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将数据转化为机遇:本月指标——解决质疑数据的平均天数

高质量数据不仅仅是一个基准,还是一种战略需要。对数据质量进行投资可以将风险转化为机遇,将低效转化为优势。在这个新系列中,GLEIF 数据质量管理和数据科学主管 Zornitsa Manolova 探讨了全球 LEI 体系中的关键指标——本月的博客重点关注“解决质疑数据的平均天数”。

在快速发展的商业世界中,任何人都无法承受依赖过时信息所带来的风险。GLEIF 质疑 LEI 数据服务使用户能够标记发现的不准确数据,从而保护 LEI 数据的完整性。但是为了让这一服务有效发挥作用,解决质疑数据所需的时间(即解决质疑数据的平均天数)必须保持在较低水平。这对于确保 LEI 记录保持准确并反映真实实体至关重要,从而确保全球市场依靠可信数据运行。


作者: Zornitsa Manolova

  • 日期: 2025-04-07
  • 浏览数:

在日益相互关联的全球经济中,组织信任和有效使用数据的能力是创新、增长和竞争力的基础。

高质量的数据生态系统是变革和创新的驱动因素,使组织能够发现和抓住新的机遇,数据质量低则可能导致低效以及面临监管和声誉风险。

GLEIF 致力于提高 LEI 数据的质量、可靠性和可用性。自 2017 年以来,每月都会发布专门的报告,以透明的方式展示全球 LEI 体系实现的整体数据质量水平。

为了帮助更广泛的行业了解和认识 GLEIF 的数据质量举措,这一新的博客系列探讨了报告中包含的关键指标。

本月的博客探讨了解决质疑数据的平均天数

如今数据准确性至关重要

在不断发展的全球商业环境中,基础数据(如全球法人识别编码(LEI))的准确性和可靠性对于合理决策、合规和金融稳定至关重要。随着公司的发展、领导层的变动和公司结构的调整,过时或不正确的 LEI 数据可能会带来重大风险,包括识别错误、怠于合规和运营效率低下。

因此,除了已实施的年度更新协议之外,GLEIF 还推出了质疑 LEI 数据服务——一种旨在加强全球 LEI 体系准确性的机制。这种方法提供强大的第二层质量保证,成为 GLEIF 强大的数据质量计划的有力补充。

了解质疑 LEI 数据的益处

重要的是,LEI 数据的任何用户都可以随时质疑 LEI 记录的准确性或完整性。此功能有助于对全球 LEI 体系保持高度信心,保护企业、监管机构和金融机构避免运营和监管风险。通过利用群众的力量,GLEIF 确保 LEI 数据保持最新、可靠并反映其所代表的真实实体,从而为整个生态系统带来更广泛的益处:

  • 准确性——确保为所有利益相关者提供准确和可靠的 LEI 参考数据。
  • 可靠性——有助于建立开放的可验证 LEI 系统来支持全球实现金融稳定。
  • 管理——允许企业、金融机构和监管机构在维护数据准确性方面发挥积极作用。
  • 降低风险——最大限度地减少可能导致监管和运营质疑数据的潜在错误。

质疑流程的运作方式

  • 发现问题——用户可以通过 LEI 搜索功能、GLEIF 应用程序接口(API)或 GLEIF 网站上可供下载的任何其他数据,查看 LEI 记录,并检测诸如名称不正确、注册/关系详细信息过时或重复项等差异。
  • 提交质疑数据——通过 GLEIF 网站上的质疑工具,用户可以提供相关详细信息和证据来报告已知或可疑的不准确情况。
  • 验证——报告的质疑数据会自动转发给管理记录的 LEI 发行机构。然后,发行机构将在大约十个工作日内验证要求,并做出必要的更正。
  • 更新实体信息——一旦验证,LEI 记录就会更新,确保用户能够访问最准确和最新的实体信息。

为什么将“解决质疑数据的平均天数”保持在较低水平很重要

一旦提交质疑数据,LEI 发行机构的快速响应方式对于保护系统的完整性,确保所有利益相关者能够放心经营至关重要。“解决质疑数据的平均天数”指标体现了这种响应能力。保持尽可能低的平均值可确保 LEI 记录及时更新,并减少用户可能依赖不正确数据的时间。这最大限度地减少了过时信息造成的监管和运营风险,增强了人们对 LEI 体系作为可靠、最新的全球参考的信心。

为了进一步缩短解决质疑数据的平均天数,LEI 发行机构在 2025 年 3 月实现了短短五天的平均处理时间。这表明了一种应对质疑数据的更加精简、响应更快的解决方法。

将数据转化为机遇

鉴于 LEI 在促进全球金融交易、风险管理和监管报告的透明度和准确性方面发挥的重要作用,GLEIF 致力于与 LEI 发行机构继续合作,确保尽快解决质疑数据。通过主动识别和迅速纠正潜在的不准确性,全球 LEI 体系的完整性得到了增强——支持明智的决策,从而提高整个金融部门及其他领域的信任和可靠性。

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关于作者:

Zornitsa Manolova 是 Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) 数据质量管理和数据科学团队的领导者。自 2018 年 4 月起,她负责通过引入创新的数据分析方法来加强和改进既定的数据质量和数据治理框架。在此之前,Zornitsa 曾在普华永道法证部门负责管理国际金融调查的法证数据分析项目。她拥有德国马尔堡菲利普大学的计算机科学专业学位,主修机器学习。


此文章的标签:
数据管理, 数据质量, 开放数据, 全球 LEI 索引, Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF)