作者: Clare Rowley
人工智能（AI）正在重塑全球欺诈格局，身份相关欺诈、文件篡改以及AI生成的虚假信息，使得区分合法内容与不可靠内容变得困难。数字交互可即时跨越国界和司法管辖区，从而带来新的复杂性。
与此同时，监管机构越来越关注基础数据环境带来的挑战。例如，欧洲证券和市场管理局（ESMA）在其近期关于简化欧盟基金和交易报告框架的中期报告中指出，分散的报告系统、不一致的数据标准以及重复数据，持续造成运营负担并限制了监管数据的可用性。
ESMA的简化举措强调了互操作性、标准化以及在所有报告生态系统中更高效地共享数据的重要性日益凸显。无论是欺诈防范、监管报告，还是更广泛的数字交互，这些发展都指向同一个根本性挑战：需要可信、可互操作且可验证的组织身份数据。
“谁拥有谁”的重要性
这反映出，组织不仅需要识别“谁是谁”，更需要明确“谁拥有谁”。全面理解组织关系对于风险管理、尽职调查、交易对手评估、合规以及市场透明度至关重要。然而，复杂的所有权结构、跨境活动以及分散的数据环境，使得难以建立关于法定实体之间关联关系的清晰且可靠的视图。
全球法人识别编码（LEI）正是为应对这一挑战而设。它不仅能解答“谁是谁”的问题，还能通过提供有关法定实体直接及最终母公司关系的可靠标准化信息（即二级关系数据），在适用情况下帮助解答“谁拥有谁”的问题。这有助于组织更好地理解跨司法管辖区和市场的所有权结构及关系。 GLEIF 正积极致力于确保二级关系数据持续满足这些需求，并邀请利益相关方通过一份简短调查分享意见。
关系透明度是建立信任的基础
然而，要为相互关联的数字生态系统创造实质价值，我们深知组织身份数据必须具备互操作性、可访问性、可理解性、时效性、可扩展性，并能轻松集成到运营工作流中。组织需要值得信赖且可用的数据，这些数据能够无缝流转于不同司法管辖区和行业的客户入职、合规、报告、支付及数字身份系统之间。
在此背景下，欧洲证券和市场管理局（ESMA）为简化报告框架和减少重复报告所做的广泛努力表明，高效且可重复使用的报告模型取决于实体在不同系统和司法管辖区中能够被唯一且一致地识别。当可信的组织身份数据高效流动时，它能减少摩擦、提高透明度，并增强跨境互动和数字生态系统中的信心。
作为国际公认且标准化的全球数字公共基础设施（DPI），全球LEI系统通过提供组织标识符来满足这一需求，从而增强各地及国家基础设施间的互操作性。这有助于提高透明度，减少全球市场的摩擦，并促进企业、法规机构、金融机构和数字平台之间更高效、更值得信赖的互动。
人工智能提升了可信数据的重要性
关键在于，数据必须既值得信赖又具备互操作性。随着AI模型和自主代理日益融入运营与决策过程，它们依赖结构化提示和可验证的数据来确保可靠的结果。如果信息和数据存在不完整、不准确、过时、被篡改或不可用等问题，自动化系统可能会放大错误信息、加剧错误，或大规模产生不可靠的结果。
随着人工智能生成的信息与真实信息越来越难以区分，数据来源的透明度至关重要。这就是为什么在“全球法律实体识别码（LEI）系统”中，数据核查发挥着重要作用。
GLEIF 展示了权威验证如何将原始数据转化为可信数据。通过参照权威来源系统地验证实体参考数据，并明确披露所采用的验证级别，全球 LEI 系统在数据来源和验证状态方面提供了更高的透明度。这有助于降低错误信息风险，增强模型可靠性，并提升整个数字生态系统的完整性。
与市场共同发展全球LEI系统
随着市场需求持续演变，GLEIF与监管委员会（ROC）始终致力于使全球LEI系统与用户需求及行业反馈保持同步。二级关系数据是这些努力的核心。除了监管报告外，它还支持更广泛的市场透明度，提高组织可见性，增强风险评估能力，并支持新的数字应用场景。
正因如此，GLEIF诚邀利益相关方参与一项旨在提升二级关系数据的简短调查。通过调查收集的见解将有助于确定哪些改进能产生最大影响，包括提升易用性、简化工作流集成、增强互操作性、提高一致性，以及更好地支持不断变化的市场需求。
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Clare Rowley 是 Global Legal Entity Identifier Foundation (GLEIF) 的业务营运主管。在加入 GLEIF 之前，Rowley 女士曾在美国联邦存款保险公司工作，她提出了改进银行解决方案的技术性举措，并为次级抵押贷款研究做出了贡献。Rowley 女士持有特許金融分析師 CFA® 证书，并拥有西北大学预测分析硕士学位。
