bu sorgulamanın nasıl ele alındığını açıklıyor. Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka tabanlı algoritmaları, emekliliğe uygun LEI'leri belirlemek için titiz kalite kontrolleri ve uzman doğrulaması ile birleştirerek, ulusal ve uluslararası referans sistemlerinde veri tutarlılığını ve yönetimi güçlendirdi. Bu, tüm LEI veri kullanıcılarının Global LEI Sistemi genelinde güncelliği, doğruluğu ve güvenilirliği artırmaya nasıl yardımcı olabileceklerini özetleyen bir plan sunmaktadır.

Ulusal Referans Veri Ortamında LEI'leri Anlama

Portekiz'de, her yerleşik tüzel kişi yasal ve mali amaçlar için bir ulusal kimlik koduna sahip olmalıdır. Ancak LEI'ler yalnızca belirli düzenleyici bağlamlarda zorunludur. Sonuç olarak, genel LEI kapsamı daha sınırlı kalmaktadır. Buna ek olarak, LEI yaşam döngüsü olayları genellikle bir tüzel kişinin yasal statüsündeki gerçek değişikliklerden ziyade harici raporlama yükümlülükleri tarafından tetiklenmektedir.

Bu durum yapısal bir sorgulama yaratmaktadır. Ulusal ticari siciller geliştikçe, LEI verileri - özellikle referans verilerini yenilemeyi bırakan tüzel kişiler için - senkronize olmayabilir. Zaman içinde, bunun tekrar eden birkaç sorunu ortaya çıkardığını gözlemledik:

• İlgili tüzel kişiler ulusal ticaret sicilinde pasif hale geldikten sonra LEI'ler zaman aşımına uğrayan şekilde kalmaktadır;
• GLEIF'te kayıtlı ulusal kimlik kodları ile ulusal makamlar tarafından tutulanlar (Banco de Portugal'ın referans veri sistemleri için kaynak veriler) arasındaki tutarsızlıklar;
• Zaman alan, önceliklendirilmesi zor ve etkili bir şekilde ölçeklendirilmesi imkansız olan manuel incelemelere duyulan ihtiyaç.

Zaman Aşımına Uğrayan LEI'ler Neden Dikkatli Yorumlama Gerektiriyor?

Bu sorgulamalara yanıt olarak, LEI yaşam döngüsü boyunca Veri Kalitesini verimli ve etkili bir şekilde iyileştirecek ve global referans verilerine olan güveni artıracak bir yaklaşımı araştırmaya başladık.

İlk analizimizden elde edilen önemli bir içgörü, zaman aşımına uğrayan bir LEI'nin ilişkili tüzel kişinin pasif olduğu anlamına gelmediğiydi. Yenilenmeme, bir tüzel kişinin feshedilmesinden ziyade raporlama yükümlülüklerindeki bir değişikliği yansıtabilir. Tersine, bir tüzel kişi LEI'si zaman aşımına uğramış veya halen tahsis edilmiş olsa da yasal olarak zaten gayri faal olabilir.

En önemlisi, kritik bir hususun farkına vardık: bir LEI'nin yanlış bir şekilde kullanımdan kaldırılması, tüzel kişinin faaliyetlerine son verdiğini yanlış bir şekilde göstereceğinden hiç kaldırılmamasından daha kötüdür. Sonuç olarak, tüzel kişinin ticaret yapma veya faaliyetlerini daha genel olarak yürütme kabiliyeti engellenebilir. Bu durum, emeklilik için otomatik bir tetikleyici olarak 'zaman aşımına uğramış' statüsüne güvenmenin önemli bir yönetim riski getireceği ve bu nedenle herhangi bir çözümün muhafazakar, kanıta dayalı ve tamamen denetlenebilir olması gerektiği anlamına geliyordu.

Sonuç olarak, asıl sorgulama aşağıdakiler arasında ayrım yapmaktı:
a) Yenileme yapılmayan ancak hala aktif tüzel kişilere karşılık gelen LEI'ler ve
b) Portekiz'de yasal olarak etkin olmayan tüzel kişilerle ilişkili LEI'ler.

Bizim Yaklaşımımız: Yetkili Ulusal Verilere Karşı Çapraz Kontrolde Yapay Zeka

Bu ayrımı güvenilir bir şekilde elde etmek için birden fazla veri kaynağının entegre edilmesi ve tutarlı, kanıta dayalı kalite kontrollerinin uygulanması gerekiyordu. Yaklaşımımız basit bir ilke etrafında inşa edilmiştir: LEI yaşam döngüsü kararları yetkili ulusal bilgilere dayanmalı ve kontrollü, ölçeklenebilir bir şekilde yürütülmelidir.

Bunu yapmak için GLEIF, harici kaynaklar ve ulusal ticari sicilden alınan veriler referans veri ortamımıza sürekli olarak entegre edilerek tüzel kişi kimliği, yasal statü ve LEI kayıt durumuna ilişkin konsolide bir görünüm sağlanır. Daha sonra tüzel kişi adlarını ve kimlik kodlarını standartlaştırmak ve veri kümeleri arasında benzerlik puanlarını hesaplamak için makine öğrenimi ve yapay zeka tabanlı algoritmalar uygulanarak güncellemelerin ne zaman gerekli olduğunu belirlemek üzere LEI kayıtlarının yetkili ulusal kaynaklarla geniş ölçekli çapraz kontrolüne olanak sağlanır.

Güncellemeler doğrulandıktan sonra, GLEIF'in API özellikli toplu sorgulama tesisi aracılığıyla operasyonel hale getirilir; bu da manuel çabayı önemli ölçüde azaltır ve dahili süreçlerimizi kolaylaştırır. Aynı zamanda tesis, bilgilerin bağımsız üçüncü taraflarca doğrulanmasını sağlayarak ekstra bir güvence katmanı ekler. Bu, doğrulanabilir LEI ret işlemlerinin tutarlı, verimli ve tam izlenebilirlik ile işlenmesini sağlarken gereksiz geçici veya manuel müdahaleleri önler.

İş akışı boyunca insan gözetiminin gerekli olmaya devam ettiğini belirtmek de önemlidir. Karmaşık veya belirsiz vakalar uzman incelemesine gönderilerek otomasyonun yönetimin yerini almak yerine onu güçlendirmesi sağlanır.

Sonuçlar: Reaktif İncelemelerden Kontrollü Süreçlere

Bu yaklaşımın uygulanması net ve ölçülebilir sonuçlar verdi.

İlk olarak, yalnızca yenileme davranışı yerine doğrulanmış yasal hareketsizliğe dayalı olarak gerçekten emekliliğe uygun LEI'leri belirledik.

İkinci olarak, özellikle kimlik kodu doğruluğunu içeren, emeklilikle ilgisi olmayan önemli sayıda Veri Kalitesi sorununu ortaya çıkardık. Bu tutarsızlıkların giderilmesi ulusal referans veri tabanları ile GLEIF kayıtları arasındaki genel uyumu iyileştirmiştir.

Üçüncü olarak, LEI kayıt durumuna ilişkin boylamsal analizimiz, zaman aşımına uğrayan ve kullanımdan kaldırılan LEI'lerdeki artışların sistemik veri bozulmasından ziyade büyük ölçüde gerçek tüzel kişi yaşam döngüsü dinamiklerini yansıttığını göstermiştir. Bu zaman boyutunun dahil edilmesi, verilerin doğru yorumlanması için gerekli olmuştur.

Son olarak, geçici, manuel soruşturmalardan net kriterler ve belgelenmiş sonuçlarla desteklenen tekrarlanabilir, denetlenebilir iş akışlarına geçerek hem tutarlılığı hem de yönetimi güçlendirdik.

Global LEI Sistemi Genelinde Veri Kalitesinin Artırılması

Gerçekleştirilen önemli operasyonel faydaların ötesinde, bu yaklaşım Global LEI Sistemine olan güçlü bağlılığımızı temsil etmektedir. Bilgileri zamanında paylaşarak ve LEI referans verilerini standart yenileme döngüsü dışında güncelleyerek, en yüksek Veri Kalitesi standartlarının korunmasına aktif olarak yardımcı oluyor ve LEI referans verilerinin doğru ve güncel kalmasını sağlıyoruz. Bu, Portekiz ekonomisinde ve ötesinde güven ve şeffaflığın teşvik edilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır.

Teşekkür

Bu çalışma, ortak çabalarıyla bu sonucu mümkün kılan birçok katılımcının bilgi, deneyim ve bakış açılarını bir araya getiren işbirliğine dayalı bir ekip çalışmasının sonucudur. Maria do Carmo Moreno ve Bruno Gonçalo Tenório başta olmak üzere, tartışmaları, geri bildirimleri ve özverileri bu çalışmanın geliştirilmesinde temel teşkil eden sürece dahil olan herkese en içten şükranlarımı sunarım. Bu çalışmada ifade edilen görüşler kurumların görüşlerini temsil etmemekte olup, yalnızca yazarların konuya ilişkin yorum ve analizleri olarak anlaşılmalıdır.

---